Area "Salute e Scienza della Vita"
Introduzione
Il Programma Nazionale di Dottorato di Ricerca in Intelligenza Artificiale (IA) è articolato in 5 corsi di dottorato incardinati presso 5 diversi atenei federati fra loro e con il Consiglio Nazionale delle Ricerche per il coordinamento integrato di tale programma a livello nazionale, che coinvolge in totale 61 università ed enti di ricerca. I 5 corsi di dottorato hanno una base comune rivolta ai fondamenti e allo sviluppo dell’IA e ciascuno ha un’area di specializzazione in un settore strategico di sviluppo e applicazione dell’IA.
L’Università Campus Bio-Medico è capofila per il settore dell’IA per la Salute e le Scienze della Vita, che consta degli enti partecipanti e associati elencati nel seguito.
In questo campo, l‘applicazione dell’AI e, in particolare, l’integrazione di AI, IoT & Biorobotics prefigura scenari di rapida evoluzione verso la medicina di precisione, una medicina sempre più predittiva, personalizzata, partecipativa e preventiva. Il percorso formativo specifico di questa componente verticale prevede l’ideazione, lo studio, la progettazione, lo sviluppo e l’applicazione di metodi, strumenti e sistemi innovativi utilizzabili sia per la ricerca biologica e bio-ingegneristica di base, necessari per la comprensione dell’origine di patologie e la verifica preliminare di soluzioni innovative su modelli computazionali, organ-on-chip, sia per la ricerca medica sperimentale, traslazionale e clinica, al fine di massimizzare l’impatto di questa ricerca sulla salute, il benessere, la sicurezza e la qualità della vita umana, anche in longevità. Un percorso che parte dalla generazione dei dati significativi sullo stato di salute e sulle condizioni ambientali rilevanti, passa alla loro elaborazione con tecniche di AI & data science per l’estrazione di conoscenza e per il supporto alle decisioni e arriva alla sintesi, all’attuazione e al monitoraggio degli strumenti e delle azioni necessarie ai fini diagnostici, terapeutici e di assistenza per migliorare la salute e la sicurezza della persona in contesti sanitari, sociali e lavorativi, mediante strumenti digitali e cyber-physical systems.
Data la particolare natura dei contesti che riguardano la salute, nell’ambito del dottorato verranno affrontati anche i problemi legati all’accettabilità delle soluzioni tecniche di IA da parte degli operatori sanitari e dei pazienti e al loro inserimento efficace nei processi sanitari, anche per evitare eccessivi carichi di lavoro e approcci di medicina difensiva, a sostegno della qualità, sostenibilità e accessibilità dei servizi sanitari.
| ENTE | Tipologia |
| CNR | PARTECIPANTE |
| Università Tor Vergata | PARTECIPANTE |
| Università di Bari | PARTECIPANTE |
| SISSA | PARTECIPANTE |
| Università del Piemonte Orientale | PARTECIPANTE |
| Università di Catania | PARTECIPANTE |
| Università di Torino | PARTECIPANTE |
| Università di Pavia | PARTECIPANTE |
| Università di Messina | ASSOCIATA |
| Università Vanvitelli | ASSOCIATA |
| Università della Tuscia | ASSOCIATA |
| LUISS | ASSOCIATA |
| Università del Molise | ASSOCIATA |
| Università di Reggio Calabria | ASSOCIATA |
| Università di Chieti | ASSOCIATA |
| INFN | ASSOCIATO |
| COT | ASSOCIATO |
| Università di Genova | ASSOCIATA |
| Sant'Anna di Pisa | ASSOCIATA |
| Sant'Anna di Pisa | ASSOCIATA |
| Politecnico di Milano | ASSOCIATO |
Obiettivi del Corso
L'obiettivo del programma triennale di dottorato nazionale italiano in Intelligenza Artificiale (IA) per la Salute e scienze della vita è quello di favorire la formazione post-laurea di ricercatori, innovatori e professionisti con specializzazioni nelle metodologie d'avanguardia dell'Intelligenza Artificiale e in settori applicativi ad alto impatto sociale. Il programma di dottorato assicura una visione integrata e "complessa" dell'ecosistema delle tecnologie e delle soluzioni di IA, in grado di affrontare le sfide relative alla salute e alle scienze della vita con un approccio sistemico e multidisciplinare.
L'area di specializzazione “Salute e scienze della vita” si concentra sullo studio delle questioni scientifiche relative alla salute e alle scienze della vita attraverso i metodi di intelligenza artificiale e della Data Science, alimentati dalle competenze dei big data analytics e potenziati con l'ibridazione inter-disciplinare con le scienze biologiche, biomediche, ed omiche, nonché con avanzate metodologie di imaging e, più in generale, di acquisizione ed elaborazione dei segnali. La combinazione degli approcci model-driven e data-driven del data mining, del machine learning e del deep learning sta progressivamente aumentando la capacità di osservare, misurare, modellizzare e prevedere eventi complessi, rendendo disponibili strumenti di diagnosi assistita, di supporto alle decisioni, di previsioni del decorso clinico di una patologia. Questa linea scientifica è interallacciata con l'IoT e la Biorobotica, prefigurando scenari di rapida evoluzione verso la medicina di precisione, una medicina sempre più predittiva, personalizzata, partecipativa e preventiva.
Il percorso formativo specifico di questa area di specializzazione prevede l'ideazione, lo studio, la progettazione, lo sviluppo e l'applicazione di metodi, strumenti e sistemi innovativi utilizzabili sia per la ricerca biologica e bio-ingegneristica di base, necessari per la comprensione dell'origine di patologie e la verifica preliminare di soluzioni innovative su modelli computazionali, organ-on-chip, sia per la ricerca medica sperimentale, traslazionale e clinica, al fine di massimizzare l'impatto di questa ricerca sulla salute, il benessere, la sicurezza e la qualità della vita umana, anche in longevità. Un percorso che parte dalla generazione dei dati significativi sullo stato di salute e sulle condizioni ambientali rilevanti, passa alla loro elaborazione con tecniche di IA & data science per l'estrazione di conoscenza e per il supporto alle decisioni e arriva alla sintesi, all'attuazione e al monitoraggio degli strumenti e delle azioni necessarie ai fini diagnostici, terapeutici e di assistenza per migliorare la salute e la sicurezza della persona in contesti sanitari, sociali e lavorativi, mediante strumenti digitali e cyber-physical systems.
Data la particolare natura dei contesti che riguardano la salute, nell'ambito del dottorato verranno affrontati anche i problemi legati all'accettabilità delle soluzioni tecniche di IA da parte degli operatori sanitari e dei pazienti e al loro inserimento efficace nei processi sanitari, anche per evitare eccessivi carichi di lavoro e approcci di medicina difensiva, a sostegno della qualità, sostenibilità e accessibilità dei servizi sanitari.
XXXVIII ciclo – attività formativa
Gli studenti devono frequentare almeno 140 ore di corsi (complessivamente in 3 anni, preferibilmente nella fase iniziale del corso entro il primo biennio).
In particolare, ogni studente iscritto al corso di dottorato su IA per la Salute e Scienza della vita è tenuto a:
- frequentare due scuole di dottorato organizzate dal Programma di Dottorato Nazionale IA (www.phd-ai.it). In particolare, una scuola è rivolta a tutti gli iscritti ai 5 corsi del Programma stesso, su tematiche trasversali ai relativi diversi settori applicativi; una seconda scuola affronta tematiche specifiche per il settore Salute e Scienza della vita. L’impegno di ciascuna scuola è pari a 20 ore.
- frequentare e produrre documentazione di superamento della prova finale dei corsi specifici per un totale di almeno ulteriori 100 ore di lezione. Questi corsi devono essere scelti tra quelli messi a disposizione dal programma di dottorato del settore Salute e Scienze della vita, o dagli altri 4 programmi di dottorato nazionale;
Concorrono alle 100 ore sopra menzionate attività formative organizzate per dottorandi da altri enti (ad es. summer school), previa autorizzazione del Collegio dei Docenti formalizzata dal supervisore dello studente.
Nella determinazione delle attività relative alle 100 ore, al massimo 20 ore possono essere dedicate ad attività su soft skills, gestione della ricerca, sistemi di ricerca europei e internazionali, imprenditorialità, proprietà intellettuale, ecc. organizzate dall'università o dagli enti di ricerca del Dottorato Nazionale.
>> Attività formative specifiche del settore Salute e Scienze della Vita
>> Attività formative specifiche degli altri settori del Dottorato Nazionale
Infrastrutture per la ricerca e i servizi a disposizione dei dottorandi
Il CNR contribuisce al coordinamento scientifico e al finanziamento del PhD-AI.it, e partecipa a tutti e 5 i dottorati del PhD-AI.it, anche in riferimento alla propria vocazione multi-disciplinare.
L'infrastruttura europea di ricerca SoBigData.eu, un pilastro dell'ecosistema di laboratori di ricerca in Big Data & AI italiani ed internazionali, è coordinata dal CNR, attraverso l'Istituto di Scienza e Tecnologia dell'Informazione dell'Area CNR di Pisa.
Otto ulteriori Istituti del CNR, in vari settori dell'ingegneria, scienze biomediche, scienze cognitive hanno aderito al dottorato nell'area salute e scienze della vita, anche con membri del collegio dei docenti.
Inoltre, ogni Ateneo attraverso i Dipartimenti direttamente coinvolti rende disponibili infrastrutture per lo svolgimento degli specifici progetti di ricerca, come ad esempio facility computazionali, facility di imaging, etc.
