Sistema esperto

La dimensione d’innovazione di questo progetto è soprattutto tecnologica. Infatti, lo sviluppo e la validazione di un software di lettura di immagini IFI, per la diagnosi delle Malattie Autoimmuni usando l'intelligenza artificiale e una grande banca di immagini acquisite in un formato digitale, costituiscono un approccio molto innovativo, sia perché non esiste una banca dati digitale IFI esaustiva a disposizione della comunità scientifica, sia perché i sistemi informatici di supporto al test IFI attualmente disponibili sono pochi e in fase di sviluppo.

 

La necessità di questo tipo di software è reale perché l'interpretazione del test IFI è soggettiva e richiede una doppia lettura. Inoltre , questo tipo di software può essere adattato per la formazione a distanza e l’auto- apprendimento nella diagnosi delle malattie auto-immuni.

L'innovazione di questo progetto sta anche nel suo approccio multidisciplinare che coinvolge medici, biologi, fisici, informatici, ricercatori e manager , ma soprattutto nel senso che il progetto copre tutti gli anelli della catena di valore, dalla ricerca al prodotto di mercato. In realtà, questo progetto ha una componente di formazione, una componente di ricerca epidemiologica, una componente di sviluppo tecnologico per la validazione di software per la lettura e la creazione di un'interfaccia user-friendly , una componente per lo studio di fattibilità rivolto alla creazione di una start-up. La cooperazione tra i partner consentirà una ottimizzazione dei sistemi esperti e delle attrezzature adattati alle specifiche esigenze e caratteristiche del territorio tunisino . Inoltre , la capacità di condurre studi epidemiologici nei paesi limitrofi fornisce un interesse scientifico per ulteriori studi e applicazioni. In sintesi , l'innovazione riguarderà i metodi, i risultati , gli studi e gli aspetti organizzativi .

Il software del sistema esperto sarà installato nelle stazioni dei refertazione dei siti del progetto. Tale software , assistito da classificatori " intelligenti " , consente una migliore distinzione tra i pattern di autoanticorpi , migliorando così la specificità , e fornendo un supporto efficace , come secondo lettore, nella diagnosi delle malattie auto-immuni.

Il sistema esperto validato dal progetto sarà un supporto per la diagnosi , ma anche uno strumento educativo per l'avvio di giovane immunologi per l’interpretazione di immagini IFI per la diagnosi delle malattie auto-immuni .

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