HINT - Healthcare INtegration in Telemedicine (DFM.AD001.211)
Area tematica
Scienze fisiche e tecnologie della materia
Area progettuale
Sensori multifunzionali e dispositivi elettronici (DFM.AD001)Struttura responsabile del progetto di ricerca
Istituto di Scienze Applicate e Sistemi Intelligenti "Eduardo Caianiello" (ISASI)
Responsabile di progetto
COSIMO DISTANTE
Telefono: 08321975300
E-mail: cosimo.distante@cnr.it
Abstract
Il progetto intende soddisfare i requisiti necessari per l'implementazione di una rete per il supporto clinico sia nei casi che richiedano alta specializzazione sia a copertura delle zone ove non siano presenti specifiche competenze. Il progetto prevede quindi la realizzazione di una piattaforma per la gestione di tutti quei casi in cui sia previsto l'accesso a immagini diagnostiche con la possibilità di applicare competenze specifiche anche dove fisicamente non presenti nel sito di produzione delle immagini stesse. Punti centrali di questa soluzione saranno l'ottimizzazione delle possibilità offerte da standard riconosciuti a livello internazionale (es: DICOM, HL7, IHE) e il funzionamento su piattaforma Cloud. I casi d'uso di più facile identificazione appartengono a classi differenti:
· supporto per quei centri dove non siano presenti specialisti che possono coprire con efficacia tutte le casistiche cliniche
· implementazione di una organizzazione di tipo hub and spoke che venga attivata all'interno di un percorso di cura che coinvolge strutture sanitarie sul territorio e centri specialistici
· implementazione di percorsi di cura che coinvolgano specialisti differenti
Obiettivi
La piattaforma permetterà la gestione ed erogazione dei seguenti servizi:
· individuazione dello studio di imaging diagnostico utile al contesto del caso clinico
· richiesta di una consulenza da parte di un centro spoke
· individuazione, sulla base delle regole apprese dal sistema, di quale sia la struttura più indicata per
l'erogazione della consulenza richiesta.
· invio al centro servizi delle immagini di interesse
· Le immagini ricevute saranno analizzate con algoritmi implementati su centro servizi per elaborare
un suggerimento diagnostico utile allo specialista
· la possibilità da parte dello specialista di prendere visione dei dati clinici disponibili (referti e
immagini diagnostiche) e di avere accesso ai suggerimenti diagnostici elaborati
· lo specialista potrà dare il proprio parere e accettare o meno il suggerimento ricevuto. Questo passaggio permetterà al sistema di supporto clinico di continuare a migliorare le proprie
performance
· la risposta dello specialista potrà dare il via ad un ulteriore workflow che richieda un nuovo
accertamento diagnostico oppure concludere l'iter del caso.
Data inizio attività
01/10/2018
Parole chiave
deep learning, melanoma recognition, computer vision
Ultimo aggiornamento: 10/02/2025