Research Project
iHelp: Intelligenza Artificiale contro il cancro al pancreas
iHelp mira ad applicare tecniche di AI e supporto alle decisioni basate sui dati dei pazienti per:
iHelp fornisce un framework personalizzabile che consente la raccolta, l'integrazione e la gestione di dati relativi alla salute provenienti da varie fonti (cartelle mediche, stile di vita, comportamenti, ecc.) in una struttura standard denominata Holistic Health Record con l'obiettivo di fornire una visione completa dello stato di salute dei pazienti.
I dati nell'HHR vengono analizzati utilizzando tecniche di IA per disegnare modelli di apprendimento adattivo che vengono utilizzati per fornire supporto decisionale attraverso previsioni precoci del rischio, prevenzione e misure di intervento personalizzate (avvisi, consultazioni, ecc.) forniti tramite app progettate per l'utente finale.
Il progetto ha ricevuto un cofinanziamento dal programma Horizon 2020 dell'Unione Europea - Contratto n. 101017441
Modelli di intelligenza artificiale per consigli personalizzati
Raccomandazioni efficaci attraverso app & wearables
Holistic Health Record per la modellazione e la gestione dei dati
Interfacce personalizzate progettate per l'utente finale
Dai dati all’Intelligenza Artificiale: servizi, prodotti e processi per un business a prova di futuro.
Eleva il tuo business: modernizza, innova, trasforma
Dall'Internet of Things all'Internet of Me: la chiave della connessione dei dati.
Implementazione e attuazione della Cartella Clinica Elettronica Regionale per gli Enti Sanitari Abruzzesi
Eleviamo la digitalizzazione dei processi di assistenza e cura in ospedale.
Verso un Workforce Management Intelligente e Scalabile
Insieme a UKG, è stata implementata per Moncler una piattaforma di Workforce Management per migliorare globalmente la rilevazione delle presenze, la pianificazione e l’efficienza operativa.
QLMD: Quantum Computing per una logistica urbana più efficiente
Il progetto applica il Quantum Computing alla logistica urbana per affrontare problemi complessi, ottimizzare percorsi, ridurre costi ed emissioni dei mezzi e migliorare la sostenibilità grazie a soluzioni scalabili.
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