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Solutions
Research Project
RAISE - Spoke 2: Robotica e AI per l'assistenza sanitaria personale e remota
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L'applicazione della robotica e dell'intelligenza artificiale al campo dell’assistenza sanitaria.
Where: Italy
Where: Italy
Challenge
Nel contesto di sviluppo dell'ecosistema di innovazione RAISE, lo Spoke 2 ha l'obiettivo di creare i presupposti tecnologici per un sistema di assistenza sanitaria distribuito, connesso e personalizzato, affrontando le sfide tecnologiche legate all'assistenza domiciliare, alla personalizzazione dei trattamenti medici e alla diagnostica.
Approach
In Raise - Spoke 2 gli Assistenti Robotici (AR) supportano alcuni dei compiti usualmente in carico ai caregiver nel contesto dell’assistenza domiciliare, come ad esempio l'indicazione a svolgere esercizi di riabilitazione fisico-cognitiva, i promemoria della terapia, il monitoraggio di eventuali cadute, l'incoraggiamento alla socializzazione. Attraverso tecnologie di AI e machine learning (ML) infatti, gli Assistenti sono in grado di apprendere comportamenti sociali simili a quelli umani a partire da dati multi-modali acquisiti nel corso dell’interazione con l'utente e abilitare l'evoluzione dei modelli comportamentali appresi attraverso successive interazioni.
Raise - Spoke 2 sviluppa una libreria di algoritmi di AI e ML, e un prototipo di un sistema di assistenza robotica per il supporto di persone con malattie degenerative attraverso il monitoraggio della salute, degli eventuali incidenti e nell’esecuzione delle attività quotidiane. Engineering è responsabile della fornitura di strumenti software per la programmazione di Assistenti Robotici fisici.
RAISE - Spoke 2 è parte del progetto RAISE, finanziato dal Ministero dell’Università e della Ricerca nell’ambito del PNRR, Missione 4, componente 2, investimento 1.5.
Expected Results
Supporto personalizzato a ogni paziente
Monitoraggio della salute
Impacts
Technologies
AI & Data
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To know more
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Implementazione e attuazione della Cartella Clinica Elettronica Regionale per gli Enti Sanitari Abruzzesi
Eleviamo la digitalizzazione dei processi di assistenza e cura in ospedale.
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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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Reingegnerizzazione del Fascicolo Sanitario della Regione Molise
L'evoluzione faciliterà la condivisione di info tra strutture sanitarie e garantirà ai cittadini l'accesso a un servizio integrato e coordinato.
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