IA e dati clinici: dalla frammentazione alla visione unitaria

Programma

• 16:30-17:30 Intervento del Prof. Paolo Soda
• 17:30-18:00 Tavola Rotonda con la Dott.ssa Paola Feraco (Centro Interdipartimentale di Scienze Mediche, Università di Trento), il Dott. Alessandro Bazziga (Dipartimento Tecnologie, Azienda Provinciale per i Servizi Sanitari) e il Prof. Sandro Fiore (Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione, Università di Trento)
• 18:00-18:30 Domande e risposte
• 18:30-19:30 Aperitivo

Abstract

L’adozione efficace dell’IA in medicina nasce dai dati: non solo scarsi ma spesso frammentati, eterogenei e incompleti, con criticità legate a re-identificazione, evoluzione longitudinale, bias e condivisione sicura. 

Il seminario delineerà un percorso dal dato al suo impatto, mostrando come passare da silos informativi a una visione unitaria e multimodale del paziente, in cui imaging, referti testuali, segnali e dati clinico-laboratoristici confluiscono in rappresentazioni condivise e spiegabili utili al supporto decisionale. Saranno discusse strategie di IA resiliente per operare in contesti rumorosi e incerti: pipeline robuste, apprendimento multimodale, tecniche di explainable AI orientate all’attenzione su regioni clinicamente rilevanti e adattamento in test-time per mitigare il domain shift. Verrà esaminato il contributo di foundation e generative models nell’armonizzazione dei domini e nel colmare vuoti informativi (es. digital twins radiologici), insieme a metriche che bilanciano utilità clinica, privacy e robustezza del dato sintetico. Infine, si discuterà una roadmap data-driven: governance e pseudonimizzazione by-design; qualità, equità e spiegabilità come metriche di prima classe; validazioni multicentriche; attenzione a sostenibilità ed efficienza energetica.

Il Relatore

Paolo Soda si è laureato con lode in Ingegneria Biomedica presso l'Università Campus Bio-Medico (UCBM) di Roma nel 2004 e ha conseguito il dottorato di ricerca in Ingegneria Biomedica (area Informatica) nel 2008 presso la stessa Università. Attualmente è Professore Ordinario di Sistemi di Elaborazione delle Informazioni presso l'UCBM, Visiting Professor in Artificial Intelligence and Biomedical Engineering presso il Department of Diagnostics and Intervention, Umeå University, Umeå, Svezia. È inoltre il coordinatore del Dottorato Nazionale in Intelligenza Artificiale, per l'area Salute e Scienze della Vita.
È un esperto di IA: i suoi interessi di ricerca includono l’apprendimento multimodale (profondo), gli approcci generativi, l’IA spiegabile e la resilienza degli algoritmi di IA. La sua ricerca trova applicazione in diversi ambiti, tra cui l’imaging medico, i dati clinici, la medicina 5P, l’analisi dei social media e la gestione dell’energia. La sua attività di ricerca è certificata da oltre 190 pubblicazioni scientifiche, più di 2800 citazioni e un h-index pari a 29 (fonte: Scopus, ottobre 2025). È co-autore di 6 articoli premiati in conferenze internazionali (IEEE LSC 2018, IEEE BIBM 2018, IEEE ICCI*CC 2019, IEEE CBMS 2021, IEEE CBMS 2025). È incluso nella lista Stanford/Elsevier dei Top 2% Scientists per gli anni 2023, 2024, 2025 (per l’anno e/o per la carriera complessiva), ed è stato inserito tra i primi 500 esperti italiani di IA nel 2024.
Ha coordinato il gruppo di lavoro vincitore di 2 competizioni internazionali: “COVID CXR Hackathon” (Expo Dubai 2022) e “All against COVID-19: Screening X-ray Images for COVID-19 Infection” (IEEE 2021), e che è arrivato secondo al challenge di MICCAI 2025 intitolato “Vision-language modelling in 3D medical imaging”.
È membro di IEEE, CVPL, SIBIM, dal 2017 al 2022 ha presieduto il Comitato Tecnico internazionale dell’IEEE per le Scienze della Vita Computazionali, ed è co-fondatore della spin-off BPCOmedia Srl.