TL-IA-LOC è un progetto di ricerca innovativa che mira ad eseguire uno studio di fattibilità per lo sviluppo di un sistema avanzato basato su intelligenza artificiale per supportare la diagnosi e il trattamento personalizzato dell’embolia polmonare (EP).

L’embolia polmonare rappresenta una condizione grave, che necessita di una gestione clinica accurata per minimizzare i rischi di recidiva e per bilanciare gli effetti collaterali legati all’uso di farmaci antitrombotici, come il rischio di sanguinamento. Attraverso l’intelligenza artificiale, TL-IA-LOC si propone di studiare la fattibilità di un sistema in grado di valutare la gravità dell’EP, calcolare il rischio di recidiva per ciascun paziente e proporre trattamenti personalizzati, migliorando così l’efficacia delle cure e riducendo gli effetti avversi.

Il progetto si basa su dati clinici raccolti negli ambulatori di Trombosi della Medicina Generale 2, diretti dal Prof. Gianmarco Podda presso l’ASST Santi Paolo e Carlo di Milano, per costruire e validare un modello predittivo di alta precisione. Grazie a tecniche avanzate di machine learning, lo strumento mira a ottimizzare le risorse sanitarie e a ridurre i costi, garantendo una gestione più efficiente e sostenibile dell’EP.

TL-IA-LOC rappresenta un passo avanti significativo nell’applicazione dell’intelligenza artificiale alla medicina personalizzata, con l’obiettivo di migliorare la qualità della vita dei pazienti e di ottimizzare l’efficienza delle strutture sanitarie, posizionando la ricerca italiana all’avanguardia nell’innovazione tecnologica per la salute.

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