AI Distribuita e Governance Sanitaria: Implicazioni Tecnologiche, Economiche, Legali ed Etiche
Esplora la valutazione sistematica e comparativa dei tre casi attraverso metriche standardizzate per identificare pattern, trade-off e fattori critici di successo nell'implementazione dell'AI distribuita in sanità.
Visualizza Matrice ComparativaCollaborazione tra ospedali per diagnosi precoce del cancro al polmone utilizzando federated learning su immagini TC, con dati sensibili mantenuti localmente. Il progetto coinvolge una rete di 6 ospedali universitari che condividono algoritmi di machine learning per migliorare l'accuratezza diagnostica preservando la privacy dei pazienti.
Alta probabilità di successo
Sistema distribuito per monitoraggio remoto di pazienti con malattie croniche attraverso dispositivi indossabili con AI edge e aggiornamento federato dei modelli. La piattaforma integra smartwatch, sensori glicemici e dispositivi ECG per il monitoraggio continuo di diabete, ipertensione e insufficienza cardiaca.
Molto alta probabilità di successo
Piattaforma di drug discovery basata su AI distribuita che integra dati genomici, farmacologici e clinici attraverso una rete di istituti di ricerca e ospedali. Il progetto, ispirato al modello MELLODDY, coinvolge 15 partner tra aziende farmaceutiche, ospedali universitari e biotech per accelerare lo sviluppo di terapie personalizzate.
Media probabilità di successo
Analizza le metriche comparative, identifica pattern comuni e scopri i fattori critici di successo attraverso la nostra matrice di valutazione multidimensionale.
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