Ricerca e diagnostica – Federated Intelligence
Ambito e criticità
Nel settore Sanità & Life Science, la condivisione di dati clinici tra strutture è fortemente limitata da vincoli normativi e di privacy. I costi elevati dei trial clinici rallentano i processi di ricerca e sviluppo, mentre la frammentazione delle basi dati riduce la capacità di produrre evidenze statisticamente robuste.
Metodologia & soluzione
Exprivia adotta un approccio di Federated Learning in cui i modelli AI vengono addestrati distribuendo l’algoritmo tra le strutture sanitarie, senza che i dati dei pazienti lascino mai il perimetro locale. A questo si affiancano simulazioni su coorti di pazienti virtuali – generate a partire da dati reali anonimizzati – che permettono di accelerare la ricerca, ridurre i costi di sperimentazione e validare ipotesi cliniche prima di avviare trial su larga scala.
Tecnologie
- Architetture di Federated Learning
- Generatori di dati sintetici per simulazione clinica
- Modelli predittivi per diagnostica e stratificazione del rischio
Focus
Bioetica Digitale: Supervisione clinica umana obbligatoria in ogni fase decisionale. Nessun dato grezzo esce dalla struttura sanitaria: la privacy del paziente è garantita by design.
