Due studenti del DII, Edoardo Coppola e Damiano Ferrari, iscritti al secondo anno della laurea magistrale in Ingegneria Informatica, hanno partecipato e vinto un importante premio nell’ambito della competizione internazionale di elevato profilo scientifico "Covid CXR Hackathon - Artificial Intelligence for Covid-19 prognosis: aiming at accuracy and explainability” (https://ai4covid-hackathon.it), lanciata nel contesto di Expo Dubai a inizio febbraio 2022, promossa da diverse università e centri di ricerca nazionali e supportata da Bracco Imaging, dal Laboratorio Nazionale CINI di Artificial Intelligence e Intelligent Systems, dal CDI (Centro Diagnostico Italiano) e da Nvidia.
La partecipazione degli studenti al Covid CXR Hackathon è avvenuta nell’ambito di un elaborato assegnato per il superamento dell'esame di Image Data Analysis (corso del secondo anno delle lauree magistrali in Communication Technologies and Multimedia ed in Ingegneria Informatica) tenuto dal Prof. Alberto Signoroni con il supporto del dott. Mattia Savardi per la parte di laboratorio. La competizione prevedeva lo sviluppo di soluzioni avanzate di Machine Learning per il supporto alla prognosi per i pazienti Covid-19, mediante analisi automatica di radiografie del torace e di una serie di parametri clinici raccolti in sede di triage nel periodo di primo picco pandemico e provenienti da 6 diversi ospedali del nord Italia.
Con due premi in palio (migliore accuratezza e migliore “spiegabilità” clinica) il team UniBS ha proposto un’unica soluzione che ha vinto la competizione sulla spiegabilità ed ha sfiorato la vittoria anche sul parametro di accuratezza. Da evidenziare inoltre come, sia i nostri studenti che il team ungherese di ricercatori che ha vinto la competizione sull'accuratezza, hanno sfruttato il grosso archivio di immagini radiografiche BrixIA (https://brixia.github.io ) e la tecnologia Deep Learning denominata BS-Net per la stima della gravità della polmonite da Covid-19, sviluppata dal team di ricerca multidisciplinare ed interdipartimentale di UniBS, coordinato dallo stesso Prof. Signoroni, e coadiuvato per la parte clinica dal Prof. Davide Farina del DSMC e per la parte di sviluppo software dal dott. Mattia Savardi del DII.
Tutti i risultati della competizione sono disponibili alla pagina https://ai4covid-hackathon.it/accresults/
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