2026_IR_15_DEI – Metodi di apprendimento federato per data biomedici: Qualità dei dati
Scadenza: 16/07/2026
Gruppo Scientifico-Disciplinare
09/IINF-05 - Sistemi di Elaborazione delle Informazioni
Descrizione
Il/la ricercatore/ricercatrice progetterà e implementerà metodi di federated learning per dati biomedici multimodali ed eterogenei, con specifico focus sulla valutazione della qualità dei dati e sull'addestramento di modelli consapevoli della qualità. Nell'ambito del progetto HEREDITARY (Horizon Europe RIA, grant 101137074), l'attività è riferita ai Work Package WP2 (Clinical Use Cases and Federated Networking Infrastructure) e WP3 (Multimodal Semantic Integration Platform). I task principali comprendono: (i) lo sviluppo di algoritmi di profilazione federata e stima della qualità che operino senza centralizzare dati sanitari sensibili; (ii) la progettazione di strategie di aggregazione consapevoli della qualità — quali federated averaging pesato per la qualità — che tengano conto dell'eterogeneità in completezza, accuratezza delle etichette e shift distributivo tra i siti clinici (setting non-IID)...
Sito web del bando
Ente finanziatore
Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione - Università degli studi di Padova
Come candidarsi
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