Sviluppo di modelli predittivi basati su intelligenza artificiale per la stratificazione del rischio individuale e la simulazione di traiettorie evolutive nell'ambito di programmi di screening del cancro del polmone

L’attività riguarda lo sviluppo, la validazione e l’interpretazione di modelli predittivi per la stratificazione del rischio individuale nell’ambito del WP4 del progetto Try-A-Lung. Sarà progettato un modello post-test che integri dati clinici e caratteristiche quantitative ricavate da immagini low-dose CT, tra cui morfologia dei noduli, enfisema e punteggi di rischio per tumore polmonare, patologie cardiovascolari e respiratorie. Modelli di machine e deep learning stimeranno gli esiti a breve e lungo termine e saranno valutati mediante metriche di discriminazione e calibrazione, confrontandoli con modelli consolidati e metodi di intelligenza artificiale avanzati. Tecniche di Explainable AI consentiranno di analizzare le traiettorie individuali e individuare profili di progressione clinicamente rilevanti. Sono inoltre previste attività di co-supervisione di tesi e partecipazione a seminari e congressi.