Sviluppo e validazione di modelli di intelligenza artificiale multimodale per la predizione e il supporto alla decisione clinica nel NSCLC

Il programma di ricerca riguarda la preparazione e l’armonizzazione di dataset clinici multimodali e la progettazione di architetture di deep learning per integrare immagini radiologiche, dati clinici strutturati, referti testuali e biomarcatori. Saranno sviluppati modelli basati su strategie di fusione intermedia e architetture transformer-based, successivamente addestrati, ottimizzati e confrontati con metodi baseline e allo stato dell’arte, valutandone accuratezza, robustezza, generalizzabilità e interpretabilità clinica.