Sanità 2030. Come ci cureremo tra 10 anni? | Il ruolo delle tecnologie e dell’Intelligenza artificiale nella sanità del futuro

L’evento è stato RIMANDATO A DATA DA DESTINARSI.

Mercoledì 4 marzo 2020 – ore 15.00
Aula Magna Dipartimento di Lettere e Filosofia,
Università di Trento

con Stefano Forti e Giuseppe Jurman

Registrazioni riservate agli studenti universitari disponibili su Eventbrite a partire dal 14/2

Stefano Forti

Laurea in Fisica nel 1987. Ricercatore presso l’ITC-irst di Trento nella Divisione di Biofisica Medica dal 1989 al 1998. Dal 1999 al 2003 responsabile del laboratorio di Informatica Medica e Telemedicina dell’ITC-irst (TN). Dal 2004 al 2007 responsabile della linea di ricerca e-Health. Dal 2008 al 2015 responsabile dell’Unità di Ricerca Applicata eHealth del Centro ICT della Fondazione Bruno Kessler di Trento. Dal 2016 responsabile dell’Iniziativa ad Alto Impatto “Health & Wellbeing” della FBK. Referente per la Fondazione Bruno Kessler nel Comitato Esecutivo del Centro di competenza sulla Sanità digitale “TrentinoSalute4.0”, istituito nel dicembre del 2016 dalla Giunta Provinciale di Trento (delibera n. 2412 del 20.12.2016).

Gli interessi di ricerca attuali sono nell’ambito della Sanità Digitale (e-Health) e dell’informatica sanitaria per il cittadino (Health Consumer Informatics), in particolare nelle seguenti aree di ricerca applicata: progettazione e sviluppo di piattaforme tecnologiche basate su tecniche di AI a supporto della gestione della salute e cura di pazienti cronici, cartelle cliniche personali (personal health record), sistemi per il monitoraggio continuo della qualità della cura, sistemi per il cambiamento comportamentale.

Responsabile scientifico di numerosi progetti di sanità digitale e coautore di varie pubblicazioni su riviste scientifiche internazionali.

Giuseppe Jurman

Giuseppe Jurman è un matematico, con un dottorato di ricerca in Algebra, responsabile dell’unità Modelli Predittivi per la Biomedicina e l’Ambiente della Fondazione Bruno Kessler (FBK-MPBA). Si occupa di data science, machine le

arning e analisi di reti complesse con applicazioni in biologia computazionale, medicina e ambiente. È inoltre esperto di programmazione scientifica con Python, R e altri linguaggi di calcolo. Docente di Data Visualization alla Laurea Magistrale in Data Science presso l’Università di Trento.