DPLaBs
Digital Pathology Laboratory System
Scheda del progetto
The DPLaBs project aims to improve pathological anatomy (AP) by developing innovative technology for pathologists and healthcare facilities
Aequip guiderà il progetto sviluppando i prodotti STAINS e ASSIST, basati su un approccio proprietario misto denominato MDI - Matchematical driven Intelligence che combina l'intelligenza artificiale con metodi mematico-statistici, per supportare gli anatomopatologi nella routine quotidiana.
Aethia integrerà il sistema in un Laboratory Information System (LIS) utilizzando soluzioni di High Performance Computing.
Il Laboratorio di Genomica della Fondazione Edo ed Elvo Tempia analizzerà i marcatori genetici per una diagnosi più accurata.
Le unità di Anatomia Patologica di Torino e Biella acquisiranno immagini per la Digital Pathology tramite scanner e saranno destinate delle soluzioni sviluppate.
Contact:
Massimo Salvi
Gli obiettivi del progetto sono: 1) creare una piattaforma digitale per la transizione; 2) fornire agli utilizzatori finali tools innovativi per la pratica clinica; 3) integrare dati genomici per valutare il rischio tumorale e prevedere recidive o trasformazioni.
All'interno di questa iniziativa, verranno concepite e validate soluzioni digitali volte a supportare l'analisi istologica, con l'obiettivo di potenziare e accelerare le procedure diagnostiche delle malattie attraverso esami macroscopici e microscopici.
Il progetto mira a digitalizzare due ospedali in Piemonte, migliorando l'interpretazione dei dati morfologici in Anatomia Patologica attraverso tecnologie all'avanguardia. Include la digitalizzazione dei vetrini e l'implementazione di strumenti AI per la diagnosi assistita. Soluzioni come STANS e ASSIST riducono la variabilità nella diagnosi del cancro prostatico, offrendo risultati robusti. L'architettura cloud semplifica l'adozione, mentre l'integrazione dei dati genomici punta a predire comportamenti tumorali aggressivi. Il progetto, innovativo a livello internazionale, parte da livelli di maturità tecnologica diversi, con l'obiettivo di dimostrarne l'efficacia in situazioni reali.
Il progetto contribuirà a impatti scientifici, tecnologici, economici, sociali ed ambientali, focalizzandosi sulla medicina 4P: preventiva, predittiva, personalizzata e partecipativi. L'obiettivo è quello di ridurre la soggettività della diagnosi riducendo la variabilità intra- e inter-operatore, accelerare la prognosi e migliorare l'efficienza ospedaliera; in questo modo il paziente potrà ricevere in tempi più brevi una diagnosi più accurata.