Supporto decisionale clinico per diagnosi dermatologica basata su AI
Un progetto di AI ibrida per assistere la diagnosi precoce di melanoma, mettendo insieme evidenze statistiche e modelli visivi avanzati per aiutare decisioni cliniche più informate.
RUOLO
Lead Architect
STACK
Flutter, Firebase, Python
CORE
Bayesian & FastAI (R&D)
STATUS
Pre-Trial & R&D
La Sfida
La diagnosi precoce del melanoma rimane una delle principali sfide cliniche: metodi AI avanzati combinati con dati clinici possono migliorare l’accuratezza e la rapidità delle decisioni nei percorsi reali.
Tuttavia, molte forme della malattia si manifestano con caratteristiche visive e dati clinici che non sono univoci, rendendo difficile riconoscere con certezza le lesioni sospette nelle prime fasi.Per questo progetto abbiamo già validato componenti basate su logica bayesiana calibrata con test internazionali, con modelli specifici per regioni anatomiche critiche (Total Body, Palmo-Plantare, Facciale).
La sfida attuale è evolvere questi modelli verso un sistema ibrido AI che unisca affidabilità statistica e capacità di elaborazione visiva avanzata.
L'Architettura
La versione attuale si basa su algoritmi bayesiani validati, capaci di stimare il rischio in contesti clinici specifici attraverso rigorosi panel test.
La direzione evolutiva combina due flussi di elaborazione:
- Analisi visiva (CNN) – una rete neurale che identifica pattern complessi direttamente dall’immagine dermoscopica.
- Dati clinici strutturati – un modello parallelo che integra informazioni come età, fototipo e storia clinica, arricchendo le previsioni.Il risultato non è una classificazione binaria (“melanoma o no”), ma un supporto decisionale clinico con indicazioni di prossime azioni (es. biopsia, follow-up) basato su informazioni visive e contestuali integrate.
Perché questo progetto può interessarti
Dermo-Copilot nasce come progetto di ricerca applicata con basi scientifiche solide e un forte orientamento clinico.
Le tecniche statistiche avanzate già implementate, unite alla prospettiva di AI ibrida, aprono opportunità concrete in vari contesti operativi
Ricerca clinica
Studi, validazioni e sperimentazioni su dati reali
Partnership tecnologiche
Integrazione e sviluppo con realtà R&D e medtech
Collaborazioni scientifiche
Possibilità di co-sviluppo con team di ricerca e istituti
Sponsorship & innovazione
Supporto allo sviluppo di soluzioni AI in ambito sanitario
Architettura R&D "iDScore AI"
Fig 1. Integrazione del modello ibrido FastAI (Image + Tabular) su infrastruttura Serverless Firebase
Ti interessa una soluzione simile?
Parliamo di come applicare questa architettura AI al tuo scenario specifico
Se preferisci compila il form ed entriamo in contatto, organizzeremo una chiamata telefonica e ti manderò la documentazione PDF completa. troverai il link per scaricare IL FILE "IDSCORE - PITCH DECK & PARTNERSHIP PROPOSAL 2026" nella pagina di ringraziamento
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