CLAFITE

Classificazione della fibrillazione ventricolare a supporto della decisione terapeutica – CLAFITE

Titolo: Classificazione della fibrillazione ventricolare a supporto della decisione terapeutica – CLAFITE

Sintesi del progetto:

Il progetto “Classificazione della fibrillazione ventricolare a supporto della decisione terapeutica” – CLAFITE si è proposto come obiettivo lo studio di algoritmi per la classificazione di tracciati elettrocardiografici di pazienti in arresto cardiaco al fine di individuare un opportuno trattamento di emergenza (defibrillazione, somministrazione di farmaci, massaggio toracico). Il progetto CLAFITE ha perseguito obiettivi ad elevato carattere innovativo e interdisciplinare, coinvolgendo la teoria dell’apprendimento statistico (statistica, intelligenza artificiale), la teoria dei segnali (ingegneria dell’informazione) e la disciplina della rianimazione (medicina). Il progetto ha contribuito ad acquisire conoscenze fondamentali circa il problema della classificazione della fibrillazione ventricolare; mettere a punto una nuova metodologia di “machine learning” per raggiungere i risultati auspicati dalle linee guida europee per un efficace supporto automatico di primo intervento dopo un arresto cardiaco; realizzare un algoritmo di classificazione (si veda il sito http://www.algocare.it/GEM-BALLS/) che costituirà una piattaforma intorno alla quale far crescere e perfezionare la metodologia studiata. I risultati ottenuti sono stati pubblicati in conferenze e riviste di alto profilo internazionale

Partner: Russian Academy of Sciences

Coordinatore del Progetto:

Prof. Marco Campi

marco.campi@unibs.it

Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione

Dott. Algo Caré

algo.care@unibs.it

Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione

 

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