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Strumento per l'individuazione del tempo ottimale per svezzare un paziente dal ventilatore
Reference persons GABRIELLA BALESTRA, SAMANTA ROSATI
External reference persons Andrea Scotto - Polito
Prof Vito Fanelli - UniTo
Research Groups Biolab: Ingegneria Biomedica
Description obiettivo della tesi è sviluppare uno strumento basato su tecniche di AI e ML per individuare, sulla base di una serie di parametri clinici, i pazienti che, una volta svezzati da ventilazione meccanica, saranno in grado di respirare autonomamente.
Giovedì 29 febbraio 2024 alle ore 10.00 si svolgerà una riunione online di presentazione delle proposte di tesi relative agli argomenti trattati nei corsi di Intelligenza Artificiale in Medicina, Data Science in Medicina e Progettazione di Software Medicali. Il link per partecipare alla riunione è il seguente:
https://teams.microsoft.com/l/meetup-join/19%3ameeting_ZTgxYzVlZGMtZmNmNC00ZDgyLWI0ZWItZjcyODg2YmJlNWYz%40thread.v2/0?context=%7b%22Tid%22%3a%222a05ac92-2049-4a26-9b34-897763efc8e2%22%2c%22Oid%22%3a%2283005129-b15d-442e-99f4-4db44296fd8e%22%7d
Required skills machine learning, artificial intelligence
Notes La tesi è svolta in collaborazione con una rianimazione della Città della salute e della scienza.
La tesi è la continuazione di una tesi precedente
Deadline 30/06/2024
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