Una rilevante area di ricerca dell'Istituto di Calcolo e Reti ad Alte Prestazioni del Consiglio Nazionale delle Ricerche (ICAR-CNR) è focalizzata sull'estrazione e gestione della conoscenza medica contenuta nella documentazione di dominio biomedicale. Gli approcci adottati riguardano in particolare la definizione e realizzazione di metodologie innovative basate su tecniche di Machine Learning e Big Data Analytics, applicate a grandi moli di documenti medici scritti in linguaggio naturale. Attualmente, le competenze maturate hanno permesso di instaurare numerose collaborazioni scientifiche con enti pubblici e privati e l'approvazione di molteplici progetti di ricerca industriale, nei quali trovano applicazione i risultati delle ricerche scientifiche enfatizzandone l'utilità e l'importanza.

Intelligenza Artificiale per l'Estrazione e la Gestione della Conoscenza da Documenti Testuali Biomedicali

Mario Ciampi;Angelo Esposito;Francesco Gargiulo;Mario Sicuranza;Stefano Silvestri;Giuseppe De Pietro
2019

Abstract

Una rilevante area di ricerca dell'Istituto di Calcolo e Reti ad Alte Prestazioni del Consiglio Nazionale delle Ricerche (ICAR-CNR) è focalizzata sull'estrazione e gestione della conoscenza medica contenuta nella documentazione di dominio biomedicale. Gli approcci adottati riguardano in particolare la definizione e realizzazione di metodologie innovative basate su tecniche di Machine Learning e Big Data Analytics, applicate a grandi moli di documenti medici scritti in linguaggio naturale. Attualmente, le competenze maturate hanno permesso di instaurare numerose collaborazioni scientifiche con enti pubblici e privati e l'approvazione di molteplici progetti di ricerca industriale, nei quali trovano applicazione i risultati delle ricerche scientifiche enfatizzandone l'utilità e l'importanza.
2019
Istituto di Calcolo e Reti ad Alte Prestazioni - ICAR
Intelligenza Artificiale
Big Data
Named Entity Recognition
Natural Language Processing
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.14243/364670
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