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I lavori del wellness & healthtech, Daniele Panfilo, la formazione in dati sintetici per settore sanitario

I lavori di domani by Radio 24 Il Sole 24 ore

Nov 22, 2024Business

Daniele Panfilo è dottore in Intelligenza Artificiale e CEO di Aindo. Classe 1988 e laureato alla Sapienza Università di Roma in Industrial and Management Engineering, Panfilo ha conseguito due master - il primo presso l...

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Published Nov 22, 2024, audio available.

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Daniele Panfilo è dottore in Intelligenza Artificiale e CEO di Aindo. Classe 1988 e laureato alla Sapienza Università di Roma in Industrial and Management Engineering, Panfilo ha conseguito due master - il primo presso la Sapienza in Optimization and Modelling e il secondo in ricerca operativa presso il dipartimento di Knowledge Engineering and Data Science delll'Università di Maastricht - e un dottorato all'Università degli Studi di Trieste in Artificial Intelligence specializzandosi in modelli di machine learning generativi. Ha lavorato come specialista di intelligenza artificiale nel settore sanitario e assicurativo in Italia e all'estero per realtà come Medtronic e Allianz Technology. Nel 2018 - insieme a Sebastiano Saccani - ha fondato Aindo, scaleup della Scuola Internazionale Superiore di Studi Avanzati (SISSA) di Trieste che ha come mission quella di aiutare il mondo a sfruttare tutte le potenzialità dell'Intelligenza Artificiale attraverso una piattaforma di DataOps e strumenti per la cura dei dati basata sulla generazione di dati sintetici. In qualità di CEO e cofondatore di Aindo, Daniele combina la sua conoscenza dell'intelligenza artificiale ad un approccio coinvolgente al business, occupandosi principalmente di strategia, sviluppo business, R&D, e product design. Inoltre, continua a dedicarsi all'ambito accademico e scientifico: nel 2022 ha collaborato al paper sulla sintesi dei dati relazionali "Generating Realistic Synthetic Relational Data through Graph Variational Autoencoders" che è stato presentato nell'ambito di NeurIPS (Neural Information Processing Systems), la più prestigiosa conferenza globale sull'intelligenza artificiale. Nel 2023 Aindo è tornata a NeurIPS con il paper "Privacy Measurement in Tabular Synthetic Data: State of the Art and Future Research Directions". Nel 2023 Daniele Panfilo è stato premiato dal programma internazionale Nova 111 tra gli under 35 che cambieranno il futuro in campo Software, Cloud & IT: la lista, stilata dal network mondiale Nova Talent, riunisce i migliori 111 professionisti italiani che, in 11 settori chiave dell'economia, hanno ottenuto risultati eccezionali e il cui impatto ha trainato l'innovazione. Il lavoro di Daniele Panfilo si basa sulla convinzione che l'Intelligenza Artificiale possa migliorare molti aspetti della vita e per questo, con Aindo, intende contribuire mettendo a disposizione della ricerca e dell'innovazione il patrimonio informativo contenuto nei dati, in maniera sicura libera ed efficiente. Siti, app libri e link utili Sito di Aindo Blog di Aindo Sapienza Università di Roma in Industrial and Management Engineering Knowledge Engineering and Data Science delll'Università di Maastricht Università degli Studi di Trieste in Artificial Intelligence SISSA di Trieste, Scuola internazionale di studi avanzati di Trieste Coursera I libri da scegliere La formazione in dati sintetici per settore sanitario Tra le figure più gettonate che seguono questa formazione c'è il Machine Learning Developer specializzato nello sviluppo di modelli di AI finalizzati alla generazione di dati sintetici, che sono dati artificiali che replicano le caratteristiche dei dati reali, senza contenere informazioni sensibili o personali. Questi dati vengono utilizzati per allenare modelli di intelligenza artificiale, testare algoritmi, sviluppare applicazioni, garantendo al contempo la conformità alle normative sulla privacy (es. GDPR). L'intelligenza artificiale (IA) sta rivoluzionando tutti gli aspetti della nostra vita. Purtroppo, però, oltre l'85% dei progetti di IA non arriva mai alla fase di produzione. Questo avviene perché i progetti di IA, per poter essere avviati, hanno bisogno di grandi quantità di dati. Le organizzazioni devono avere accesso a tali dati e assicurarsi che siano completi e sicuri. Si tratta di un processo costoso in termini di denaro e di tempo. La tecnologia dei dati sintetici si sta imponendo come elemento chiave per implementare con successo progetti di intelligenza artificiale e data analytics. I dati sintetici non sono raccolti attraverso tradizionali metodi empirici ma vengono generati algoritmicamente. In quanto tali, non possono essere collegati ad alcuna persona del mondo reale; inoltre, grazie a determinate tecniche di IA, i dati sintetici possono comportarsi come quelli reali. Di conseguenza, il vantaggio principale di questa tecnologia consiste nel coniugare privacy e innovazione. I dati sintetici altamente realistici vengono costruiti attraverso tecniche di intelligenza artificiale generativa. In particolare, i metodi di IA generativa hanno il compito di dedurre i pattern statistici di un dataset reale per poi replicarli in un dataset sintetico. Se l'inferenza dell'IA avviene con successo, i nuovi campioni di dati avranno lo stesso comportamento dei dati reali. I dati sintetici consentono dunque alle organizzazioni di valorizzare i propri dati. In particolare, consentono di scambiare e analizzare i dati in modo sicuro e libero, e di sopperire alle carenze di dati fornendo dati completi e rappresentativi. In ambito sanitario, ad esempio, un ospedale potrebbe voler condividere i dati dei pazienti per sviluppare strumenti volti a migliorare la diagnostica e la cura di numerose patologie. Tuttavia, le cartelle cliniche elettroniche dei pazienti sono altamente riservate e in genere non possono essere scambiate o aggregate facilmente, neppure per ragioni di ricerca e sviluppo o per collaborazioni tra enti pubblici. In questi casi, la piattaforma sviluppata da Aindo converte le informazioni e genera un database di record sintetici utilizzabili per fini di ricerca e sviluppo, garantendo al tempo stesso i più elevati standard in termini di privacy.

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