1.0DARE Foundationhttps://www.fondazionedare.it/enGiuliahttps://www.fondazionedare.it/en/author/giulia/rich600338<blockquote class="wp-embedded-content" data-secret="Mx1ZW5dJr8"><a href="https://www.fondazionedare.it/en/dare-sp1-work-packages/">DARE Spoke 1 – Work Packages</a></blockquote><iframe sandbox="allow-scripts" security="restricted" src="https://www.fondazionedare.it/en/dare-sp1-work-packages/embed/#?secret=Mx1ZW5dJr8" width="600" height="338" title="“DARE Spoke 1 – Work Packages” — Fondazione DARE" data-secret="Mx1ZW5dJr8" frameborder="0" marginwidth="0" marginheight="0" scrolling="no" class="wp-embedded-content"></iframe><script> /*! 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TASK SPOKE 1 WP1 ▼ Task 1.1 – Identificazione dei criteri rilevanti per misurare l’utilità e l’implementabilità degli interventi digitali di prevenzione▼ Verranno armonizzate le procedure di raccolta delle evidenze nei progetti pilota degli spoke 2 e 3. Saranno mappati e elencati gli indicatori di processo, di risultato e di impatto per una valutazione multidimensionale degli approcci preventivi digitali. Task 1.2 – Sintesi delle evidenze e valutazione critica▼ Sulla base dei bisogni e requisiti provenienti dai piloti degli spoke 2 e 3, si coordinerà l’identificazione e lo sviluppo delle soluzioni nei WP2, WP3 e WP4. Task 1.3 – Identificazione e creazione di una rete di stakeholder per la co-creazione di strategie per la prevenzione digitale personalizzata. ▼ Saranno identificati stakeholder come ricercatori, agenzie di finanziamento, decisori politici, autorità sanitarie, professionisti della salute, pazienti, cittadini, compagnie assicurative e innovatori. Una piattaforma dedicata garantirà il loro coinvolgimento attivo come ponte verso gli spoke 2 e 3. Task 1.4 – Networking con attori e progetti nazionali, europei e internazionali. ▼ Per massimizzare la visibilità e rafforzare le sinergie, verrà effettuata una mappatura continua delle iniziative rilevanti durante l’intera durata del progetto. Task 1.5 – Comunicazione e disseminazione ▼ Attività di comunicazione e diffusione dei risultati e delle conoscenze evidence-based, con l’organizzazione di workshop ed eventi pubblici. Elenco dei Deliverable ▼ D1.1: Elenco degli indicatori di processo e risultato, Mese 6 D1.2: Coinvolgimento degli stakeholder, Mese 12 D1.3: Piano di comunicazione e disseminazione, Mese 12 D1.4: Sintesi delle evidenze, Mese 44 WP2 Quadro Legale ed Etico WP2 LEADER: UNIBO PARTNERS: UNIPA, UNIPR, INFN OBIETTIVI WP Superare gli ostacoli relativi al rispetto delle normative legali, etiche e di protezione dei dati. Il WP analizzerà il contesto normativo in cui operano i piloti degli spoke 2 e 3. TASK SPOKE 1 WP2 ▼ Task 2.1 – Aspetti etici▼ Mappatura del quadro etico applicabile al contesto specifico e individuazione di eventuali criticità. Task 2.2 – Privacy e protezione/gestione dei dati.▼ Analisi incentrata sulla normativa in materia di privacy e protezione dei dati (es. GDPR). Task 2.3 – Regolamentazione dell’Intelligenza Artificiale e norme applicabili. ▼ Identificazione dei requisiti normativi e delle problematiche legali rilevanti per i responsabili dei progetti pilota, con proposta di soluzioni. Task 2.4 – Profili di responsabilità civile.▼ Verifica del regime di responsabilità civile applicabile, alla luce delle proposte legislative dell’UE e del diritto internazionale, con eventuali scenari futuri. Elenco dei Deliverable ▼ D2.1: Inventario del quadro etico e normativo, Mese 12 D2.2: Report sull’implementazione dei requisiti, Mese 24 D2.3: Linee guida per l’implementazione, Mese 42 WP3 Governance dell’Interoperabilità WP3 LEADER: INFN PARTNERS: UNIBO, UNIPA, EXP, ENG OBIETTIVI WP Abilitare i diversi sistemi informativi, dispositivi e applicazioni allo scambio, l’integrazione e l’uso di dati tra gli attori coinvolti nei piloti degli spoke 2 e 3. TASK SPOKE 1 WP3 ▼ Task 3.1 – Governance multidimensionale e coordinamento ▼ Collegamento diretto con i responsabili dei piloti per assicurare l’implementazione efficace delle soluzioni nei siti pilota. Si include anche l’interoperabilità con sistemi esistenti (legacy). Task 3.2 – Costruzione della fiducia▼ Promozione di buone pratiche di governance e gestione dei dati secondo i principi FAIR, per supportare l’accessibilità e disponibilità di dati e servizi agli utenti finali. Task 3.3 – Interoperabilità tecnica e semantica ▼ Tool e metodi per l’adozione di standard nazionali ed europei come HL7 CDA, DICOM/DICOM-SR, ICD, SNOMED, LOINC e HL7 FHIR. Elenco dei Deliverable ▼ D3.1: Analisi del quadro tecnologico e dei requisiti di interoperabilità, Mese 12 D3.2: Strategie e soluzioni di interoperabilità multidimensionale implementate, Mese 36 D3.3: Linee guida per la governance dell’interoperabilità, Mese 48 WP4 Tecnologie e Analitiche WP4 LEADER: UNIBO PARTNERS: UNIPA, UNIBA, UNIPR, UNIROMA2, INFN, IOR, EXP, ENG OBIETTIVI WP Identificare, sviluppare, adattare e personalizzare le tecnologie abilitanti. TASK SPOKE 1 WP4 ▼ Task 4.1 – HPC, HPDA, Cloud ed Edge Computing▼ Identificazione, adattamento e sviluppo di soluzioni computazionali funzionali ai requisiti di progetti pilota di spoke 2 e 3. Questo Task lavorerà sia on-premise che in cloud utilizzando i tre modelli di SaaS, PaaS, IaaS, con interfacce e strategie di integrazione in linea con il Task 3.1. Task 4.2 – Integrazione e deployment dei modelli▼ Il successo di un modello di machine learning (ML), e più in generale dei metodi basati sui dati, non consiste esclusivamente nella sua accuratezza, ma dipende dalla sua integrazione con software non basati su ML all’interno di un ampio sistema fondato sul ML. Questo task ha l’obiettivo di definire approcci efficaci per il passaggio dei modelli ML, sviluppati dai data scientist nel Task 4.3, a sistemi software basati su ML, con un focus su MLOps e test online, al fine di garantire la qualità sia dei dati sia dei modelli una volta distribuiti in ambiente operativo. Task 4.3 – Data Mining, AI, ML, Deep Learning e big data analytics ▼ Questo task si propone di identificare, adattare e sviluppare strumenti e metodi data-driven utilizzati nei progetti pilota degli spoke 2 e 3, includendo sia analisi descrittive sia predittive. Per superare il problema della natura “black-box” dei modelli di machine learning, verranno impiegati metodi di spiegabilità sia generici sia specifici per i modelli, ove rilevanti. Saranno sviluppati sistemi di indicizzazione (semantica) basati su intelligenza artificiale per l’identificazione di entità e relazioni nei dati, al fine di estrarre pattern e correlazioni. Tali sistemi supporteranno la ricerca, la navigazione, il recupero e la spiegazione delle informazioni, con l’obiettivo di dimostrare un valore tangibile e una maggiore usabilità dei dati sanitari per gli utenti finali. Task 4.4 – Sensori indossabili, IoT/IoMT, App▼ Questo task si concentrerà sull’identificazione e lo sviluppo di dispositivi embedded/indossabili e applicazioni mobili che fungano da soluzioni di rilevamento, feedback e interfaccia utente all’interno dei progetti pilota degli spoke 2 e 3. Le attività comprenderanno sia la produzione o personalizzazione dei dispositivi, sia lo sviluppo del firmware e del software. Elenco dei Deliverable ▼ D4.1:https://www.fondazionedare.it/wp-content/uploads/2024/06/image_9-1.png1008412