(350) Un metodo innovativo per rendere più efficiente l’interpretazione automatica degli elettrocardiogrammi. La ricerca del Laboratorio di Intelligenza Artificiale del DeMaCS premiata a un workshop internazionale sulle nuove tecnologie per la salute.
L’Intelligenza Artificiale può contribuire a sviluppare strumenti sempre più efficienti per l’analisi degli elettrocardiogrammi, fondamentali per lo studio dell’attività elettrica del cuore e il riconoscimento delle alterazioni del ritmo cardiaco.
È in questo ambito che si inserisce una ricerca condotta presso il Laboratorio di Intelligenza Artificiale del Dipartimento di Matematica e Informatica (DeMaCS) dell’Università della Calabria, premiata con il Best Student Paper Award al 5th International AIxIA Workshop on Artificial Intelligence for Healthcare, svoltosi a Perugia nei giorni scorsi.
Il lavoro, intitolato “DUET: Dual-Objective Knowledge Distillation for Task-Aware ECG Representation Learning”, propone un nuovo approccio per migliorare l’efficienza dei modelli di Intelligenza Artificiale utilizzati nell’analisi degli elettrocardiogrammi (ECG).
La ricerca si basa sulla knowledge distillation, una tecnica che permette di trasferire le conoscenze acquisite da modelli di IA di grandi dimensioni a modelli più piccoli e meno onerosi dal punto di vista computazionale.
In particolare, il metodo sviluppato consente di preservare le informazioni più rilevanti apprese dai modelli di partenza, adattandole a specifiche attività di analisi dei segnali cardiaci, come la classificazione di specifici ritmi cardiaci.
I risultati sperimentali mostrano come sia possibile migliorare le prestazioni di modelli più leggeri, riducendo al tempo stesso le risorse computazionali necessarie per il loro utilizzo. Un risultato promettente per lo sviluppo di strumenti di IA più efficienti e potenzialmente utilizzabili in una gamma più ampia di applicazioni sanitarie.
Protagonisti del riconoscimento sono tre giovani ricercatori del Laboratorio di Intelligenza Artificiale dell’Unical. Francesca Filice e Simone Bartucci svolgono entrambi il dottorato di ricerca presso il Dipartimento di Matematica e Informatica. Edoardo De Rose, che ha conseguito il dottorato al DeMaCS nel 2025, è attualmente ricercatore post-doc in Germania presso il Karlsruhe Institute of Technology (KIT), ma continua a collaborare attivamente con il gruppo di ricerca dell’Unical.
Sono inoltre coautori del lavoro i professori Simona Perri e Francesco Calimeri, entrambi afferenti al Laboratorio di Intelligenza Artificiale del DeMaCS, che contribuiscono alla formazione e alla supervisione scientifica dei giovani ricercatori.
«Questa ricerca dimostra come lo sviluppo di nuove metodologie di Intelligenza Artificiale possa contribuire a rendere più efficienti gli strumenti di analisi dei dati sanitari», spiegano i professori Simona Perri e Francesco Calimeri. «Il nostro approccio consente di trasferire le conoscenze di modelli complessi a sistemi più leggeri, mantenendo le informazioni rilevanti per compiti specifici, come il riconoscimento dei ritmi cardiaci. È un risultato promettente per lo sviluppo di applicazioni di IA che richiedono elevate capacità di analisi, ma dispongono di risorse computazionali limitate».
Il riconoscimento conferma che nel Laboratorio di Intelligenza Artificiale dell’Unical, diretto dal professor Nicola Leone, si sta consolidando anche una qualificata linea di ricerca dedicata all’Intelligenza Artificiale per la salute (AI for Health), in cui si stanno formando dei giovani promettenti che già producono risultati scientifici significativi.
Un percorso che testimonia la capacità del Laboratorio di sviluppare metodologie avanzate di IA, formare giovani ricercatori e affrontare sfide scientifiche di rilevanza internazionale, contribuendo al tempo stesso all’innovazione in ambiti di grande importanza per la società, come la salute e la medicina.
