Oltre 370.000 radiografie toraciche disponibili gratuitamente per addestrare algoritmi di IA

Il MIT Laboratory for Computational Physiology ha preparato e reso pubblico MIMIC Chest X-ray (MIMIC-CXR) 2.0, un dataset contenente 377.110 immagini, corrispondenti a 227.835 studi radiografici effettuati al pronto soccorso del Beth Israel Deaconess Medical Center di Boston fra il 2011 e il 2016.

Il dataset di radiografie toraciche, in formato DICOM, potrà essere usato gratuitamente da chiunque voglia addestrare algoritmi di riconoscimento visivo (o che abbia necessità delle immagini per scopi di ricerca). Dalle immagini sono state eliminate tutte le informazioni personali sui pazienti.

Per scaricare il dataset è necessario registrarsi e approvare alcune clausole (fra le altre, quella di non tentare di re-identificare i pazienti) su questo sito.

Il progetto è presentato sull’apposito sito del MIT Laboratory for Computational Physiology.

Sono partner e fondatore di SNGLR Holding AG, un gruppo svizzero specializzato in tecnologie esponenziali con sedi in Europa, USA e UAE, dove curo i programmi inerenti l'intelligenza artificiale. Dopo la laurea in Management ho conseguito una specializzazione in Business Analytics a Wharton, una certificazione Artificial Intelligence Professional da IBM e una sul machine learning da Google Cloud. Sono socio fondatore del chapter italiano di Internet Society, membro dell’Associazione Italiana esperti in Infrastrutture Critiche (AIIC), della Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI), della Association for Computing Machinery (ACM) e dell’Associazione Italiana per l’Intelligenza Artificiale (AIxIA). Dal 2002 al 2005 ho servito il Governo Italiano come advisor del Ministro delle Comunicazioni sui temi di cyber security. Oggi partecipo ai lavori della European AI Alliance della Commissione Europea e a workshop tematici della European Defence Agency e del Joint Research Centre. Questo blog è personale.