DGS porta l’AI in healthcare a D34HEALTH – S-RACE/UniSR

DGS partecipa l’8 e 9 giugno 2026 a D34HEALTH – S-RACE/UniSR “Powering Real World Evidence from Data to Bedside”, l’evento promosso da Università Vita-Salute San Raffaele e Fondazione D³4Health per approfondire il ruolo dell’Intelligenza Artificiale nella trasformazione della ricerca clinica e della medicina di precisione.

Quando e dove si svolge l’evento?

L’appuntamento con D34HEALTH – S-RACE/UniSR si tiene l’8 e 9 giugno 2026 a Milano. DGS prende parte all’iniziativa insieme a Porini, Microsoft Center of Excellence del gruppo, confermando la propria presenza in un contesto dedicato all’evoluzione dell’AI applicata alla sanità e alla ricerca clinica.

Qual è il focus di D34HEALTH – S-RACE/UniSR?

L’iniziativa mette al centro S-RACE, la piattaforma AI sviluppata per valorizzare i dati clinici e abilitare lo sviluppo di Digital e Biological Twins a supporto di nuovi modelli di ricerca, prognosi e decisione terapeutica. In questo scenario, il contributo di DGS si inserisce nel percorso di innovazione che il Gruppo sta portando avanti in ambito Healthcare, con l’obiettivo di rendere l’AI una leva concreta per trasformare dati, processi e conoscenza clinica in evidenze utilizzabili.

Che cosa presenterà DGS all’interno del programma ufficiale?

All’interno del programma ufficiale, DGS sarà presente con l’intervento “Advancing Healthcare with AI”. Lo speech sarà dedicato al ruolo dell’AI nell’evoluzione della sanità data-driven, con un focus sul lavoro svolto nell’ambito di S-RACE e sulle competenze DGS per il settore Healthcare: dalla progettazione di architetture dati interoperabili alla valorizzazione dei dati clinici e di imaging medicale, fino allo sviluppo di pipeline avanzate di analisi e integrazione.

Quali attività pratiche sono previste sulla piattaforma S-RACE?

DGS contribuirà anche alle sessioni pratiche sulla piattaforma S-RACE, con due hands-on lab dedicati a temi chiave per l’AI applicata alla ricerca clinica. I laboratori approfondiranno il Federated Learning e l’integrazione di piattaforme di imaging, strumenti di segmentazione e AI tools per trasformare dati radiologici non strutturati in insight quantitativi scalabili.

• Federated Learning: approccio che consente a istituzioni sanitarie e accademiche di collaborare su modelli AI mantenendo i dati sensibili all’interno dei rispettivi ambienti.
• Integrazione imaging e AI tools: attività focalizzata su piattaforme di imaging, strumenti di segmentazione e analisi di dati radiologici non strutturati.

Perché la partecipazione di DGS è rilevante per l’Healthcare?

La partecipazione a D34HEALTH – S-RACE/UniSR conferma l’impegno di DGS nel supportare l’adozione dell’AI in contesti ad alta complessità, dove innovazione, sicurezza, interoperabilità e compliance devono convergere per generare valore reale per ricerca, clinica e sistemi sanitari. L’evento rappresenta un’occasione per condividere competenze, esperienze e soluzioni nell’ambito della sanità data-driven.

Dove trovare il programma e registrarsi?

Per approfondire l’evento è possibile consultare il programma ufficiale e registrarsi tramite il link indicato.