Edizione 2026

La DigitalMedicineCup@School 2026 è una competizione sulla Medicina Digitale, in cui gli studenti imparano ad utilizzare, analizzare e visualizzare i dati raccolti da dispositivi medici messi a disposizione dall’Università di Salerno. 

All’edizione 2026 hanno aderito 10 scuole con più di 80 studenti inizialmente aderenti, 80 studenti hanno seguito la parte formativa, 40 studenti impegnati nella realizzazione dei progetti, durante la quale sono stati prodotti e presentati 11 software. 

L’iniziativa è stata realizzata nell’ambito delle attività di orientamento per il corso di laurea in Ingegneria dell’Informazione per la Medicina Digitale dell’Università degli Studi di Salerno con lo scopo di promuovere una scelta universitaria consapevole. 

La competizione è rivolta agli studenti dell’ultimo anno delle scuole superiori che sono interessati all’applicazione delle tecnologie emergenti dell’Ingegneria dell’Informazione e dell’Intelligenza Artificiale alla medicina.

I premi

La competizione consiste nella realizzazione di un programma in Scratch in grado di catturare i valori rilevati da appositi sensori, memorizzarli, elaborarli e infine mostrarli al paziente nella maniera più interattiva possibile.

Scenario di riferimento

L’assistente medico digitale deve essere in grado di interagire con i lavoratori che operano in un ambiente d’ufficio, supportandoli nel monitoraggio del proprio stato di benessere psicofisico mediante l’utilizzo di sensori indossabili e una webcam disponibile sulla postazione di lavoro. L’assistente potrà essere utilizzato durante l’intera giornata lavorativa, sia nelle fasi di attività intensa sia nei momenti di pausa. 

L’assistente dovrà dunque interagire con il lavoratore chiedendogli informazioni utili a definire un profilo personale, quali ad esempio nome, cognome, età e mansione, e potrà invitarlo ad indossare la fascia sensorizzata ‘Howdy Senior’ per la rilevazione dei parametri vitali e della postura. 

La fascia sensorizzata sarà in grado di fornire dati relativi ad ECG, frequenza cardiaca, frequenza respiratoria, postura, i quali dovranno essere mostrati a video al lavoratore (ad esempio mostrando degli andamenti temporali mediante grafici), e resi disponibili per successive elaborazioni. L’assistente digitale potrà elaborare questi dati in tempo reale, fornendo indicazioni immediate sullo stato psicofisico dell’utente e segnalando eventuali condizioni critiche, come livelli elevati di stress o posture scorrette mantenute per periodi prolungati.  

L’assistente virtuale diventerà un vero e proprio alleato del lavoratore, chiedendogli di indicare eventuali problematiche riscontrate, come difficoltà di concentrazione, mal di testa, e rilevando stati di agitazione e posture scorrette, suggerendo poi attività specifiche per migliorare il proprio benessere. Tali attività potranno includere esercizi di respirazione guidata, esercizi per la correzione della postura, oppure brevi attività ludiche progettate per ridurre lo stress e/o scaricare la tensione. In questa fase, l’assistente potrà servirsi della funzionalità di intelligenza artificiale per la Pose Detection implementata in Scratch. 

1° classificato: I.I.S. “G. Marconi” Nocera Inferiore (SA)
2° classificato: I.I.S. Enrico Fermi Sarno (SA) 
3° classificato: Liceo Scientifico “B. Rescigno”, Roccapiemonte (SA)

Il software realizzato da ogni team dovrà soddisfare i 6 requisiti sottoelencati:  

  1. L’assistente virtuale dovrà avere un aspetto coerente con lo scenario applicativo e dovrà essere ‘animato’ utilizzando le funzionalità disponibili in ambiente Scratch3. 
  2. Utilizzare le funzionalità di Scratch (ad esempio i blocchi “Dire” e/o “Pronuncia”) per implementare un dialogo empatico tra l’assistente virtuale e l’utente, consentendo a quest’ultimo di fornire informazioni durante il dialogo.  
  3. Utilizzare le funzionalità dello Sprite ‘Howdy’ in ambiente Scratch3 per la rilevazione dei dati provenienti dal dispositivo ‘Howdy Senior’ mediante protocollo MQTT. 
  4. Utilizzare variabili e liste per salvare i dati relativi ad un lavoratore, e renderli disponibili sia per un’analisi in tempo reale che per un accesso futuro ad essi, ad esempio da parte di un medico. 
  5. Utilizzare le funzionalità messe a disposizione dall’estensione “Penna” per tracciare grafici relativi ai dati acquisiti (ad esempio l’ECG). 
  6. Utilizzare l’estensione Pose Detection per rilevare posizione e movimenti del lavoratore, fondamentale sia per identificare eventuali problematiche dovute a posture scorrette, sia (opzionale) per l’implementazione di esercizi guidati, finalizzati alla correzione della postura e/o ad alleviare eventuali stati di stress e ansia rilevati. 
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