La DigitalMedicineCup@School 2023 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 2023 hanno aderito 15 scuole con quasi 180 studenti durante la quale sono stati valutati 7 progetti software. L’iniziativa è stata realizzata nell’ambito delle attività di orientamento per il corso di laurea in Ingegneria Informatica 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.
| Tipo scuola | Nome | Città | Pr. |
|---|---|---|---|
| Liceo | Amaldi – Nevio | Santa Maria Capua Vetere | CE |
| Liceo Scientifico | Da Procida | Salerno | SA |
| Liceo Scientifico | Da Vinci | Poggiomarino | NA |
| Liceo | De Caprariis | Avellino | AV |
| Liceo Scientifico | Diaz | Caserta | CE |
| Istituto Tecnico | Dorso | Avellino | AV |
| Liceo | Ferrari | Battipaglia | SA |
| Liceo | Focaccia | Salerno | SA |
| Liceo Scientifico | Gatto | Agropoli | SA |
| Liceo Scientifico | Genoino | Cava de’ Tirreni | SA |
| Liceo | Glorioso | Montecorvino Rovella | SA |
| Liceo | Hack | Baronissi | SA |
| Liceo | Medi | Battipaglia | SA |
| Liceo Scientifico | Severi | Salerno | SA |
| Liceo Classico | Tasso | Salerno | SA |
| Tipo scuola | Nome | Città | Pr. |
|---|---|---|---|
| Liceo | Amaldi – Nevio | Santa Maria Capua Vetere | CE |
| Liceo | De Caprariis | Avellino | AV |
| Liceo Scientifico | Diaz | Caserta | CE |
| Istituto Tecnico | Dorso | Avellino | AV | Liceo | Glorioso | Montecorvino Rovella | SA |
| Liceo | Hack | Baronissi | SA |
| Liceo Scientifico | Severi | Salerno | SA |
Link al regolamento dell’edizione 2023
Premio “SOCIAL”
Video di presentazione del progetto per la DigitalMedicineCup che ha avuto il maggior impatto sui social network:
I.T.T. “G. Dorso” Avellino(AV)
Premio “VIDEO”
Video di presentazione del progetto per la DigitalMedicineCup a cui la commissione ha assegnato il punteggio più alto:
I.I.S “Amaldi Nevio” Santa Maria Capua Vetere (CE)
I video raggiungibili da questa pagina hanno partecipato al premio “Social” della DigitalMedicineCup@School 2023
I premi per le aree tematiche
La competizione consiste nella realizzazione di un programma per il robot umanoide Pepper in una delle aree tematiche di seguito riportate.
Scenario di riferimento
Il sistema dovrà essere in grado di interagire con il paziente e supportarlo durante tutta la fase di utilizzo dei sensori medicali disponibili. Potrà fornire informazioni sia sul funzionamento, sia sugli scopi, sia sulle modalità di impiego dei sensori e visualizzare gli andamenti dei dati acquisiti.
I dati rilevati, relativi ad ECG, numero di battiti, numero di respirazioni, informazioni sulla postura, oltre a essere visualizzati, potranno essere oggetto di analisi. L’assistente sarà quindi in grado di comunicare immediatamente al paziente sia se i valori sono nella norma, sia eventuali anomalie che dovessero essere riscontrate durante il monitoraggio.
La presenza di un robot umanoide renderà l’interazione meno fredda e più spontanea.
Sul tablet del robot, oltre ai grafici relativi ai dati monitorati, potranno essere visualizzate sia le informazioni relative al paziente in esame, sia i valori dei dati, sia messaggi informativi o di allarme in caso vengano rilevate anomalie sui valori riscontrati.
Tale tablet potrà anche essere utilizzato per la proiezione di video-guide relative al corretto utilizzo dei sensori.
1° classificato: I.T.T “G. Dorso” Avellino (AV)
2° classificato: Liceo Scientifico “F. Severi” Salerno (SA)
3° classificato: Liceo “V. De Caprariis” Avellino (AV)
Il software realizzato da ogni team dovrà soddisfare i 4 requisiti sottoelencati:
- utilizzare le funzionalità introdotte dalla libreria Choregraphe per la rilevazione dei dati provenienti dai sensori medicali e per la visualizzazione dei dati sul tablet
- usare funzioni di Speech Recognition con attivazione di risposte vocali e/o azioni in base alle frasi pronunciate dall’interlocutore
- utilizzare funzioni di memoria e/o eventi per segnalare anomalie nei dati rilevati
- usare il tablet per visualizzare i dati medici