Sei progetti imprenditoriali innovativi nati al Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria sono stati premiati durante l’edizione 2023 di Switch2Product, l’Innovation Challenge organizzata dal Politecnico di Milano in collaborazione con PoliHub – Innovation Park & Startup Accelerator e Deloitte per sostenere le soluzioni innovative, le nuove tecnologie e le idee di business proposte da studenti, dottorandi, ricercatori, docenti e alumni dell’ateneo.
Nella categoria Health & Med Tech sono stati selezionatiAvertis, INSIGHT e SegMentor.
Grazie a una soluzione basata sull’intelligenza artificiale, Avertis incrementa l’accuratezza dello screening mammografico, riduce i ritardi e migliora l’assistenza alle pazienti. Il triage intelligente dà priorità agli esami, mentre un'interfaccia user-friendly lo rende accessibile a tutte le tipologie di utenti. Il progetto, sviluppato nel corso dell’esperienza di NECSTCamp, è stato proposto da Valentina Lidoni, studentessa del corso di laurea magistrale in Ingegneria Biomedica, Pablo Giaccaglia, studente del corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica, Eleonora D’Arnese, ricercatrice al NECSTLab, Leonardo Breda, studente del corso di laurea magistrale in Ingegneria Matematica, e dal Prof. Marco Santambrogio del Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria.
INSIGHT è un endoscopio intelligente sensorizzato che, sfruttando le potenzialità dell’intelligenza artificiale, consente di rilevare lesioni, effettuare biopsie virtuali ed eseguire ricostruzioni tridimensionali delle aree interessate: una piccola rivoluzione nel campo dell’endoscopia! Il progetto, sviluppato al NEARLab, è stato proposto da Chiara Lena e Luca Carlini, studenti di dottorato in Bioingegneria, Davide Milesi, studente del corso di laurea magistrale in Ingegneria Biomedica e dalla Prof.ssa Elena De Momi del Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria in collaborazione con l’alumnus Alessandro Casella (Google) e con Marco Spadaccini e Cesare Hassan (Humanitas Research Hospital).
La proposta di SegMentor si basa su un prototipo di segmentazione delle immagini basato sull’intelligenza artificiale che, grazie a modelli di deep learning e applicazioni generative, può evolversi in uno strumento diagnostico in grado di incorporare la stadiazione delle malattie e una spiegabilità simile a quella clinica. Il progetto è stato proposto dal Prof. Pietro Cerveri del Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria, da Matteo Rossi, ricercatore post-doc al Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria, e Luca Marsilio, studente di dottorato in Bioingegneria.
Nella categoria Industries Trasformation sono stati selezionati Neuromorphic Machines, MONIMEDS e YAOSC.
L’idea alla base di Neuromorphic Machines è che i computer “tradizionali” siano inadeguati alle sfide di oggi a causa dei loro consumi elevati, dei costi notevoli e di un’infrastruttura fortemente basata sul cloud. La soluzione? Costruire nuovi computer ispirati al funzionamento del cervello ma diversi dalle classiche reti neurali software perché basati esclusivamente su una rivoluzione a livello dell’hardware che mira a portare l’intelligenza artificiale all’edge. Il progetto è stato proposto da Alessandro Milozzi, studente del corso di dottorato in Ingegneria dell’Informazione.
MONIMEDS è un innovativo sistema di supporto alla sorveglianza del mercato che integra dati normativi eterogenei a livello globale, offrendo ai professionisti un'ampia prospettiva di monitoraggio per prevedere efficacemente i guasti dei dispositivi medici. Attraverso cruscotti interattivi, consente di prendere decisioni informate per migliorare la sicurezza dei pazienti. Il progetto è stato proposto dal Prof. Enrico Caiani del Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria, da Antonella Lombardi, studentessa del corso di laurea magistrale Ingegneria Biomedica, Yijun Ren e Riccardo Gibello, studenti di dottorato in Data Analytics and Decision Science.
YAOSC trasforma la produttività e l’autonomia delle PMI grazie a un’applicazione basata sull’intelligenza artificiale, facile da usare e plug&play, per la programmazione di robot senza codice, integrata nella maggior parte degli ecosistemi robotici. Il progetto, sviluppato al laboratorio MeRLIn, è stato proposto da Niccolò Lucci, dottorando in Ingegneria dell’Informazione, e dal Prof. Andrea Zanchettin del Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria.
I progetti selezionati hanno ricevuto finanziamenti che saranno destinato alle attività di prototipazione e sviluppo tecnologico e parteciperanno a un percorso di accelerazione imprenditoriale e tecnologica seguito da PoliHub.
