Ricerca tecnologica e aree di expertise applicata

01 Intelligenza artificiale e clinical decision-making in chirurgia

Sviluppo e validazione di modelli di machine learning e deep learning per il supporto decisionale in chirurgia d’emergenza e neurochirurgia. Linee di lavoro principali: stratificazione preoperatoria di candidati a shunt ventricolo-peritoneale nell’iNPH, super-learner per la diagnosi differenziale dell’idrocefalo, modelli predittivi di complicanze emorragiche e tromboemboliche. Una linea collegata riguarda gli aspetti etici e regolatori dei modelli applicati alla decisione clinica.

• Cobianchi L, Piccolo D, et al. Surgeons’ perspectives on artificial intelligence to support clinical decision-making in trauma. World Journal of Emergency Surgery, 2023. DOI
• Cobianchi L, Verde JM, Piccolo D, et al. Artificial Intelligence and Surgery: Ethical Dilemmas and Open Issues. JACS, 2022. DOI

02 Neuroimaging quantitativo e radiomica

Pipeline di elaborazione avanzata di risonanza magnetica strutturale, funzionale e di diffusione applicate alla neurochirurgia. Estrazione di feature radiomiche e analisi multivariata per la caratterizzazione del microambiente tumorale del glioblastoma e del meningioma e per la stratificazione del rischio nei pazienti candidati a chirurgia. Integrazione di dati di imaging con profili trascrittomici e biomarcatori liquorali.

• Piccolo D, Vindigni M. Radiomic Features of MRI Subcompartments Associate with Angiogenic and Inflammatory Transcriptomic Programs in Glioblastoma: An IvyGAP Exploratory Analysis. Cancers, 2026. DOI
• Piccolo D, Bagatto D, et al. Cortical thickness analysis combined with CSF dynamics improves diagnostic stratification in iNPH. Neurosurgical Review, 2026.
• Bagatto D, Piccolo D, et al. Intravoxel incoherent motion MRI in the assessment of brain microstructure and perfusion in iNPH. Neuroradiology, 2024. DOI

03 Realtà aumentata e mista in neurochirurgia

Coordinamento di team multidisciplinari per lo sviluppo di sistemi di guida chirurgica in realtà mista basati su HoloLens. Il sistema, sviluppato nell’ambito dell’esperienza imprenditoriale precedente (Nucleode SRL, 2017–2022), è stato applicato in neurochirurgia e presentato a congressi internazionali. Linee correlate: integrazione di dati di neuroimaging quantitativo nel workflow intraoperatorio, valutazione dell’accuratezza di registrazione, ergonomia chirurgica.

• Dal Mas F, Piccolo D, Edvinsson L, Skrap M, D’Auria S. Strategy Innovation, Intellectual Capital Management, and the Future of Healthcare: The Case of Kiron by Nucleode. Contributions to Management Science, 2020. DOI
• Talk: Implementation of augmented reality into neurosurgical planning and execution. DGKN 65th Congress, 2021.

04 Algoritmi quantistici applicati alla selezione del paziente

Esplorazione metodologica delle applicazioni cliniche di algoritmi di ottimizzazione quantistica (Quantum Approximate Optimization Algorithm, QAOA) alla selezione dei candidati a stimolazione vagale (VNS) nelle epilessie farmaco-resistenti. Ricerca esplorativa, sviluppata nell’ambito del dottorato all’Università di Pavia.

• Talk: Efficacia della Stimolazione VNS nell’Epilessia Farmacoresistente: un’Analisi con Algoritmi Quantistici e di Intelligenza Artificiale. FunzionalMENTE 2024, Sezione di Neurochirurgia Funzionale SINch, Roma.
• Talk: Dal Bit all’Atomo. Ca’ Foscari Challenge School, 2024.

05 Valutazione clinica di software medical-grade (MDR / EU AI Act)

Valutazione clinica di software medical-grade e dispositivi medici basati su AI nel quadro del Regolamento Dispositivi Medici (MDR 2017/745) e dell’EU AI Act per i sistemi ad alto rischio in sanità. Area che unisce formazione ingegneristica, esperienza clinica e conoscenza dei processi di due diligence nel settore healthcare.

06 Architetture digitali e gestione del dato clinico

Progettazione e supervisione di sistemi informativi clinici cloud-native (EHR-HIS) e di piattaforme per la ricerca clinica, con focus su interoperabilità e governance del dato. Competenza maturata in Nucleode SRL (2017–2022) e applicata all’integrazione di pipeline di neuroimaging e modelli predittivi nel workflow clinico-chirurgico.