FENITH
FENITH(FEderated learNIng in healTHcare) è un progetto di ricerca dottorale che mira a tracciare, per la prima volta in Italia, una mappatura completa dello stato di adozione del Federated Learning nel sistema sanitario nazionale.
La ricerca è condotta nell'ambito del Dottorato in "Big Data e Intelligenza Artificiale" presso l'Università delle Camere di Commercio Italiane (Universitas Mercatorum), in collaborazione con l'Ospedale Pediatrico Bambino Gesù (IRCCS) e il Blekinge Institute of Technology (BTH, Svezia).
Il Questionario
Il questionario è composto da 34 domande organizzate in 3 sezioni:
Consapevolezza e Adozione
13 domande su conoscenza del FL, stato di adozione, motivazioni, obiettivi, ambiti di applicazione e sfide
Sfide, Privacy, Sicurezza, Tecnologia
11 domande su privacy e GDPR, collaborazioni istituzionali, infrastruttura tecnologica, Edge/IoT e formazione
Valutazione, Barriere, Futuro
10 domande su valutazione del successo, barriere all'adozione, visione futura e considerazioni finali
Il questionario include logiche di branching condizionale, autosalvataggio delle risposte e rispetto della normativa GDPR.
Campione di ricerca
Il questionario è stato somministrato a 23 strutture sanitarie selezionate dal database nazionale del Ministero della Salute, distribuite su 9 regioni italiane e rappresentative delle principali tipologie: IRCCS, AOU, Policlinici Universitari, ASL e Aziende Ospedaliere.
Metodologia
Il questionario è stato sviluppato seguendo rigorosi standard metodologici e sottoposto a validazione scientifica. La piattaforma web garantisce:
- Accesso sicuro tramite token univoco per ogni struttura
- Autosalvataggio automatico delle risposte
- Compilazione interrompibile e riprendibile
- Anonimizzazione dei dati nelle dashboard pubbliche
- Conformità GDPR con consenso informato obbligatorio
- Dashboard interattiva con risultati aggregati in tempo reale
Piattaforma tecnologica
L'applicazione è sviluppata con un'architettura moderna full-stack: Next.js 16 (frontend), FastAPI (backend), SQLite (database), Docker e Caddy (infrastruttura). Il codice sorgente è disponibile nei repository del progetto.
Supervisione scientifica
Dott. Fabio Liberti
Ricercatore principale
Universitas Mercatorum, Roma
Ospedale Pediatrico Bambino Gesù (IRCCS)
Dott. Prof. Alberto Eugenio Tozzi
Supervisore
Ospedale Pediatrico Bambino Gesù (IRCCS)
Unità di Ricerca Malattie Preventive e Predittive
Istituzioni
Universitas Mercatorum
Ateneo Digitale delle Camere di Commercio
Dottorato in Big Data e Intelligenza Artificiale (XXXVIII Ciclo)
Ospedale Pediatrico Bambino Gesù
IRCCS — Istituto di Ricovero e Cura a Carattere Scientifico
Unità di Ricerca Malattie Preventive e Predittive
Blekinge Institute of Technology
Karlskrona, Svezia
Collaborazione internazionale di ricerca