L'arte della medicina sviluppatasi negli ultimi 2000 anni si basa sul ragionamento induttivo-deduttivo di un medico che pesa le informazioni cliniche e strumentali di un paziente secondo il proprio intuito ed esperienza personale.

Negli ultimi decenni la proliferazione di dati clinici e strumentali ha reso queste decisioni, basate sulle conoscenze personali, molto piu' ardue. Infine le difficolta' di accesso a dati storici fa si' che un medico usa solo l'esperienza personale invece che quella accumulata dal sistema su migliaia di altri pazienti visti nel passato. Scoperte e miglioramenti tecnologici nel campo dell'informatica negli ultimi 20 anni hanno rivoluzionato il modo in cui organizziamo e analizziamo big data, dalle transazioni finanziarie ai network sociali.

Questa rivoluzione sta lentamente modificando le regole di ingaggio in medicina. Qui proponiamo un nuovo modello che registra su una piattaforma informatica tutte le informazioni di un paziente (dati clinici, bioimmagini, indici bioumorali, elettrofisiologici, genetica), e li confronta in modo flessibile a dati storici al fine di migliorare decisioni cliniche. L'inferenza e' supportata da robusti algoritmi di predizione simili a quelli usati in intelligenza artificiale.

Con il progetto organizzeremo anche delle piattaforme metodologiche (neuroimaging, elettrofisiologia, biobanche) che permettano di caratterizzare i nostri pazienti ad alta risoluzione spaziale e temporale, e i cui dati siano facilmente incrociati con quelli clinici. Una parte importante di sviluppo riguarda la creazione di nuovi protocolli di monitoraggio a distanza attraverso sensori portatili intelligenti (wearable technology), in collaborazione con aziende leaders nel settore, per studiare la dimensione temporale' di malattie neurologiche e psichiatriche con una precisione mai realizzata prima.

Questo programma si articola in tre obiettivi (O) di ricerca, e un obiettivo educativo:
(O1) Creare gli strumenti informatici e matematici per lo sviluppo di una nuova medicina personalizzata e di precisione (Precision medicine).
(O2) Creare una serie di piattaforme metodologiche (Cores) per la caratterizzazione completa di popolazioni cliniche scelte per studi di patofisiologia, diagnosi, terapia, o
riabilitazione.
(O3) Sviluppare delle applicazioni per il monitoraggio dinamico' del comportamento dei nostri pazienti nella vita di tutti i giorni attraverso sensori (Wearable technology) in
collaborazione con aziende private di punta nel settore.
(O4) Creare una cultura della ricerca attraverso la formazione di un ufficio ricerca, la partecipazione ad un nuovo dottorato di ricerca in Neuroscienze, l'organizzazione di un
percorso di ricerca per medici specializzandi, e una serie di eventi (Think tank) e un piano per la premialita' che incentivi lo sviluppo di collaborazioni interdisciplinari.