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| Titolo del progetto dell'incarico in italiano | A machine learning-based algorithm to improve surveillance of hepatocellular carcinoma in patients with liver cirrhosis” finanziato dal Bando CORIS 2024-2025 - CUP: I93C25000380007 |
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| Titolo del progetto ddell'incarico in inglese | A machine learning-based algorithm to improve surveillance of hepatocellular carcinoma in patients with liver cirrhosis” CORIS 2024-2025 - CUP: I93C25000380007 |
| Campo principale | Medical sciences |
| Sottocampo | Medicine |
| G.S.D. | 06/MEDS-24 - STATISTICA MEDICA, IGIENE GENERALE E APPLICATA E SCIENZE INFERMIERISTICHE GENERALI, CLINICHE, PEDIATRICHE E OSTETRICO-GINECOLOGICHE E NEONATALI |
| S.S.D | MEDS-24/A - Statistica medica |
| Descrizione sintetica in italiano | Le malattie epatiche croniche e il carcinoma epatocellulare (HCC) sono un rilevante problema di salute pubblica; l'HCC è spesso diagnosticato tardivamente per i limiti della sorveglianza ecografica e dell'alfafetoproteina. Il progetto sviluppa e valida un algoritmo di machine learning (SuperLearner, ensemble stacking) che, integrando semplici variabili demografiche, cliniche e bioumorali già disponibili nel follow-up, distingua i pazienti con cirrosi ed HCC da quelli con sola cirrosi. L'algoritmo sarà addestrato su una coorte retrospettiva (Padova), validato su una coorte esterna (Verona) e in modo prospettico in tre centri epatologici. L'obiettivo finale è realizzare un'applicazione gratuita di supporto al clinico per la stratificazione del rischio, favorendo la diagnosi precoce e migliorando la prognosi dei pazienti. |
| Descrizione sintetica in inglese | Chronic liver diseases and hepatocellular carcinoma (HCC) are a major public-health burden; HCC is often diagnosed late owing to the limitations of ultrasound surveillance and alpha-fetoprotein. The project develops and validates a machine-learning algorithm (SuperLearner, ensemble stacking) that, by integrating simple demographic, clinical and laboratory variables already available during follow-up, distinguishes cirrhotic patients with HCC from those with cirrhosis alone. The algorithm will be trained on a retrospective cohort (Padua), externally validated (Verona) and prospectively validated in three hepatology centres. The final aim is a free clinical decision-support application for risk stratification, promoting early diagnosis and improving patient prognosis. |
| Data del bando | 10/09/2026 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Paesi in cui può essere condotto l'incarico |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
OTHER |
| Nazionalità dei candidati |
OTHER |
| Sito web del bando | https://protocollo.unipd.it/albo/viewer |
| Destinatari dell'incarico di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
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| Importo annuale | 25816 |
| Valuta | Euro |
| Nome dell'Ente finanziatore | Dipartimento di scienze cardio-toraco-vascolari e sanità pubblica |
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| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Padova |
| Sito web | https://www.dctv.unipd.it/ |
| ricerca.dctv@unipd.it |
| L'incarico finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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| Data di scadenza del bando | 29/09/2026 - alle ore 23:59 |
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| Come candidarsi | Other |