Biografia

Enea è attualmente ricercatore (RTDb) presso il Dipartimento di Ingegneria Industriale e dell’Informazione dell’Università degli Studi di Pavia, dove ha conseguito la laurea magistrale in Ingegneria Informatica nel 2011 e un dottorato in Bioingegneria e Bioinformatica nel 2016. Enea e' anche, dal Giugno 2025, Chief Health AI Officer (CHAIO) e direttore dell'unita' di ricerca MIAI - Medical Informatics and AI - di IRCCS Fondazione Casimiro Mondino.

Gli ambiti di ricerca preferiti da Enea sono l'Intelligenza Artificiale in medicina e l'informatica medica, con focus sullo sviluppo di sistemi di supporto alle decisioni, eXplainable AI, e AI generativa per la gestione dei dati biomedici non strutturati (es. testo, segnali, immagini).

Enea e’ titolare del corso “Fondamenti di Telemedicina” del corso di laurea specialistica in Bioingegneria dell’Università di Pavia, e del corso "Informatica Medica" del master di II livello in Medicina e Chirurgia MEET - Medicine  Enhanced by Engineering Technologies.

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Progetti

CAPABLE

CAncer PAtients Better Life Experience

DHEAL-COM

DHEAL-COM è un ecosistema integrato di soluzioni digitali per la medicina di prossimità

GUIDE-AI

AI Generativa (LLMs) per la promozione dell'aderenza alle linee guida di pratica clinica delle prescrizioni di terapia farmacologica in

Pubblicazioni

Bergomi, L., Nicora, G., Orlowska, M.A. et al.

Which explanations do clinicians prefer? A comparative evaluation of XAI understandability and actionability in predicting the need for hospitalization

Pubblicato in: BMC Medical Informatics and Decision Making

Nicora, Pe, Santangelo, et al.

Systematic review of AI/ML applications in multi-domain robotic rehabilitation: trends, gaps, and future directions

Pubblicato in: Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation

Nicora, Parimbelli, Quaglini et al.

Healthcare practitioners and robotic-assisted rehabilitation: understanding needs and barriers

Pubblicato in: Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation

Peracchio, Nicora, Parimbelli, Buonocore, Dagliati, Bellazzi et al

RelAI: an automated approach to judge pointwise ML prediction reliability

Pubblicato in: International Journal of Medical Informatics

Cabitza, Parimbelli

Let XAI generate reliability metadata, not medical explanations

Pubblicato in: Computer Methods and Programs in Biomedicine

Samuele Pe, Arianna Dagliati, Enea Parimbelli, Bruna Maria Vittoria Guerra, Stefania Sozzi, Riccardo Bellazzi, Giovanna Nicora

How improper dataset split hinders model generalizability: a systematic comparison in Human activity recognition and exercise evaluation tasks

Pubblicato in: International Journal of Medical Informatics

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