Biografia

Giovanna Nicora è attualmente ricercatrice (RTDa) presso il Dipartimento di Ingegneria Industriale e dell’Informazione dell’Università degli Studi di Pavia, dove ha conseguito la laurea magistrale in Bioingegneria nel 2016 e un dottorato in Bioingegneria e Bioinformatica nel 2021. Nello stesso anno è stata selezionata come membro della DAAD-AINet, un programma di riconoscimento per giovani ricercatori nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale promosso dal governo tedesco. Si occupa di implementazioni di sistemi di Intelligenza Artificiale in ambito medico, con un focus sullo sviluppo di metodi per rendere affidabili questi sistemi. E’ titolare del corso “Laboratory of Medical Devices and Systems” del corso di laurea Triennale interateneo di Artificial Intelligence organizzato dall’Università di Pavia insieme all’Università di Milano e all’Università Bicocca, e del corso "Fondamenti di Informatica del corso di laurea in Medicina e Chirurgia "Medicine  Enhanced by Engineering Technologies"

 

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Progetti

DECODe

Dialogues in reproduction: deciphering Exosomes-mediated Communication to improve Oocyte Developmental competence

WISH – Women’s Integrated Support for Hormonal Health in early breast cancer

mHealth per il supporto delle pazienti con cancro al seno in follow-up

MORPHEUS

MORPHEUS: A tool combining MORPHometrics and dynamics of 3D-reconstructed Embryos to support IVF coUnSeling with explainable AI

Fit4MedRob

Fit4Medical Robotics è un’iniziativa di ricerca nazionale finanziata dal Ministero dell’Università e della Ricerca. Il progetto si propone di colmare le attuali lacune conoscitive nel campo della robotica riabilitativa

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

Fasano et al

Towards the Identification of Patients’ Needs for Promoting Robotics and Allied Digital Technologies in Rehabilitation: A Systematic Review

Pubblicato in: Healthcare

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

Santangelo, Nicora, Bellazzi, Dagliati

How good is your synthetic data? SynthRO, a dashboard to evaluate and benchmark synthetic tabular data

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

Irene Giovanna Aprile, Alessio Fasano, Marco Germanotta, Maria Cristina Mauro, Monia Andrea Papa, Giovanna Nicora, Leopoldo Trieste, Giuseppe Turchetti, Elena Beani, Giuseppina Sgandurra, Silvana Quaglini, Cristina Messa, Mission 1 Fit4MedRob Consortium

Identifying needs in adult rehabilitation to support the clinical implementation of robotics and allied technologies: an Italian national survey

Pubblicato in: Frontiers in Digital Health

Giovanna Nicora, Lucia Sacchi, Valentina Tibollo, Elisa Cigliutti, Marco Caretti, Francesca Falchini, Maria Cristina Mauro, Alessio Fasano, Mariacristina Siotto, Arianna Pavan, Laura Cortellini, Stefania Lattanzi, Riccardo Bellazzi, Irene Giovanna Aprile, Marco Germanotta, Silvana Quaglini

Digitizing rehabilitation outcomes and assessing data quality in clinical trials: implementing validated scales in REDCap for a stroke RCT

Pubblicato in: BMC Medical Research Methodology

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