Alessandra Introvaia

Dottorando in Bioingegneria E Scienze Medico-chirurgiche , 41o ciclo (2025-2028)
Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni (DET)

Docente esterno e/o collaboratore didattico

Docente esterno e/o collaboratore didattico
Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni (DET)

Profilo

Dottorato di ricerca

Argomento di ricerca

Sviluppo di sistemi basati su metodi di Intelligenza Artificiale per l'analisi di dati multimodali e multiscala, da immagini in vitro a dati clinici del paziente.

Tutori

Interessi di ricerca

Medical Innovation and Technology
Nanomedicine
ICT and smart sensors for eHealth
Biomedical signal and image processing

Biografia

Alessandra Introvaia è nata a Catania, Italia.
Nel 2021 consegue la laurea triennale in Ingegneria Biomedica presso il Politecnico di Torino, con elaborato finale dal titolo "Applicazioni della Telemedicina in Italia".
Nel 2023 consegue la laurea magistrale in Ingegneria Biomedica presso il Politecnico di Torino, percorso eHealth, con tesi dal titolo "Predizione della risposta alla terapia in pazienti affetti da tumore colon-rettale tramite algoritmi di IA su immagini istologiche". Completa poi un percorso di formazione ed esperienze nel campo dell’eHealth, della telemedicina e dei sistemi decisionali clinici.
Dal 2024 lavora come Research Fellow al Politecnico di Torino in colaborazione tra il DIMEAS (Dipartimento di Ingegneria Meccanica ed Aerospaziale) ed il DET (Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni), partecipando a progetti PNRR in ambito bionanotecnologico e rigenerativo (NAPTER, NANOMIRC, MERIT, RECHARGE) sviluppando pipeline AI per l'analisi immagini di microscopia di modelli in vitro, quali sferoidi tumorali e modelli cardiaci. Si occupa inoltre di modellazione di dati clinici e sviluppo software per la gestione parodontale nel progetto PRIN GUM-GUT.
Dal 2024 inoltre svolge attività di didattica nei corsi Intelligenza Artificiale in Medicina e Decision Aid for Personalized Patient Care ed è coinvolta in iniziative di orientamento per studenti delle scuole superiori (PCTO).
Nel 2025 è stata selezionata come rappresentante nazionale italiano nel programma young-EFMI (yEFMI-LEAD) per giovani ricercatori.
Dal 1° Novembre 2025 è dottoranda del corso di dottorato in “Bioingegneria e Scienze Medico-Chirurgiche” - 41° Ciclo.
Il suo percorso di ricerca intende promuovere un approccio integrato che unisca sperimentazione biologica, modellazione computazionale e dati clinici reali per sviluppare soluzioni avanzate e clinicamente utili nella medicina di precisione e rigenerativa. L'obiettivo della ricerca è quindi lo sviluppo e validazione di soluzioni automatiche per l'analisi di dati biomedici multiscala e multimodali per il supporto alla decisione clinica.

Didattica

Insegnamenti

Corso di laurea magistrale

Pubblicazioni

Coautori PoliTO

Pubblicazioni più recenti Vedi tutte le pubblicazioni su Porto@Iris

  • Introvaia, Alessandra; Bezze, Andrea; Muccio, Sara; Mattu, Clara; Balestra, Gabriella (2025)
    Intelligent System for Automated Spheroid Segmentation Using Machine Learning. In: 35th Medical Informatics Europe Conference - MIE 2025, Glasgow (UK), 19–21 May 2025, pp. 557-561. ISSN 0926-9630. ISBN: 9781643685960
    Contributo in Atti di Convegno (Proceeding)
  • Introvaia, Alessandra; Muccio, Sara; Bezze, Andrea; Mattu, Clara; Balestra, Gabriella (2024)
    Automatic Segmentation of Multicellular Tumour Spheroids Images During Growing. In: European Federation for Medical Informatics Special Topic Conference (EFMI STC) 2024 - Collaboration across Disciplines for the Health of People, Animals and Ecosystems, Timisoara (RO), 27 to 29 November 2024, pp. 230-234. ISSN 0926-9630. ISBN: 9781643685540
    Contributo in Atti di Convegno (Proceeding)