Finalità del corso
Le persone generano quotidianamente una grande quantità di dati eterogenei (Big Data) che, opportunamente monitorati e registrati, possono essere utilizzati per studiare la salute degli individui.
Grazie alle metodologie provenienti dalla Computer Science e dal Data Mining è ora possibile identi care pattern o relazioni causali tra fenomeni in precedenza ignoti e ottenere nuove conoscenze in modo pressoché automatico.
Esse sfruttano la capacità dei computer (Cognitive Computing) di imparare dall’esperienza (Machine Learning), di acquisire sempre maggior intelligenza (Arti cial Inteligence) e di supportare-sostituire l’uomo nello sviluppo delle logiche di analisi.
In Sanità gli impieghi di queste nuove tecnologie sono molteplici e spaziano negli ambiti più diversi. Supportano, ad esempio, la pratica medica nell’analisi dell’imaging del paziente (Radiomica) e nello studio di dati provenienti da: cartelle cliniche elettroniche, referti radiologici e patologici, risultati di laboratorio, linee guida e dalle riviste di settore, fornendo risposte utili per elaborare diagnosi precise o terapie ef caci e personalizzate. Esse sono utilizzabili anche per studiare e predire i pattern riguardanti la salute dei cittadini; se da un lato supportano l’operatività di medici, ricercatori e altri decision-makers del mondo sanitario, dall’altro richiedono una ri essione sulla privacy e sicurezza delle informazioni fornite dai pazienti.
Il corso si propone di offrire una panoramica su queste nuove tecnologie e metodiche di analisi (Data Curation) e si rivolge in particolare ai colleghi sici e agli specialisti medico-sanitari interessati ad approfondirne i contenuti, in vista di un crescente interesse verso la System Medicine e la Personalized Medicine.
