ECTS - University of Pisa
| Modules | Area | Type | Hours | Teacher(s) | |
| INFORMATICA MEDICA | INF/01 | LEZIONI | 37.50 |
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Corso Integrato di Informatica Medica
CORE CURRICULUM
L'era dei dati omics rende necessario espandere le conoscenze di analisi e manipolazione di grandi quantità di dati per gli studenti di area medica. Il corso si propone di analizzare l'acquisizione di informazioni dal dominio pubblico mediante tecniche di text-mining basate su natural language processing e machine learning. L'integrazione di questi dati con dati sperimentali e clinici al fine di avere una ampia base di conoscenza da cui partire per affrontare problemi medici complessi. Il passo successivo è l'identificazione di biomarcatori per la stratificazione di pazienti e l'individuazione di pathway cellulari che forniscano i meccanismi molecolari delle patologie e delle terapie adeguate. Infine, la possibilità di simulare sistemi biologici serve a chiarire allo studente come possano essere effettuati esperimenti o trial clinici in silico. Al termine del corso lo studente conoscerà le tecniche computazionali moderne per analizzare insiemi di dati biomedici complessi.
Omics data make mandatory to expand data analytical knowledge of medical doctors. This course will introduce some emerging technologies to cope with big data: natural language processing for text-mining of scientific literature, data inntegration from heterogeneous sources, biomarker identification, pathway analysis and eventually modeling and simulation for in silico experiments.
Le conoscenze acquisite verrano verificate mediante la preparazione da parte dello studente di un elaborato scritto argomentativo in cui individua la strategia ottimale per affrontare un problema medico complesso mediante tecniche computazionali.
Student knowledge will be verified with a written work that describes the strategy to be followed to cope with a complex medical problem via computational techniques.
Al termine del corso lo studente avrà acquisito la capacità di individuare gli strumenti computazionali più adeguati alle problematiche biomediche e avrà la capacità di distinguere e comprendere i vari tipi di dato disponibili nel settore. Sarà inoltre in grado di accedere a risorse di pubblico dominio quali basi di dati e siti specialistici per analisi computazionali. Lo studente riuscirà ad interrogare basi di dati costruendo sempllici queries in linguaggio SQL.
The studen will acquire the ability to select the right computational tools for biomedical problems and to navigate the diverse data types available. The studen will also be able to access the available public databases and use them as a resource for problem solving.
Esame scritto
Written exam
Lo studente potrà consapevolmente selezionare le metodiche più adeguate e i tipi di dati migliori per rispondere alle esigenze di analisi e sperimentazione.
The student will perform educated selections of the methods available and of the best data types needed to approach different classes of problems.
Esame scritto
Written exam
Elementi basilari di statistica, biologia molecolare e biochimica.
Basic statistics, molecolar biology and biochemistry
Le lezioni saranno lezioni frontali in cui vengono introdotte le tematiche. Alcune lezioni o parti di lezione presenteranno applicazioni pratiche e esercizi di preparazione alla prova finale. Saranno organizzate anche lezioni pratiche per l'utilizzo di tecnologie informatiche specifiche.
Lectures to introduce methods. Presentations of practical applications of the methods to real case studies.
Le slide presentate alle lezioni e articoli scientifici suggeriti dal docente.
Slides and scientific papers
Esame scritto.
Written exam
RICEVIMENTO STUDENTI
I docenti ricevono su appuntamento preso via e-mail o per telefono.
