Scheda programma d'esame
MEDICAL COMPUTER SCIENCE
PAOLO MILAZZO
Academic year2020/21
CourseMEDICINE AND SURGERY
Code035AA
Credits3
PeriodSemester 2
LanguageItalian

ModulesAreaTypeHoursTeacher(s)
INFORMATICA MEDICAINF/01LEZIONI37.50
PAOLO MILAZZO unimap
Obiettivi di apprendimento
Learning outcomes
Conoscenze

Corso Integrato di Informatica Medica

CORE CURRICULUM (PROVVISORIO, IN CORSO DI REVISIONE)

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. In aggiunta, il corso fornirà allo studente competenze sulle tecniche di memorizzazione e interrogazione di basi di dati con particolare riferimento alle problematiche di integrazione di dati e sistemi che si affrontano in ambito sanitario.

Knowledge

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. Moreover, the course will provide students with notions about database management with a focus on data integration problems faced in the health context.

Modalità di verifica delle conoscenze

Le conoscenze acquisite verrano verificate mediante una prova con esercizi e domande su basi di dati, informatica e le problematiche connesse in ambito medico-sanitario.

Assessment criteria of knowledge

Student knowledge will be verified with exercises/questions on databases, computer science and related problems in the medical and health sector.

Capacità

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.

Skills

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. The student will also be able to formulate simple database queries in SQL.

Modalità di verifica delle capacità

Esame scritto

Assessment criteria of skills

Written test.

Comportamenti

Lo studente potrà consapevolmente selezionare le metodiche più adeguate e i tipi di dati migliori per rispondere alle esigenze di analisi e sperimentazione.

Behaviors

The student will learn how to identify the suitable computational tools for biomedical applications and how to access public resourches such as data bases. The student will learn also how to construct suitable queries to data bases.

Modalità di verifica dei comportamenti

Esame scritto

Assessment criteria of behaviors

Written test.

Prerequisiti (conoscenze iniziali)

Elementi basilari di statistica, biologia molecolare e biochimica.

Prerequisites

Basic notions of statistics, molecular biology and biochemistry.

Indicazioni metodologiche

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.

Teaching methods

Lectures to introduce methods. Presentations of practical applications of the methods to real case studies.

Programma (contenuti dell'insegnamento)

PROVVISORIO: IN CORSO DI REVISIONE.

  • Introduzione alla biologia computazionale e all'informatica medica.
  • Principali problematiche affrontate mediante strumenti computazionali e pipeline ideale.
  • Text-mining
  • Integrazione di diversi tipi di dati mediante reti
  • Identificazione di biomarcatori
  • Analisi di pathway biologici
  • Modelli dinamic e simulazione
  • Risorse pubbliche disponibili
  • Introduzione alle basi di dati e al linguaggio SQL
  • Problematiche di integrazioni di dati e sistemi in ambito sanitario
  • Cenni alla protezione dei dati personali: pseudonimizzazione e anonimizzazione
Syllabus

PROVISIONAL: UNDER REVIEW

  • Computational biology and medical informatics
  • Ideal pipeline
  • Text-mining
  • data integration
  • biomarker identification
  • Pathway analysis
  • Modeling and simulation
  • Publicly available resources
  • data bases and SQL
  • data and system integration in the health sector
  • notions of privacy

 

Bibliografia e materiale didattico

Le slide presentate alle lezioni e articoli scientifici suggeriti dal docente.

Bibliography

Slides and scientific papers

Indicazioni per non frequentanti

Nessuna

Non-attending students info

None

Modalità d'esame

Esame scritto

Assessment methods

Written exam

Note

RICEVIMENTO STUDENTI

I docenti ricevono su appuntamento preso via e-mail o per  telefono.

Notes

None

Updated: 16/09/2020 10:56