Docente/i: Riccardo Bellazzi  

Denominazione del corso: Modelli probabilistici in medicina
Codice del corso: 064073
Corso di laurea: Ingegneria Biomedica
Settore scientifico disciplinare: ING-INF/06
Crediti formativi: CFU 5
Sito web del corso: n.d.

Obiettivi formativi specifici

Si forniscono le basi metodologiche e si illustrano gli obbiettivi di un approccio allo studio di sistemi biologici complessi basato su metodi di riconoscimento e apprendimento automatico, metodi algoritmici e metodi di modellizzazione statistica avanzata. Il corso insisterà su approcci statisticamente ben fondati, piuttosto che euristiche. I metodi verranno motivati in relazione a problemi emersi in aree-chiave della scienza e della tecnologia quali lo studio delle malattie complesse, la bioinformatica, la genetica, l’analisi di sequenze biologiche, lo studio di meccanismi molecolari e la comprensione di immagini.

Programma del corso

Teoria statistica
Concetti statistici di base. Indipendenza condizionale. Inferenza basata su verosimiglianza. Modelli di regressione. Scelta del modello. Analisi di serie temporali. Approccio bayesiano. Problemi computazionali nell’approccio bayesiano.

Classi di problemi
Test di ipotesi; classificazione e regressione; previsione; apprendimento supervisionato e non-supervisionato; problemi con dati mancanti; rilevazione di patterns interessanti.

Approcci
Metodi basati su kernel; metodi bayesiani; processi gaussiani; combinazione di classificatori; alberi decisionali; modelli grafici; modelli Hidden Markov; modelli a mistura.

Algoritmi
EM; metodi Monte Carlo; metodi di simulazione; Markov chain Monte Carlo.

Applicazioni
Individuazione di fattori di rischio medico; verifica di ipotesi epidemiologiche; analisi di sequenze DNA e proteiche; predizione della struttura delle proteine; analisi di reti metaboliche nel proteoma, annotazione del genoma, genomica comparativa. Analisi di serie temporali biomediche.

Esercitazioni
Descrizione degli strumenti software disponibili (SPLUS). Soluzione di problemi su basi di dati biomedici.

Prerequisiti

Conoscenze di statistica di base.

Tipologia delle attività formative

Lezioni (ore/anno in aula): 26
Esercitazioni (ore/anno in aula): 24
Laboratori (ore/anno in aula): 0
Progetti (ore/anno in aula): 0

Materiale didattico consigliato

Un testo di biostatistica. Un testo di bioinformatica. Dispense. Raccolta di esercizi risolti sulla parte dei metodi di base.

Modalità di verifica dell'apprendimento

Prova finale; Prova orale e prova pratica di analisi dati.