Seminario AI Lab | Inside medical data through the lens of Machine Learning
Il Seminario AI Lab | Inside medical data through the lens of Machine Learning tenuto da Marika Vezzoli - Ricercatrice di Biostatistica Università di Brescia e Stefano Calza - Professore ordinario Università di Brescia si inserisce in una serie di appuntamenti organizzati dall'Artificial Intelligence Lab di Intesa Sanpaolo Innovation Center che hanno l'obiettivo di illustrare e diffondere le evoluzioni delle ricerche condotte nell'ambito dell'Intelligenza Artificiale.
Il seminario, a cura di Intesa Sanpaolo Innovation Center, è previsto tramite collegamento da remoto martedì 1° febbraio ore 11.00-12.00. L'evento si terrà in lingua italiana.
Abstract
In questo seminario gli autori mostreranno, attraverso esempi tratti dalle proprie pubblicazioni, come metodologie di Machine Learning possono essere messe al servizio della medicina per indagare in maniera accurata le relazioni complesse tra l'outcome e le variabili esplicative introdotte nel modello.
Gli autori discuteranno come le Random Forest, il Gradient Boosting Machine e l'algoritmo RERT (REpresentative Regression Tree) sono stati utilizzati in ambito medico con risultati promettenti: (i) in oncologia, (ii) per lo studio delle malattie neurodegenerative (Alzheimer e Parkinson) (iii) fino all'ultimo lavoro pubblicato in cui è stato stimato un Early Warning Risk Score in grado di restituire il rischio morte nei pazienti Covid dopo l'accettazione in Pronto Soccorso.
Bio
Marika Vezzoli è ricercatrice di Biostatistica, presso il Dipartimento di Medicina Molecolare e Traslazionale dell'Università di Brescia. Ha conseguito il dottorato in Statistica Metodologica ed Applicata, all'Università di Milano Bicocca. I suoi principali interessi di ricerca spaziano da Classification and Regression Trees (CART), algoritmi di Ensemble learning algorithm (Bagging, Boosting, Random Forests, Gradient Boosting Machine, Neural Networks e Bayesian Neural Networks), Variable importance negli Ensemble Learning.
Stefano Calza è professore ordinario di Statistica Medica presso l'Università di Brescia e ricopre anche il ruolo di Adjunct Foreign Professor presso il Karolinksa Institute a Stoccolma. I suoi studi sono legati all'applicazione delle metodologie biostatistiche in gruppi di ricerca multidisciplinari e a cavallo di varie aree di ricerca clinica ed epidemiologica. I principali ambiti di applicazione sono legati a studi dell'epidemiologia dei tumori, metodi statistici e computazionali nella genomica e nelle malattie infettive, applicazione di algoritmi di ML nella medicina.
