BIOSTATISTICA AVANZATA PER LA RICERCA CLINICA

Descrizione

• Obiettivi formativi

  Il corso di Biostatistica Avanzata per la Ricerca Clinica presso l'Università degli Studi di Padova mira a fornire agli studenti una solida preparazione nelle metodologie statistiche avanzate applicate alla ricerca clinica. L'obiettivo è quello di formare professionisti in grado di progettare, analizzare e interpretare studi clinici, con particolare attenzione alle sfide poste dai dati complessi e dalle nuove tecnologie. Il corso si concentra sull'applicazione pratica delle tecniche statistiche, fornendo gli strumenti necessari per affrontare le problematiche emergenti nel campo della ricerca biomedica.

• Piano di studi

  Il piano di studi include lezioni frontali, esercitazioni pratiche e seminari. I temi trattati comprendono l'analisi di sopravvivenza, modelli lineari generalizzati, analisi bayesiana, metodi di imputazione per dati mancanti, e tecniche di data mining applicate ai dati clinici. Vengono utilizzate software statistici specifici, come R e SAS, per l'analisi dei dati. Le metodologie didattiche sono orientate all'apprendimento attivo, con un forte focus sull'analisi di casi studio reali e sulla discussione critica dei risultati.

• Competenze acquisite

  Al termine del corso, gli studenti avranno acquisito competenze avanzate nell'analisi statistica dei dati clinici. Saranno in grado di progettare studi clinici, scegliere le metodologie statistiche appropriate, analizzare i dati e interpretare i risultati in modo critico. Avranno inoltre familiarità con le normative e le linee guida etiche che regolano la ricerca clinica. Le competenze acquisite includono la capacità di utilizzare software statistici, di comunicare efficacemente i risultati e di collaborare in team multidisciplinari.

Sbocchi professionali

Impatto I.A.

• L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore della biostatistica e della ricerca clinica. L'automazione dei processi di analisi dei dati, l'utilizzo di algoritmi di machine learning per l'identificazione di pattern complessi e la simulazione di scenari clinici stanno accelerando la scoperta di nuovi trattamenti e la personalizzazione delle cure. L'I.A. permette di gestire e analizzare grandi quantità di dati (Big Data) provenienti da diverse fonti, come cartelle cliniche elettroniche, dati genomici e risultati di studi clinici, migliorando l'accuratezza e l'efficienza delle analisi.

• Per i futuri laureati in biostatistica, le opportunità sono ampie e in crescita. La domanda di professionisti in grado di utilizzare l'I.A. per l'analisi dei dati clinici è in aumento, soprattutto nel settore farmaceutico, nelle aziende di biotecnologie e negli istituti di ricerca. Le sfide includono la necessità di rimanere aggiornati sulle nuove tecnologie e di affrontare le questioni etiche legate all'uso dell'I.A. in ambito sanitario, come la privacy dei dati e la trasparenza degli algoritmi.

• Per competere efficacemente nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., è fondamentale sviluppare competenze specifiche. È necessario acquisire familiarità con i linguaggi di programmazione come Python e R, con le tecniche di machine learning e deep learning, e con le piattaforme di cloud computing come AWS e Google Cloud. Inoltre, è importante sviluppare capacità di comunicazione e di collaborazione, per poter lavorare in team multidisciplinari e comunicare i risultati delle analisi in modo chiaro ed efficace.