Statistica sanitaria e Biometria

Descrizione

• Obiettivi formativi

  Il corso di Statistica Sanitaria e Biometria presso l'Università degli Studi di Pavia mira a fornire una solida preparazione metodologica e pratica nell'analisi dei dati in ambito sanitario e biologico. Gli obiettivi formativi includono l'acquisizione di competenze per la progettazione di studi, l'analisi statistica di dati clinici e di ricerca, e l'interpretazione dei risultati. Il corso si focalizza sull'applicazione di tecniche statistiche avanzate per la valutazione di interventi sanitari, la modellizzazione di fenomeni biologici e la gestione di dati complessi.

• Piano di studi

  Il piano di studi prevede l'approfondimento di argomenti quali la statistica descrittiva e inferenziale, l'epidemiologia, la biostatistica, l'analisi di sopravvivenza, e la modellizzazione statistica. Le metodologie didattiche includono lezioni frontali, esercitazioni pratiche con software statistici (come R o Python), seminari e progetti di ricerca. Particolare attenzione è dedicata all'applicazione di queste metodologie a problemi reali nel campo della salute e della biologia, con un focus sulle peculiarità della ricerca presso l'Università di Pavia.

• Competenze acquisite

  Al termine del corso, gli studenti avranno acquisito competenze nella progettazione di studi epidemiologici, nell'analisi di dati clinici, nella valutazione di efficacia di trattamenti, e nella comunicazione dei risultati. Saranno in grado di utilizzare software statistici per l'analisi dei dati, interpretare risultati complessi e contribuire alla ricerca scientifica nel campo della salute. Le competenze acquisite sono mirate a fornire una solida base per l'inserimento professionale in diversi contesti, con un'attenzione particolare alle esigenze del territorio pavese.

Sbocchi professionali

Impatto I.A.

• L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore della statistica sanitaria e della biometria. L'automazione di processi, come l'analisi di grandi quantità di dati (big data) provenienti da diverse fonti (cartelle cliniche elettroniche, dispositivi indossabili, studi genetici), sta diventando sempre più diffusa. Algoritmi di machine learning e deep learning vengono utilizzati per identificare modelli, prevedere esiti clinici, personalizzare i trattamenti e ottimizzare le risorse sanitarie. L'I.A. sta anche facilitando la scoperta di nuovi farmaci e la comprensione delle malattie.

• Per i futuri laureati in Statistica Sanitaria e Biometria, le opportunità sono in crescita. La domanda di professionisti in grado di analizzare e interpretare dati complessi, sviluppare modelli predittivi e collaborare con team multidisciplinari è alta. Le sfide includono la necessità di rimanere aggiornati sulle ultime tecnologie di I.A., comprendere le implicazioni etiche dell'uso dei dati sanitari e sviluppare competenze nella comunicazione dei risultati a un pubblico non specializzato.

• Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., è fondamentale acquisire competenze in programmazione (Python, R), machine learning, data mining e visualizzazione dei dati. La capacità di lavorare con dati eterogenei e di comunicare efficacemente i risultati a medici, ricercatori e decisori politici sarà sempre più preziosa. La conoscenza delle normative sulla privacy dei dati (GDPR) e delle implicazioni etiche dell'I.A. in ambito sanitario è essenziale.