Struttura Complessa Data Science

Descrizione:

 

Direttore: ad-interim Paolo Verderio, PhD

Promuove in generale l’utilizzo di metodologie e tecniche multidisciplinari idonee ad estrarre informazioni dai dati sulla base di competenze biomediche, informatiche, matematico-statistiche e fisico-ingegneristiche.
Associa le competenze di Bio-informatici, Statistici, Data Scientists, Fisici Medici, Ingegneri Biomedici, per raccogliere, armonizzare ed integrare dati “dispersi” (epidemiologici, biologici, da immagini, clinici, patologici, di trattamento) e generare modelli computazionali che interpretino gli effetti biologici dei trattamenti oncologici esclusivi o multimodali e che possano coadiuvare le decisioni cliniche sia a livello di popolazione che per il singolo paziente.
L’attività applicativa è svolta collaborando con i ricercatori dell’Istituto o nell’ambito di studi nazionali ed internazionali nelle aree della diagnosi, terapia e prognosi delle malattie oncologiche, oltre che nelle sperimentazioni in-vitro e in-vivo nel contesto della ricerca sperimentale. A tale attività si affianca l’impegno metodologico statistico finalizzato allo sviluppo di tecnologie innovative e l’attività formativa indirizzata a ricercatori con profilo clinico/biologico, statistico/bioinformatico o fisico/ingegneristico.
In generale, promuove l'uso di metodologie e tecniche multidisciplinari atte a estrarre informazioni dai dati sulla base di competenze biomediche, informatiche, matematico-statistiche e fisico-ingegneristiche. La struttura è organizzata in due strutture semplici (s.s Bioinformatica e Biostatistica e s.s. Biostatistica per la Ricerca Clinica) e due gruppi di lavoro (Data Wharehouse - DWH e Computational Modelling for Oncology Needs Lab - CMON Lab).
 

 

It combines the skills of Bio-Informaticians, Statisticians, Data Scientists, Medical Physicists, Biomedical Engineers, to collect, harmonize and integrate "scattered" data (epidemiological, biological, from images, clinical, pathological, from treatment) and generate computational models that interpret the biological effects of exclusive or multimodal oncology treatments and which can assist in clinical decisions at both the population and individual patient levels.

The applied activity is carried out collaborating with the researchers of the Institute or in the context of national and international studies in the areas of diagnosis, therapy and prognosis of oncological diseases, as well as in in-vitro and in-vivo trials in the context of experimental research. This activity is accompanied by the statistical methodological commitment aimed at the development of innovative technologies and the training activity of researchers with a clinical/biological, statistical/bioinformatics or physical/engineering profile. The structure is organized into two simple structures (Bioinformatics and Biostatistics Unit and Biostatistics for Clinical Research Unit) and two working groups (Data Wharehouse - DWH e Computational Modelling for Oncology Needs Lab - CMON Lab).

Struttura Complessa Data Science

Campus Cascina Rosa
Via Vanzetti 5, 20113 Milano

 

Direttore: ad-interim Paolo Verderio, PhD

Promuove in generale l’utilizzo di metodologie e tecniche multidisciplinari idonee ad estrarre informazioni dai dati sulla base di competenze biomediche, informatiche, matematico-statistiche e fisico-ingegneristiche.
Associa le competenze di Bio-informatici, Statistici, Data Scientists, Fisici Medici, Ingegneri Biomedici, per raccogliere, armonizzare ed integrare dati “dispersi” (epidemiologici, biologici, da immagini, clinici, patologici, di trattamento) e generare modelli computazionali che interpretino gli effetti biologici dei trattamenti oncologici esclusivi o multimodali e che possano coadiuvare le decisioni cliniche sia a livello di popolazione che per il singolo paziente.
L’attività applicativa è svolta collaborando con i ricercatori dell’Istituto o nell’ambito di studi nazionali ed internazionali nelle aree della diagnosi, terapia e prognosi delle malattie oncologiche, oltre che nelle sperimentazioni in-vitro e in-vivo nel contesto della ricerca sperimentale. A tale attività si affianca l’impegno metodologico statistico finalizzato allo sviluppo di tecnologie innovative e l’attività formativa indirizzata a ricercatori con profilo clinico/biologico, statistico/bioinformatico o fisico/ingegneristico.
In generale, promuove l'uso di metodologie e tecniche multidisciplinari atte a estrarre informazioni dai dati sulla base di competenze biomediche, informatiche, matematico-statistiche e fisico-ingegneristiche. La struttura è organizzata in due strutture semplici (s.s Bioinformatica e Biostatistica e s.s. Biostatistica per la Ricerca Clinica) e due gruppi di lavoro (Data Wharehouse - DWH e Computational Modelling for Oncology Needs Lab - CMON Lab).
 

 

It combines the skills of Bio-Informaticians, Statisticians, Data Scientists, Medical Physicists, Biomedical Engineers, to collect, harmonize and integrate "scattered" data (epidemiological, biological, from images, clinical, pathological, from treatment) and generate computational models that interpret the biological effects of exclusive or multimodal oncology treatments and which can assist in clinical decisions at both the population and individual patient levels.

The applied activity is carried out collaborating with the researchers of the Institute or in the context of national and international studies in the areas of diagnosis, therapy and prognosis of oncological diseases, as well as in in-vitro and in-vivo trials in the context of experimental research. This activity is accompanied by the statistical methodological commitment aimed at the development of innovative technologies and the training activity of researchers with a clinical/biological, statistical/bioinformatics or physical/engineering profile. The structure is organized into two simple structures (Bioinformatics and Biostatistics Unit and Biostatistics for Clinical Research Unit) and two working groups (Data Wharehouse - DWH e Computational Modelling for Oncology Needs Lab - CMON Lab).