Giulia
Barbati
Professore associato di Statistica medica, Unità di Biostatistica, Dipartimento di Scienze mediche, chirurgiche e della salute, Università di Trieste. Come biostatistico lavora su modelli di stratificazione del rischio in ambito clinico ed epidemiologico. In particolare il suo contributo parte dal disegno dello studio e della raccolta dati fino alla analisi e interpretazione dei dati, principalmente da studi di tipo osservazionale in ambito di malattie croniche o acute, interagendo con ricercatori di varia estrazione, accademica, ospedaliera o farmaceutica. I suoi interessi di ricerca sono focalizzati principalmente sui metodi di analisi di sopravvivenza e sui metodi per dati longitudinali in un contesto di stima del tempo all’evento. Negli ultimi anni si è interessata all’utilizzo dei database sanitari amministrativi a scopo epidemiologico e alle applicazioni degli algoritmi di machine learning a scopo predittivo nella ricerca clinica ed epidemiologica. In particolare, il suo interesse si è incentrato sulla interpretabilità di tali strumenti ai fini della traslazionalità pratica dei risultati e della loro fruibilità dai clinici, cercando una ideale integrazione tra i metodi classici della biostatistica e tali approcci guidati dai dati.
venerdì 24 settembre 2021 / ore 16:30 - 17:45
Molo IV, Agorà
BIG DATA TRE VOLTE AL DÌ: LA SCIENZA DEI DATI AL SERVIZIO DELLA CURA E DELLA SALUTE INDIVIDUALI

Aldo Faisal, docente di Intelligenza artificiale e Neuroscienze Imperial College di Londra
Antonio Poggiana, direttore generale ASUGI-Azienda Sanitaria Universitaria Giuliano Isontina
in dialogo con
Giulia Barbati, docente di Statistica medica Università di Trieste