508734 - ADVANCED BIOMEDICAL MACHINE LEARNING

In questo corso semestrale, esploreremo una serie di metodi avanzati di apprendimento automatico per l'estrazione di dati biomedici. Il corso mira a fornire agli studenti gli strumenti per applicare metodi di apprendimento automatico all'avanguardia per l'analisi di dati clinici strutturati e non strutturati (testo). Gli studenti impareranno a mettere in pratica le fasi fondamentali di un flusso di lavoro di data mining, dalla formulazione di domande di ricerca, alla progettazione di uno studio, all'identificazione delle fonti di dati, alla trasformazione e pre-elaborazione dei dati, all'analisi dei dati, all'interpretazione, alla validazione e alla valutazione dei risultati. Presentiamo i metodi fondamentali per approcciare i dati biomedici e preelaborarli, come la gestione dei valori mancanti, la trasformazione delle caratteristiche e come rappresentare e analizzare i dati longitudinali. Esploreremo anche alcuni dei più recenti sviluppi dell'IA, tra cui l'apprendimento della rappresentazione dei grafi e i modelli di fondazione. Introdurremo il concetto di IA etica, che comprende la gestione dei pregiudizi, la modellazione equa e la spiegabilità. Gran parte di questa esplorazione sarà un'esperienza pratica, utilizzando il tempo in classe per esporre i principi di ogni metodo. Durante il corso utilizzeremo R, un ambiente di sviluppo per il calcolo statistico, che include una serie di pacchetti per l'apprendimento automatico.

Obiettivi di apprendimento del corso:
1. Dimostrare familiarità con la letteratura sui metodi avanzati di data mining
2. Presentare e discutere l'applicazione di metodi avanzati per l'analisi di dati biomedici
3. Eseguire analisi di dati biomedici utilizzando metodi e strumenti avanzati di data mining