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Machine learning per la ricerca clinica
Introduzione
Presentazione Trainer & Agenda (2:27)
Machine Learning
Cosa si intende per Machine Learning? (2:27)
I diversi tipi di Machine Learning (1:31)
Supervised Learning - Il modello più utilizzato nell’ambito della ricerca clinica (1:47)
Big Data e ricerca clinica
Big Data, Machine Learning e Ricerca Clinica - Il perchè dello sviluppo del Machine Learning e della I.A. (9:43)
Modelli Predittivi
Introduzione alle funzioni e ai coefficienti (1:37)
I modelli lineari (2:30)
I modelli non lineari (0:49)
I principali modelli di Machine Learning
Il modello “Supervised Learning” più nel dettaglio (5:20)
Modelli di Classificazione e Modelli di Regressione in base alla variabile target (2:06)
I modelli di Classificazione (1:36)
La classificazione non lineare (1:51)
I modelli di Regressione (0:53)
Performance di un algoritmo (2:34)
Confusion Matrix: uno strumento per valutare in maniera corretta un modello di Machine Learning (2:11)
Il Deep Learning
Qualche cenno al Deep Learning (4:43)
Applicazioni di Machine Learning in Ricerca Clinica
Applicazioni pratiche (I) - Machine Learning nella diagnosi Covid-19 (6:54)
Applicazioni pratiche (II) - Machine Learning a supporto di decisione chirurgica nella terapia dei tumori (2:04)
Applicazioni pratiche (III) - Machine Learning per la chirurgia bariatrica (2:36)
Applicazioni pratiche (IV) - ML per definire l’evoluzione clinica di pazienti anziani con influenza che si presentano in pronto soccorso (3:03)
Conclusioni e Domande e Risposte
Conclusioni (2:24)
In merito alla ricerca clinica, quale aspetto non potrà mai essere superato dall’intelligenza artificiale? (4:19)
Secondo te come può essere accolto dalla classe accademico-ospedaliera l’utilizzo del Machine Learning? (3:53)
La scelta di come gli algoritmi devono analizzare i dati messi a disposizione, potrebbe celare un conflitto di interesse? È possibile avere degli scopi poco etici per il Machine Learning? (8:00)
Come si risolve o si può prevenire la raccolta di dati non conforme? (4:48)
Con il Machine Learning l’approccio metodologico dell'analisi dei dati è cambiato. Secondo te, qual è il prossimo passo? (3:14)
Take Home Message (0:48)
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Questionario
Questionario
La scelta di come gli algoritmi devono analizzare i dati messi a disposizione, potrebbe celare un conflitto di interesse? È possibile avere degli scopi poco etici per il Machine Learning?
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