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Sistemi e processi nei servizi sanitari CdLM Ingegneria gestionale (II anno) Prof. Gabriele Cevenini Dipartimento di Chirurgia e Bioingegneria Università

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Presentazione sul tema: "Sistemi e processi nei servizi sanitari CdLM Ingegneria gestionale (II anno) Prof. Gabriele Cevenini Dipartimento di Chirurgia e Bioingegneria Università"— Transcript della presentazione:

1 Sistemi e processi nei servizi sanitari CdLM Ingegneria gestionale (II anno) Prof. Gabriele Cevenini Dipartimento di Chirurgia e Bioingegneria Università degli Studi di Siena Introduzione

2 Argomenti iniziali l Statistica inferenziale per studi biomedici* l Probabilità, Teorema di Bayes e diagnosi clinica* l Test diagnostico-decisionali* l Problem solving euristico in ambiente sanitario** l Diagrammi di flusso delle decisioni euristiche** Prof. Paolo Barbini* Ordinario di Bioingegneria, Università di Siena, Direttore U.O. Ingegneria Biomedica, Azienda Ospedaliera Universitaria Senese (AOUS) Dott. Pietro Manzi ** Medico di Presidio Sanitario, Azienda Ospedaliera Universitaria Senese

3 Argomenti principali l Modelli a compartimenti di sistemi biomedici l Approccio probabilistico alla valutazione del rischio e dellefficienza clinico-sanitaria l Metodi parametrici e non parametrici di stima delle densità di probabilità l Classificatori bayesiani, logistici e a reti neurali l Modelli a punteggio intero l Scelta delle informazioni sanitarie l Valutazione delle prestazioni e scelta modello ottimo

4 Argomenti specifici l Efficienza dei sistemi sanitari l Farmacocinetica: stima dellazione dei farmaci l Dimensionamento dei flussi nei nervizi sanitari l Feature extraction: tecniche stepwise, componenti principali semplici e modificate (metodo Fukunaga-Koontz) l Learning, testing e generalizzazione: bias e varianza, entropia, criteri di fermata, regolarizzazione classica e bayesiana, cross-validazione k-fold e leave-one-out

5 Argomenti specifici l Reti neurali artificiali: learning e validazione l Bootstrap: stima statistica degli intervalli di confidenza l Algoritmi di ottimizzazione parametrica: approssimazione quadratica locale, gradiente discendente, Newton, Levenberg-Marquardt. algoritmi genetici l Discriminazione: Curve ROC l Calibrazione: test di Hosmer-Lemeshow


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