Thesis Project Form
Title (tentative): Progetto, sviluppo e test di un sistema di supporto alla diagnosi di comorbilità legate alle terapie ART in pazienti HIV+.Thesis advisor(s): Giacomini Mauro, Sara Mora | E-mail: |
Address: Via Opera Pia 13 | Phone: (+39) 010 33 56546 |
Description
Motivation and application domain
Grazie alla scoperta delle terapie antiretrovirali (ART), negli ultimi anni una tra le maggiori sfide per gli infettivologi è rappresentata dall’invecchiamento dei propri pazienti. Recenti studi hanno ipotizzato che il conseguente lungo periodo di assunzione di queste terapie farmacologiche sia correlato alla comparsa di comorbilità.
General objectives and main activities
Il workflow delle attività necessarie alla progettazione e sviluppo dello strumento software per l’analisi dei dati contenuti nella Rete Ligure dell’HIV (RLHIV) consisterà di:
- Integrazione all’interno del database della RLHIV dei dati utili alla analisi e provenienti da diversi Sistemi Informativi Ospedalieri, secondo le tecniche adeguate fornite da HL7 (FHIR). In particolare, oltre a garantire una completa interoperabilità tra i reparti di Malattie Infettive afferenti al territorio ligure, sarà necessario integrare i presidi ospedalieri territoriali per la continuità di cura, anche usando adeguati sistemi di transcodifica.
- Progettazione e sviluppo di un sistema integrativo di strumenti software basato sul Machine Learning.
- Test della bontà dell’algoritmo sviluppato in un case study il cui outcome è noto.
- Utilizzo dell’algoritmo per trovare eventuali altre correlazioni tra farmaci ART e i parametri anamnestici e clinici contenuti nella RLHIV.
- Integrazione all’interno del database della RLHIV dei dati utili alla analisi e provenienti da diversi Sistemi Informativi Ospedalieri, secondo le tecniche adeguate fornite da HL7 (FHIR). In particolare, oltre a garantire una completa interoperabilità tra i reparti di Malattie Infettive afferenti al territorio ligure, sarà necessario integrare i presidi ospedalieri territoriali per la continuità di cura, anche usando adeguati sistemi di transcodifica.
- Progettazione e sviluppo di un sistema integrativo di strumenti software basato sul Machine Learning.
- Test della bontà dell’algoritmo sviluppato in un case study il cui outcome è noto.
- Utilizzo dell’algoritmo per trovare eventuali altre correlazioni tra farmaci ART e i parametri anamnestici e clinici contenuti nella RLHIV.
Training Objectives (technical/analytical tools, experimental methodologies)
Nel corso della tesi proposta, lo studente apprenderà e utilizzerà le seguenti competenze:
• Strumenti di modifica e di interrogazione di database (SQL)
• Progettazione di servizi (Visual Studio)
• Uso di standard e vocabolari medici standardizzati
• Progettazione di algoritmi di Machine Learning (Matlab)
• Integrazione con sistemi informativi ospedalieri
• Strumenti di modifica e di interrogazione di database (SQL)
• Progettazione di servizi (Visual Studio)
• Uso di standard e vocabolari medici standardizzati
• Progettazione di algoritmi di Machine Learning (Matlab)
• Integrazione con sistemi informativi ospedalieri
Place(s) where the thesis work will be carried out: Laboratorio di Bioingegneria - Sezione Health Informatics
Additional information
Maximum number of students: 1