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[/vc_column_text][vc_empty_space height=”15px”][vc_column_text]Professore Associato Dipartimento Scienze Anatomiche, Istologiche, Medico Legali e dell’apparato locomotore, Sapienza Università di Roma.[/vc_column_text][vc_separator type=”normal” color=”#3c63ad” thickness=”1″ up=”48″ down=”48″][vc_column_text]
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[/vc_column_text][vc_empty_space height=”18px”][vc_column_text]Secondo la definizione ufficiale della Comunità Europea, “i Big Data in sanità si riferiscono a grandi set di dati raccolti periodicamente o automaticamente, che vengono archiviati elettronicamente, riutilizzabili allo scopo di migliorare le prestazioni del sistema sanitario.” È proprio in questo ambito che sta assumendo un ruolo cruciale la Data Science che rappresenta un settore interdisciplinare che utilizza metodi scientifici, processi, algoritmi e sistemi per estrarre valore dai dati. Il machine learning e il data mining sono due ambiti distinti della data science. Tutto ciò in medicina può essere fondamentale perché ogni paziente può diventare un esempio di Big Data da cui ricavare interessanti regolarità o “pattern” sui cui basare il clinical decision making.[/vc_column_text][vc_empty_space height=”18px”][vc_column_text]
[/vc_column_text][vc_empty_space height=”48px”][vc_video link=”https://www.youtube.com/watch?v=-nsnnOvWc3I”][vc_empty_space][/vc_column][/vc_row][vc_row css_animation=”” row_type=”row” use_row_as_full_screen_section=”no” type=”grid” angled_section=”no” text_align=”left” background_image_as_pattern=”without_pattern” padding_top=”50″ padding_bottom=”60″ z_index=”” css=”.vc_custom_1602754546352{background-color: #62bdd0 !important;}”][vc_column]Elenco speaker[/vc_column][/vc_row][vc_row css_animation=”” row_type=”row” use_row_as_full_screen_section=”no” type=”normal” angled_section=”no” text_align=”left” background_image_as_pattern=”without_pattern” position=”center” gradient_color=”no” width_in_percentages=”” thickness=”1″ up=”48″ down=”48″ transparency=”” width=””][vc_column][/vc_column][/vc_row]