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Uno degli obiettivi fondamentali del programma è quello di avvicinare e diffondere le conoscenze informatiche che sono già applicate in altre aree del sapere, ma che hanno solo una minima implementazione nel mondo medico. Al fine di consentire alla medicina genomica di diventare una realtà è necessario interpretare con precisione l'enorme volume di informazioni cliniche attualmente disponibili e associarle ai dati biologici generati dopo un'analisi bioinformatica.

Sebbene si tratti di una sfida difficile, permetterà di esplorare gli effetti della variazione genetica e le potenziali terapie in modo rapido, economico e con maggiore precisione di quanto sia possibile attualmente.

Gli esseri umani non sono naturalmente equipaggiati per percepire e interpretare le sequenze genomiche, né per capire tutti i meccanismi, i percorsi e le interazioni che avvengono all'interno di una cellula vivente, né per prendere decisioni mediche con decine o centinaia di variabili. Per avanzare, è necessario un sistema con capacità analitiche sovrumane per semplificare l'ambiente di lavoro e mostrare le relazioni e le vicinanze tra le variabili.

Nella genomica e nella biologia è ormai noto che investire le risorse sulle nuove tecniche computazionali è più utile che nella pura raccolta di dati, fatto probabilmente similare nel contesto della medicina e, naturalmente, in Oncologia.

Esistono milioni di dati o pubblicazioni, ma quando vengono analizzati da medici o biologi, le conclusioni sono totalmente soggettive e in relazione alle pubblicazioni o ai dati disponibili, che sono prioritari in modo arbitrario, generando una conoscenza parziale e, naturalmente, sempre più distanziata dalla conoscenza genetica e biologica disponibile e supportata dal calcolo. Pertanto, un passo da gigante nell'attuazione della medicina di precisione è quello di ridurre questa distanza attraverso l'analisi massiccia delle informazioni mediche e farmacologiche disponibili.

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Questo corso universitario in Tecniche di Data Mining ed Estrazione di Dati in Oncologia GenomicaGenomica possiede il programma scientifico più completo e aggiornato del mercato. Le caratteristiche principali del programma sono: 

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• Esercizi pratici che offrono un processo di autovalutazione per migliorare l'apprendimento
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Il personale docente del programma comprende rinomati specialisti dell’ambito delle Tecniche di Data Mining ed Estrazione di Dati in Oncologia Genomica, che forniscono agli studenti le competenze necessarie a intraprendere un percorso di studio eccellente.

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Il corso universitario in Tecniche di Data Mining ed Estrazione di Dati in Oncologia Genomica ha lo scopo di facilitare le prestazioni del medico specializzato in trattamento della patologia oncologica, per il quale cui è necessario interpretare con esattezza l'enorme volume di informazioni cliniche attualmente disponibili e associarle ai dati biologici generati dopo un'analisi bioinformatica. 

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Obiettivo generale

• Essere in grado di interpretare accuratamente il volume di informazioni cliniche attualmente disponibili e associate ai dati biologici generati dopo l'analisi bioinformatica 

Obiettivi specifici

• Imparare come il data mining permette di trovare modelli e regolarità nei database  
• Imparare ad applicare i principi del data mining alla dissezione di grandi insiemi di dati complessi (Big Data), compresi quelli in database molto grandi o in siti web  
• Esplorare, analizzare e sfruttare i dati e trasformarli in informazioni utili e preziose per la pratica clinica  
• Capire come la maggior parte dei dati scientifici appare in documenti come pagine web e file PDF che sono difficili da elaborare per ulteriori analisi, ma possono essere resi utilizzabili attraverso tecniche di scraping 
• Accedere a molte fonti di dati attraverso il web per l'implementazione della medicina di precisione permettendo l'estrazione massiccia di informazioni

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