L’ Università di Pavia è leader internazionale nell’area dell’ Informatica Biomedica, grazie al Laboratorio di Informatica Biomedica “Mario Stefanelli” e al Laboratorio di Bioinformatica, Modellizzazione Matematica e Biologia Sintetica (BMS), entrambi appartenenti al Dipartimento di Ingegneria Elettrica, Informatica e Biomedica. La loro attività si sviluppa attraverso la collaborazione con i dipartimenti di scienze biomediche dell’ Università di Pavia, con gli ospedali IRCCS di Pavia e alcune industrie farmaceutiche, e sfocia in vari progetti su scala nazionale e internazionale.
La ricerca in informatica biomedica e le attività che la riguardano possono avere un ovvio effetto positivo sullo sviluppo del CHT, sia confermando la leadership internazionale dell’Università di Pavia che creando atrumenti e sistemi che possano andare a formare la spina dorsale informatica dei progetti di ricerca sulle malattie portati avanti dal CHT. Perciò, nel triennio 2015-2017 le attività di informatica biomedica riguarderanno sistemi bioinformatici predisposti a produrre Big Data per la medicina traslazionale.
Una sfida dalla chiara importanza per lo sviluppo della ricerca del CHT è l’estensione dei sistemi informatici biomedici per gestire, analizzare ed estrarre conoscenza da raccolte di dati che possono definirsi “Big Data”.
I Big Data sono dati la cui scala, diversità e complessità è tale da richiedere nuove strutture, tecniche, algoritmi e analisi per essere amministrati e compresi. Medicina, ricerca biomedica e salute pubblica sono una sorgente di Big data, a causa dell’ampia adozione di registri sanitari elettronici in medicina generale e specialistica, l’aumento dei database come registri clinici e di ricerca, programmi nazionali per l’informatica medica, progressi in nanotecnologia molecolare, imaging digitale e il ruolo sempre maggiore dell’informazione sanitaria generata dal paziente, ad esempio attraverso sensori indossabili e social media.
Per queste ragioni il lavoro effettuato in questa colonna coinvolgerà le seguenti attività:
-
- Metodi ed infrastrutture in grado di supportare Big-data per la raccolta e l’analisi dei dati in medicina traslazionale
-
- Infrastrutture adatte ai Big Data a supporto della medicina traslazionale
- Metodi diffusi per l’estrazione dei dati nel rispetto della privacy
-
- Nuovi sistemi distribuiti per il supporto alle decisioni
-
- Architettures e algoritmi per l’analisi distribuita in scenari di telemedicina
- Social media nei sistemi di supporto alle decisioni cliniche personalizzate
-
- Sistemi innovativi per lo sviluppo di farmaci basati sull’integrazione, modellizzazione matematica e analisi network-based di grandi quantità di dati.
- Metodi ed infrastrutture in grado di supportare Big-data per la raccolta e l’analisi dei dati in medicina traslazionale