Antonietta Mira

Università della Svizzera Italiana

Professore di statistica, U. della Svizzera italiana, USI, Lugano e U. degli studi dell'Insubria, Como. Fondatore e Direttore, Data Science Lab, Institute of Computational Science, USI. Ph. Doctorate in Statistics, University of Minnesota, Minneapolis, MN, 1998; Master in Statistics, University of Minnesota, Minneapolis, MN, 1996; Dottorato in Statistica, Università di Trento, 1995; Laurea in Economia, Summa cum laude, Università di Pavia, 1991. Membro del Consiglio Direttivo dell'Institute of Mathematical Statistics, dal 2017; Fellow dell'Istituto Lombardo Accademia di Scienze e Lettere, dal 2016; Fellow dell'International Society for Bayesian Analysis, dal 2016; Membro del Consiglio di Amministrazione di AlmaLaurea, dal 2016; Visiting Fellow, Queensland University of Technology (Brisbane, Australia), 2015 e 2018; Visiting Fellow dell'Isaac Newton Institute for Mathematical Sciences (Cambridge, UK), 2014; Vice Preside, Facolt_a di Economia, USI, Settembre 2013 - Settembre 2015; Visiting Professor, Universit_e Paris Douphine, 2007; Visiting Professor, University of Western Australia, School of Mathematics and Statistics, 2003 e 2018; Visiting Professor, University of Bristol, School of Mathematics, 2000; Savage Award, ISBA, premio per la miglior tesi di dottorato in statistica ed econometria, US, 1998; Dissertation Fellowship, 97/98, University of Minnesota, Minneapolis, US, 1997 Keynote speaker in eventi di divulgazione scientifica: L'Intelligenza Artificiale al servizio del cittadino, Agenzia per l'Italia Digitale, Rome 2018; La Scienza e Noi, BrainCircle Italia, Teatro Eliseo, Roma 2018; Meet the Media Guru, Exhibitionist, Fondazione Fiera Milano 2017; Accademia dei Lincei, 5th IinteR-La+B, relatore invitato, 2016; Dibattito pubblico su Data and Food Science, EXPO 2015, relatore principale, Milano, 2015; Swiss Academy of Science 200 years anniversary, Public lecture, Lugano 2015; Lezione magistrale all'Inaugurazione dell'Anno Accademico 2011/12, USI, Lugano, 2012. Antonietta è autore di oltre 50 articoli pubblicati su riviste scientifiche di livello internazionale. E' membro di comitati scientifici ed organizzativi di numerosi convegni internazionali di statistica, probabilità e data science. E' invitata a parlare in media a cinque convegni scientifici all'anno come relatore plenario. Si occupa di divulgazione scientifica partecipando ad eventi e con interviste su giornali, radio e televisione. Attuali interessi di ricerca: Data Science come nuovo paradigma alla ricerca scientifica; Analisi di smart data (big/deep/complex data) con applicazione alle scienze sociali, mediche, economiche; Quantificazione dell'incertezza e modelli per stima e previsione del rischio; Teoria delle decisioni ottime in condizioni di incertezza; Approccio bayesiano all'inferenza statistica incorporando opinioni di esperti; Confronto fra modelli alternativi; Algoritmi e metodi di simulazione di Monte Carlo di tipo adattivo.


Speeches di Antonietta Mira

Data Science per precision medicine: un focus sui contributi statistici

Stiamo vivendo progressi enormi nel settore della ricerca nella scienza della vita grazie alla capacità di misurare sempre meglio i fenomeni che stanno alla base della vita stessa. Macchinari medici sempre più sofisticati, algoritmi sempre più efficienti, computer sempre più potenti e digitalizzazione ubiquitaria generano dati sempre più complessi che aiutano i ricercatori guidandoli nella comprensione dei fenomeni vitali e ampliando enormemente la conoscenza genomica, proteomica, esposomica e fenotipica. Di contro, a fronte di questi enormi progressi nella ricerca scientifica, la produttività dell’innovazione in ambito medico sembra scendere inesorabilmente e la traduzione di dati e articoli in scoperte al letto dei pazienti e? disarmante. In questa presentazione mi focalizzerò su alcuni contributi statistici alla medicina di precisione, in particolare adaptive clinical trials e identificazione di biomarkers utili come predictive end points.

Lingua speech: Italian

Topics

Genomics & Health


Ottimizzazione del posizionamento di defibrillatori e mappa del rischio cardiaco sul territorio

L’obiettivo del progetto è di creare una mappa realistica del rischio di arresti cardiaci extra-ospedalieri (OHCA) nel Canton Ticino attraverso l’adozione di strumenti di statistica spaziale, al fine di prevedere in modo attendibile l'incidenza di OHCA nei prossimi anni in una determinata area abitativa. Le previsioni si basano su fattori demografici, meteorologici, climatici e ambientali, raccolti e integrati da diverse fonti di dati (Fondazione Ticino Cuore, Ufficio del Catasto, MeteoSwiss). L'ottimizzazione matematica del posizionamento territoriale dei defibrillatori ad accesso pubblico (PAD) vicino alla popolazione prevista più a rischio si propone lo scopo di ridurre significativamente il tempo all’arrivo dei soccorritori. Le innovazioni introdotte dal nostro progetto pilota saranno adottate da altri cantoni svizzeri o da altre regioni / paesi che hanno accesso a dati OHCA e PAD geolocalizzati, o potrebbero essere utilizzate in altre patologie cardiovascolari come le sindromi coronariche acute.

Lingua speech: Italian

Topics


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