Skip to main content
If you continue browsing this website, you agree to our policies:
  • Condizioni di utilizzo e trattamento dei dati
Continue
x
If you continue browsing this website, you agree to our policies:
  • Condizioni di utilizzo e trattamento dei dati
Continue
x
e-Learning - UNIMIB
  • Home
  • My Media
  • More
Listen to this page using ReadSpeaker
English ‎(en)‎
English ‎(en)‎ Italiano ‎(it)‎
 Log in
e-Learning - UNIMIB
Home My Media
Percorso della pagina
  1. Medicine and Surgery
  2. Single Cycle Master Degree (6 years)
  3. Medicina e Chirurgia [H4103D - H4101D]
  4. Courses
  5. A.A. 2024-2025
  6. Attività a Scelta dello Studente
  7. Da 5° anno
  1. Medical Statistics for Clinical Research: Advanced Topics
  2. Summary
Insegnamento Course full name
Medical Statistics for Clinical Research: Advanced Topics
Course ID number
2425-5-H4101D352
Course summary SYLLABUS

Course Syllabus

  • Italiano ‎(it)‎
  • English ‎(en)‎
Export

Obiettivi

Lo scopo del corso è di fornire allo studente una introduzione dell'utilizzo di tecniche di Intelligenza Artificiale, in particolare machine learning, in medicina.

Contenuti sintetici

Metodi di machine learning con diversi esempi

Programma esteso

  1. Introduzione all’Intelligenza Artificiale
  2. Dalla statistica al Machine Learning
  3. Supervised e Unsupervised learning: metodi di classificazione e clustering
  4. Applicazioni ai big data in ambito sanitario
  5. Applicazioni alla proteomica
  6. Applicazioni alla genetica
  7. Applicazioni all’imaging

Prerequisiti

dal 5 anno di Corso
Odontoiatria dal V anno e Infermieristica e Ostetricia specialistica II anno

Modalità didattica

Gli insegnamenti verranno erogati in modalità “in presenza” (didattica erogariva)

Materiale didattico

Il materiale didattico verrà indicato all'inizio del corso

Periodo di erogazione dell'insegnamento

Secondo semestre, marzo

Modalità di verifica del profitto e valutazione

Verifica interattiva a fine corso allo scopo di assicurare l'apprendimento dei messaggi-chiave del corso.

Orario di ricevimento

Su appuntamento paola.rebora@unimib.it

Sustainable Development Goals

SALUTE E BENESSERE | ISTRUZIONE DI QUALITÁ
Export

Aims

The aim of the course is to provide students with an introduction to the use of Artificial Intelligence techniques, in particular machine learning, in medicine.

Contents

Machine learning methods with several examples

Detailed program

  1. Introduction to Artificial Intelligence
  2. From Statistics to Machine Learning
  3. Supervised and Unsupervised learning: classification and clustering methods
  4. Applications to big data in healthcare
  5. Applications to proteomics
  6. Applications to genetics
  7. Applications to imaging

Prerequisites

from the 5th year of Course
Dentistry from year V and Specialist Nursing and Midwifery year II

Teaching form

Lessons will be provided in presence (lectures)

Textbook and teaching resource

The teaching resourse will be indicated at the beginning of the course

Semester

Second semester, March

Assessment method

Interactive verification at the course conclusion in order to ensure the learning of the take-home messages.

Office hours

By appointment paola.rebora@unimib.it

Sustainable Development Goals

GOOD HEALTH AND WELL-BEING | QUALITY EDUCATION
Enter

Key information

Field of research
NN
ECTS
2
Term
Annual
Activity type
Elective
Course Length (Hours)
14
Degree Course Type
6-year single cycle Master Degree
Language
Italian

Staff

    Teacher

  • DB
    Davide Paolo Bernasconi
  • GC
    Giulia Capitoli
  • ED
    Elisabetta De Bernardi
  • Daniele Ramazzotti
    Daniele Ramazzotti
  • Paola Rebora
    Paola Rebora

Students' opinion

View previous A.Y. opinion

Bibliography

Find the books for this course in the Library

Enrolment methods

Manual enrolments

Sustainable Development Goals

GOOD HEALTH AND WELL-BEING - Ensure healthy lives and promote well-being for all at all ages
GOOD HEALTH AND WELL-BEING
QUALITY EDUCATION - Ensure inclusive and equitable quality education and promote lifelong learning opportunities for all
QUALITY EDUCATION

You are not logged in. (Log in)
Policies
Get the mobile app
Powered by Moodle
© 2025 Università degli Studi di Milano-Bicocca
  • Privacy policy
  • Accessibility
  • Statistics