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Enrico Giampieri

Professore associato

Dipartimento di Medicina Specialistica, Diagnostica e Sperimentale

Settore scientifico disciplinare: FIS/07 FISICA APPLICATA (A BENI CULTURALI, AMBIENTALI, BIOLOGIA E MEDICINA)

Temi di ricerca

Parole chiave: machine learning radiomica patomica analisi immagini mediche sistemi complessi processi stocastici discreti apprendimento statistico statistica Bayesiana gestione di DataBase biomedici

Sistemi complessi, Processi stocastici, e Modelli Probabilistici

Fin dal suo periodo di dottorato il Dott. Giampieri ha studiato la relazione fra sistemi complessi (non lineari ed a network) e processi stocastici. Nei sistemi complessi si è focalizzato nello studio di sistemi multistabili e dei network di signaling cellulare. Per descrivere meglio questi sistemi si è specializzato, nel corso del suo dottorato, nell’applicazione di metodi stocastici discreti quali la Chemical Master Equation per descrivere modelli in cui il rumore intrinseco ed estrinseco non permettono una semplice approssimazione con le equazioni differenziali continue. Ha potuto approfondire questi argomenti anche durante periodi all’estero presso il prof. Cooper alla Brown University ed il prof. Liò alla Cambridge University. Per coniugare questi modelli stocastici con le osservazioni sperimentali ha poi approfondito l’analisi dati e la statistica, con particolare attenzione alla statistica Bayesiana, che permette di integrare incertezze ed errori sperimentali con le predizioni probabilistiche ottenibili dai modelli studiati.

Radiomica, Patomica ed Integrazione di dati multiomici

Nel corso del suo periodo come assegnista di ricerca, il Dott. Giampieri si è dedicato all’estensione dei metodi sviluppati precedentemente all’analisi di sistemi ad high-throughtput quali la genomica, metagenomica, la metilomica, e l’integrazione di tutte queste tecniche sperimentali in modelli di machine learning. Nel corso del suo percorso di ricercatore ha poi approfondito l’aspetto di estrazione delle features e l’applicazione al clustering dei pazienti e la predizioni di outcome clinici, con particolare attenzione all’analisi immagini per la Radiomica e la Patomica (l’estensione delle tecniche di radiomica ai preparati istopatologici). Nel corso di queste ricerche ha sviluppato ed approfondito modelli di statistica classica (in particolare per dati censurati e troncati), machine learning, computer
vision ed intelligenza artificiale, sia dal punto di vista dell’uso clinico che delle performance computazionali.

Sicurezza e privacy dei dati biomedici

Trattando quotidianamente dati di origine medica, il Dott. Giampieri ha avuto modo di approfondire gli aspetti di sicurezza informatica, legislazione e gestione organizzativa legati al trattamento sicuro dei dati, in particolare in accordo con le linee guida FAIR ed alla legge europea GDPR 2016/679. Ha collaborato con il datacenter del CNAF/INFN per aiutarli ad ottenere la certificazione ISO/IEC 27001 di sicurezza nel trattamento dei dati. In tale contesto è stato anche parte del gruppo di sicurezza CNAF fino al suo trasferimento al dipartimento di medicina come RtdB. Questa sua esperienza lo ha portato ad essere il data manager (o parte del gruppo di data management) di diversi progetti europei. In questo campo sta studiando l’estensione delle tecniche di analisi statistiche omiche con nuovi paradigmi computazionali appropriati ai requisiti di privacy, quali il federated learning.


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