Ricercatore in epidemiologia quantitativa e data science con formazione interdisciplinare in statistica, intelligenza artificiale e scienze biomediche.
Attualmente assegnista di ricerca (PostDoc) presso l’Università di Bologna, dove si occupa dello sviluppo di strumenti digitali per la valutazione dello stile di vita, delle abitudini alimentari e del rischio cardiovascolare, con applicazioni in ambito clinico-preventivo.
Ha conseguito il dottorato in Scienze Biomediche e Neuromotorie (2022–2025), con un progetto incentrato sull’integrazione di metodi di intelligenza artificiale e statistica avanzata per la modellizzazione predittiva finalizzata al miglioramento degli stili di vita e alla prevenzione delle malattie non trasmissibili.
La sua attività di ricerca si concentra sullo sviluppo di modelli predittivi per il rischio di malattie croniche, con particolare attenzione al ruolo della dieta e dei determinanti comportamentali. Ha maturato un’ampia esperienza nella conduzione di revisioni sistematiche e umbrella review in ambito epidemiologico, finalizzate alla sintesi dell’evidenza sulle associazioni tra abitudini alimentari, malattie cardiometaboliche e mortalità, a supporto dello sviluppo di strumenti di previsione basati su evidenze scientifiche.
Contribuisce inoltre allo sviluppo di piattaforme digitali per la valutazione del rischio, partecipando alla co-progettazione delle interfacce utente e allo sviluppo di algoritmi basati su tecniche di natural language processing per automatizzare e scalare i processi di revisione della letteratura.
Durante il dottorato ha svolto anche attività di ricerca in biologia comparata, applicando metodologie statistiche allo studio dei meccanismi alla base del cosiddetto paradosso di Peto.
Ha maturato esperienze di ricerca internazionali (Norvegia, Spagna, Regno Unito) e contribuito a numerose pubblicazioni scientifiche nei campi della nutrizione, epidemiologia e scienze biomediche.
