Alessia Anile prima laureata del corso magistrale in 'Informatics for Digital Health'
Si è laureata Alessia Anile, prima studentessa a conseguire il titolo nel corso di laurea magistrale in “Informatics for Digital Health” dell’Università di Pisa, percorso formativo internazionale dedicato all’integrazione tra informatica avanzata e salute digitale.
Ventiquattro anni, originaria di Livorno, Alessia Anile ha conseguito nel 2023 la laurea triennale in Informatica all’Università di Pisa, dopo il diploma come perito informatico all’ITIS “Galileo Galilei” di Livorno. Durante il percorso magistrale ha sviluppato competenze interdisciplinari che uniscono informatica, biologia e medicina, approfondendo il ruolo sempre più centrale delle tecnologie digitali nella salute e nella ricerca clinica.
«Durante questo corso di laurea ho sviluppato un approccio multidisciplinare, integrando competenze informatiche con conoscenze biologiche e mediche e comprendendo il ruolo sempre più centrale dell’informatica nell’ambito della salute e della ricerca clinica", racconta Alessia Anile. "Il percorso di tesi mi ha permesso di applicare ciò che ho studiato a un caso di studio reale, consolidando quanto appreso e interagendo in prima persona con un gruppo medico».
La tesi, dal titolo “Association between Serum Uric Acid Levels and Cardiovascular Death: identification of key risk factors”, si è concentrata sull’utilizzo di tecniche di intelligenza artificiale per individuare relazioni nascoste tra mortalità cardiovascolare e livelli di acido urico nel sangue. Il lavoro è stato seguito da tre relatori appartenenti a discipline diverse: la professoressa Alina Sirbu dell’Università di Bologna (Dipartimento di Informatica, Scienza e Ingegneria), il professor Stefano Masi del Dipartimento di Medicina Clinica e Sperimentale dell’Università di Pisa e il professor Giuseppe Prencipe del Dipartimento di Informatica dell’Ateneo pisano, nonché presidente del corso di studi.
«Le malattie cardiovascolari rappresentano ancora oggi la principale causa di mortalità a livello globale e, nonostante i progressi della ricerca farmacologica, molti pazienti classificati a basso rischio secondo gli strumenti clinici tradizionali vanno incontro a eventi cardiaci – ha commentato il professor Stefano Masi – Un quadro che evidenzia i limiti degli attuali sistemi di stratificazione del rischio e la necessità di approcci più avanzati».
In questo contesto, le tecniche di machine learning e deep learning offrono nuove possibilità di analisi, consentendo di integrare grandi quantità di dati clinici, biologici e demografici per individuare correlazioni e pattern difficilmente rilevabili con i metodi statistici convenzionali.
La ricerca di Alessia Anile ha analizzato i fattori clinici, genetici, comportamentali e biochimici maggiormente associati alla mortalità nei pazienti con cardiopatia ischemica, con particolare attenzione al ruolo dell’acido urico sierico e al contributo delle diverse variabili al rischio cardiovascolare.
«Oltre all’ottimo lavoro svolto durante il percorso di studi», ha aggiunto la professoressa Alina Sirbu, «Alessia ha partecipato attivamente e contribuito in modo significativo alla ricerca del Dipartimento di Informatica applicata all’ambito biomedico. Ha sviluppato una pipeline di apprendimento automatico per effettuare predizioni in ambito clinico e identificare fattori di rischio collegati all’uricemia. I suoi studi costituiranno la base per un futuro articolo scientifico in collaborazione con il Dipartimento di Medicina Clinica e Sperimentale».
Il corso di laurea magistrale in “Informatics for Digital Health”, presieduto dal professor Giuseppe Prencipe, forma professionisti capaci di coniugare competenze informatiche avanzate con le esigenze della salute digitale, preparandoli ad affrontare le sfide più attuali della medicina e della ricerca biomedica.
Ulteriori informazioni sul corso sono disponibili alla pagina: https://didattica.di.unipi.it/laurea-magistrale-in-informatics-for-digital-health/
Fonte: Università di Pisa - Ufficio Stampa