Information Technology nella ricerca clinica
Tutor: Marco Mirra
Approcci mentali e pensiero logico
Octavio Ocampo
Un punto
di partenza
comune per
«pensare»
in digitale
LE 4 FASI
Vengono fatte varie ipotesi sulla base di idee o intuizioni
Tutti i vari concetti vengono organizzati sulla base di una logica elementare
Attravero diagrammi di flusso o pseudo programmazione si rappresenta
la parte intelligente di un progetto.
Viene trasformato il progetto in soluzione informatica attraverso linguaggi
di programmazione in grado di far fare le cose che vogliamo ad un computer.
Letteralmente: tempesta cerebrale
Tecnica: diagramma causa-effetto
•Utilizzata nelle primissime fasi di un progetto, si avvale di quante più persone possibili
•Soprattutto se hanno competenze eterogenee, questo permette di analizzare un’idea
da più punti di vista, e nel caso specifico del diagramma causa-effetto permette di far
emergere i problemi e le rispettive soluzioni.
OUTLINER
TOPIC1
Subtopic1
Subtopic2
Subtopic3
TOPIC2
Subtopic1
Subtopic2
Subtopic3 (Link con Topic4 Sub3)
TOPIC3
Subtopic1
Subtopic2
Subtopic3
TOPIC4
Subtopic1
Subtopic2
Subtopic3
Mappa mentale
Questa rappresentazione permette di evidenziare in maniera
grafica tutta una serie di obiettivi facilmente interpretabile da
tutte le persone coinvolte nel progetto.
• Abbiamo deciso di andare al mare in Italia e spendere poco.
In un campeggio poco affollato con piscina, e non deve essere
distante dal mare.
Outlineer - Vacanze Estive
Mappa Concettuale Vacanze Estive
Vacanze Estive
1 Dove
1.1 Al Mare
1.1.1 Italia
1.1.1.1 Sud
1.1.1.1.1 Il Mare è Bello
1.1.1.1.2 E' distante da Roma
1.2 Soggiorno
1.2.1 Campeggio
1.2.1.1 In tenda
2 Deve
2.1 Spendere Poco
2.2 Stare tranquilli
2.3 Stare vicino al mare
2.4 Esserci la piscina
Pseudo Programmazione
Codifica
INIZIO
FINE
ASSEGNA
ACQUISISCI
COMUNICA
SE – ALLORA - ALTRIMENTI
FIN TANTO CHE
Diagramma di flusso
BMI = Peso (kg) / (Altezza (m) x Altezza (m))
Inizio
Assegna a: kg=0;cm=0;cmm=0;imc=0
Fin tanto che kg non è maggiore di 0
Acquisisci valore kg
Fin tanto che cm non è maggiore di 0
Acquisisci valore cm
Assegna a cmm: il valore intero di cm moltiplicato
per cm
Assegna a imc: il valore di kg diviso cmm
Se imc: è inferiore a 19
Allora
comunica “SOTTOPESO”
Se: imc è compreso tra 19 e 24
Allora
Comunica “MEDIO”
Se: imc è compreso tra 25 e 30
Allora
Comunica “SOVRAPPESO”
Se: imc è maggiore di 30
Allora
Comunica “OBESITA’”
Fine
IDEF 0
(Integration Definition for Function Modeling)
USAir Force dal 1995, è uno, assieme agli altri tipi di IDEF (ne esistono 14) dei metodi più
utilizzati per la modellazione dei flussi logici
ESEMPIO IDEF 0
Modello di processo di gestione del farmaco prescritti elettronicamente*
* “A Conceptual Framework for Evaluating Outpatient Electronic Prescribing Systems Based on Their Functional
Capabilities” JAMIA (J AmMedInformAssoc2004;11:60-70 doi:10.1197/jamia.M1374)
Ciclo PDCA per il Problem Solving
Plan
Act
Do
Check
P - Plan. Pianificazione.
D - Do. Esecuzione del programma, dapprima
in contesti circoscritti.
C - Check. Test e controllo, studio e raccolta dei
risultati e dei riscontri.
A - Act. Azione per rendere definitivo e/o
migliorare il processo.
Il dato come capitale
Ma cos’è un dato?
DATO (dal latino datum) = definisce un FATTO
DATO digitale = un insieme di informazioni (testi, parole,
numeri, valori binari, ecc..) strutturati, organizzati e memorizzati
(resi statici) su un supporto di memoria di massa (apparato
fisico) in grado di tutelarne la permanenza.
Requisiti oggettivi
•
•
•
•
Congruenza
Identificabilità
Rintracciabilità
Confrontabilità
Requisiti Fisici
• Tabelle
• Record
• Campi
DATO
DIGITALE
DATABASE
Legno
Pagine
Righe
Libro
Item
Libreria
Nome
RECORD
HD
Tabelle
Server
Software Database
Cognome
Telefono
Telefono
DATABASE
Databases
Relazione
Logica
Selezione
Aggregazione
Software RDBMS
DB Server
F
i
l
t
r
o
Presentazione
Ricerca
RDBMS – Come trovare i dati
Data Mining = Sapere come estrarre i dati
Metadati= una definizione o una descrizione di dati che vengono
estrapolati attraverso tecniche ed algoritmi specifici.
Clustering : Basandosi su misure relative alla somiglianza tra gli elementi è in
grado di poter raggruppare “clustering” elementi somiglianti.
Reti neurali : Figlie della logica fuzzy (o logica sfumata) sono in grado, partendo da
un valore iniziale compreso tra 0 e 1 (generato casualmente), di determinare una
“verità” sulla base di attinenze (rete) e verifiche intermedie, acquisendo
informazioni da un archivio storico preliminarmente strutturato.
In generale per avviare una ricerca ed estrapolazione dati in tutti i casi ci si avvale di
quattro fasi chiave:
1. Individuazioni delle fonti di dati
2. Creazione di un unico set di dati aggregati
3. Pre-elaborazione (data cleaning, analisi esplorative, selezione, ecc.);
4. Estrazione dei dati con l'algoritmo scelto
Elenco documenti e tabelle per ogni CRF durante le fasi di progettazione
Tabella di riferimento
MOCKUP
Tabella di specifiche
Strumenti per la Business Intelligence – In sintesi
DB1
DB2
DB3
Intelligenza artificiale - Come funziona
La rete “impara” adattando i pesi dei collegamenti dopo aver verificato se esiste una risposta, cercando di
avvicinare il suo risultato a quello atteso.
Pesi
Input
Database delle cose apprese
ESPERIENZA UMANA
Output
Database delle cose già apprese
STUDIO
MOBILE E-HEALTH
DIAGNOSI MALATTIE
MEDICINA PREDITTIVA
ROBOTICA MEDICA
