Dati in medicina
Analizza il caso
Il caso di Elena
Elena, 55 anni
Start
Una sera, Elena avverte il cuore battere forte, "come un tamburo impazzito" e difficoltà a respirare.
Cosa fa Elena?
Prenota una visita dal suo medico di base
Beve una tisana calmante e si dimentica dell'accaduto
Marco, il suo medico di medicina generale, la visita ed esegue un elettrocardiogramma (ECG).
Il tracciato viene salvato come un file nel computer.
Come fa quella linea irregolare a trasformarsi in un file digitale fatto di numeri?
Per essere sicuri di non perdere indizi fondamentali sottoforma di anomalie quasi impercettibili:
Quanti "punti" al secondo dobbiamo registrare? → Campionamento Con quale precisione? → Quantizzazione
Sullo schermo, una linea verde si muove continua e tramolante, tracciando l'attività elettrica del cuore di Elena, un fenomeno fisico e analogico.
Marco decide di misurle anche la pressione e la saturazione.
Strano, a casa con il mio apparecchio misuro sempre valori più bassi, intorno a 140/85...
La pressione è un po' alta: 150/92 mmHg.
Aveva della tosse anche durante la misurazione?
Sì.
Anche nell'ECG vi era un picco. Era un'aritmia o solo un artefatto dovuto alla tosse?
Cosa è il rumore e cosa sono gli artefatti?
Quale dei due valori di pressioneè quello "giusto"?
Come puliamo i segnali medici dal rumore per isolare l'informazione che conta?
Non ho segnali medici "puliti" per definire l'informazione corretta
Cosa sono le scale di misura?
Il valore individuato da Marco poiché ha utilizzato un dispositivo medico avanzato ed è esperto
Quali sono i parametri della qualità dei dati?
Il valore individuato dal dispositivo casalingo di Elena
Per vederci chiaro, Marco prescrive una radiografia del torace (CXR) e degli esami del sangue. Elena torna con i risultati.
La radiografia del torace è un'immagine di grandi dimensioni:
Come archiviamo il file senza occupare troppo spazio?
Come ricolleghiamo tutti i dati di Elena a lei, uniformando i termini medici diversi usati dai colleghi per descrivere lo stesso fenomeno?
Come uniamo le immagini di Elena a quelle degli altri pazienti, armonizzando i dati per creare un base dati curata per la ricerca?
Vista la peculiarità del caso, le propone di partecipare a uno studio di ricerca. Se Elena acconsente, i suoi dati clinici verranno uniti a quelli di centinaia di altri pazienti, ognuno frutto di procedure differenti.
I dati di Elena, ora integrati e puliti, vengono analizzati da un algoritmo di Intelligenza Artificiale per calcolare il suo rischio di sviluppare una patologia cardiaca nei prossimi 10 anni.
Quale ruolo ha il medico in questo nuovo scenario "data driven"?
Come possiamo valutare criticamente questi strumenti utilizzando "carte d'identità" dei dati e dei modelli?
E se l'algoritmo fosse stato addestrato principalmente su dati di pazienti maschi, o di un'altra etnia, o su un campione non rappresentativo?
La previsione sarebbe accurata ed equa per Elena, o sarebbe viziata da un bias?
L'algoritmo suggerisce un percorso terapeutico.
Il viaggio di Elena è appena iniziato!
Le domande che il caso di Elena ha sollevato saranno sempre più importanti nel vostro percorso.
Siete pronti per trovare le risposte?
Sbagliato!
In caso di aritmia, è importante consultare il medico curante per prevenire l'insorgere di complicazioni.
Next
Sbagliato!
Next
Quale sarà il ruolo di Marco?
La terapia va adattata al paziente, in questo caso Elena, e non viceversa.
La terapia va adattata al paziente, in questo caso Elena, e non viceversa.
Semplice esecutore della terapia individuata dall'IA.
Interpretare i risultati e collaborare con gli esperti di dati.
Sbagliato!
Next
Marco ha tutte le informazioni necessarie per fare una diagnosi?
Sbagliato! Questo è solo il primo dei dati necessari per la diagnosi di Elena.
Corretto! Questo è solo il primo dei dati necessari per la diagnosi di Elena.
Sì
no
Corretto!
In caso di aritmia, è importante consultare il medico curante per prevenire l'insorgere di complicazioni.
Next
Corretto!
Next
1_Il caso di Elena_Savardi
Nupur Biswas
Created on August 8, 2025
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Transcript
Dati in medicina
Analizza il caso
Il caso di Elena
Elena, 55 anni
Start
Una sera, Elena avverte il cuore battere forte, "come un tamburo impazzito" e difficoltà a respirare.
Cosa fa Elena?
Prenota una visita dal suo medico di base
Beve una tisana calmante e si dimentica dell'accaduto
Marco, il suo medico di medicina generale, la visita ed esegue un elettrocardiogramma (ECG).
Il tracciato viene salvato come un file nel computer.
Come fa quella linea irregolare a trasformarsi in un file digitale fatto di numeri?
Per essere sicuri di non perdere indizi fondamentali sottoforma di anomalie quasi impercettibili:
Quanti "punti" al secondo dobbiamo registrare? → Campionamento Con quale precisione? → Quantizzazione
Sullo schermo, una linea verde si muove continua e tramolante, tracciando l'attività elettrica del cuore di Elena, un fenomeno fisico e analogico.
Marco decide di misurle anche la pressione e la saturazione.
Strano, a casa con il mio apparecchio misuro sempre valori più bassi, intorno a 140/85...
La pressione è un po' alta: 150/92 mmHg.
Aveva della tosse anche durante la misurazione?
Sì.
Anche nell'ECG vi era un picco. Era un'aritmia o solo un artefatto dovuto alla tosse?
Cosa è il rumore e cosa sono gli artefatti?
Quale dei due valori di pressioneè quello "giusto"?
Come puliamo i segnali medici dal rumore per isolare l'informazione che conta?
Non ho segnali medici "puliti" per definire l'informazione corretta
Cosa sono le scale di misura?
Il valore individuato da Marco poiché ha utilizzato un dispositivo medico avanzato ed è esperto
Quali sono i parametri della qualità dei dati?
Il valore individuato dal dispositivo casalingo di Elena
Per vederci chiaro, Marco prescrive una radiografia del torace (CXR) e degli esami del sangue. Elena torna con i risultati.
La radiografia del torace è un'immagine di grandi dimensioni:
Come archiviamo il file senza occupare troppo spazio?
Come ricolleghiamo tutti i dati di Elena a lei, uniformando i termini medici diversi usati dai colleghi per descrivere lo stesso fenomeno?
Come uniamo le immagini di Elena a quelle degli altri pazienti, armonizzando i dati per creare un base dati curata per la ricerca?
Vista la peculiarità del caso, le propone di partecipare a uno studio di ricerca. Se Elena acconsente, i suoi dati clinici verranno uniti a quelli di centinaia di altri pazienti, ognuno frutto di procedure differenti.
I dati di Elena, ora integrati e puliti, vengono analizzati da un algoritmo di Intelligenza Artificiale per calcolare il suo rischio di sviluppare una patologia cardiaca nei prossimi 10 anni.
Quale ruolo ha il medico in questo nuovo scenario "data driven"?
Come possiamo valutare criticamente questi strumenti utilizzando "carte d'identità" dei dati e dei modelli?
E se l'algoritmo fosse stato addestrato principalmente su dati di pazienti maschi, o di un'altra etnia, o su un campione non rappresentativo?
La previsione sarebbe accurata ed equa per Elena, o sarebbe viziata da un bias?
L'algoritmo suggerisce un percorso terapeutico.
Il viaggio di Elena è appena iniziato!
Le domande che il caso di Elena ha sollevato saranno sempre più importanti nel vostro percorso.
Siete pronti per trovare le risposte?
Sbagliato!
In caso di aritmia, è importante consultare il medico curante per prevenire l'insorgere di complicazioni.
Next
Sbagliato!
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Quale sarà il ruolo di Marco?
La terapia va adattata al paziente, in questo caso Elena, e non viceversa.
La terapia va adattata al paziente, in questo caso Elena, e non viceversa.
Semplice esecutore della terapia individuata dall'IA.
Interpretare i risultati e collaborare con gli esperti di dati.
Sbagliato!
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Marco ha tutte le informazioni necessarie per fare una diagnosi?
Sbagliato! Questo è solo il primo dei dati necessari per la diagnosi di Elena.
Corretto! Questo è solo il primo dei dati necessari per la diagnosi di Elena.
Sì
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Corretto!
In caso di aritmia, è importante consultare il medico curante per prevenire l'insorgere di complicazioni.
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