Obiettivi Formativi

Al termine del corso, lo studente dovrà essere capace di • descrivere e discutere i concetti di base e i principi della statistica medica, inclusa la definizione di variabile e dataset, i principali metodi descrittivi numerici e grafici, formulazione di un quesito e la verifica di un’ipotesi statistica • applicare e interpretare in modo appropriato i metodi statistici in campo medico, • formulare ipotesi per la ricerca scientifica di base e clinica • riassumere analisi dei dati e risultati in report scritti • spiegare gli strumenti computazionali per la soluzione di problemi derivanti dall’analisi di sequenze biologiche (DNA, RNA). • analizzare and affrontare problemi di base di biologia molecolare • descrivere e discutere la fenomenologia e le leggi fisiche alla base dei processi fisio-patologici umani e del funzionamento delle strumentazioni mediche

Learning Goals

After completion of the course, the student should be able to • describe and discuss basic concepts and principles of biostatistics, including definitions of variables and dataset, as well as the fundamentals of descriptive statistics, hypothesis testing and methods for analyzing data • apply and appropriately interpret statistical methods in the medical and health related fields, • formulate clinical and basic science research questions • summarize data analysis and findings in a written report • account for computational tools aimed at solving problems deriving from the analysis of biological sequences (DNA, RNA). • analyze and solve basic problems of molecular biology • describe and discuss phenomenology and physical laws underlying human physio-pathological processes and the functioning of medical instruments

Metodi didattici

Presentazioni ed esercitazioni pratiche in aula

Teaching Methods

Lectures and classroom activities

Prerequisiti

Conoscenze di base di matematica

Prerequisites

Basic knowledge of mathematics

Verifiche dell'apprendimento

Fisica Medica & Bioinformatica: Esame orale Statistica Medica: Prova scritta: quesiti a risposta multipla

Assessment

Medical Physics & Bioinformatics: Oral test Biostatistics: Written exam: multiple-choice questions

Programma del Corso

Statistica medica: - Il ruolo della Statistica in Medicina. Statistica Descrittiva ed inferenziale. - Campione e popolazione statistica. Definizione di database. - Unita statistiche: La definizione di variabile. Variabili quantitative e qualitative. - Metodi Esplorativi e Descrittivi Numerici. Presentazione dei dati. Frequenza assoluta, relativa, cumulativa. Distribuzioni di frequenza. Tabelle di contingenza. Misure di tendenza centrale (media, mediana, moda, quantili). Misure di variabilità (range, varianza, deviazione standard e coefficiente di variazione). Studio della forma di una distribuzione (asimmetria). - Metodi Esplorativi e Descrittivi Grafici. Istogramma, diagramma a scatola, grafico a barre, grafico a torta. - Introduzione al calcolo delle probabilità. - Test diagnostici : Sensibilita’ e Specificita’. - Elementi di statistica inferenziale. Verifica delle ipotesi. Test Parametrici e non parametrici. Test t di Student per campioni indipendenti ed appaiati. L'analisi della varianza (ANOVA). Tabelle di contingenza: Test Chi-quadro. Correlazione e regressione lineare semplice. Introduzione alla regressione logistica. - Studi epidemiologici e bias. - Lettura critica di una pubblicazione scientifica. Bioinformatica: - Introduzione: elementi di biologia molecolare, banche dati biologiche - Introduzione alla programmazione in bioinformatica (Python): struttura del linguaggio Python, interprete Python, tipi e contenitori di tipi, costrutti per il controllo del flusso del programma, funzioni, moduli, espressioni regolari, biopython - Analisi di sequenze: formati di sequenze, confronti, pattern matching, algoritmo BLAST, allineamento multiplo. Fisica Medica: ­- Grandezze fisiche e unità di misura. Analisi dimensionale. Errori. - Meccanica. Cinematica del punto e del corpo rigido. Dinamica. Leggi della dinamica. Statica e dinamica del corpo umano. Leve e articolazioni. Lavoro, Energia cinetica, potenziale e relazioni. Deformazione ed elasticità nel corpo. - Meccanica dei fluidi. Leggi di Pascal e Archimede. Liquidi ideali e reali. Teorema di Bernoulli e legge di Poiseuille. Moto laminare e turbolento. Fisica del sistema cardio-circolatorio. Viscosità. Sedimentazione, elettroforesi, centrifugazione. Tensione superficiale. Legge di Laplace. Modelli di alveolo polmonare e apparato respiratorio. Capillarità. - Termologia, termodinamica e teoria cinetica. Stati fisici e trasformazioni di stato. Principi della termodinamica. Termoregolazione del corpo umano. Trasformazioni e cicli termodinamici. Conduzione, convezione e irraggiamento del calore. Diffusione e filtrazione. Osmosi. - Fenomeni ondulatori. Onde sonore, produzione propagazione e ricezione; curve audiometriche. Ultrasuoni con applicazioni mediche. Radiazioni elettromagnetiche. Fotoni, spettro elettromagnetico. - Ottica. Riflessione e rifrazione. Diottri e lenti, lenti sottili. Punti, caratteristiche. Occhio umano. Aberrazioni e correzioni. Fluorescenza. - Fenomeni elettrici e magnetici. Carica, forze e campo elettrico. Potenziale elettrico e dipolo elettrico. Correnti elettriche, potenza e differenza di potenziale. Potenziali d'azione. ECG ed EEG. Legge di Ohm. Effetto Joule. Conduzione. Capacità. Corrente continua e alternata, effetti sul corpo umano. Campo magnetico e onde elettromagnetiche. - Radiazioni ionizzanti. Effetti fotoelettrico e Compton, generazione di coppie. Sorgenti radioattive, decadimenti alfa e beta, emissione di p, n, raggi X e gamma. Attività. Applicazioni in medicina nucleare. Macchine radiogene. Dosimetria. Esposizione, dose, equivalente di dose, efficacia biologica relativa. Danni da radiazione. Principi fisici di: radiografia e TAC, MRI, scintigrafia, SPECT e PET.

Course Syllabus

Biostatistics: - The role of statistics in medicine. Descriptive and inferential statistics. - Sample and population. Database definition. - Variables: Definition of variable. Variable types. Quantitative variables, discrete and continuous. Qualitative variables, nominal and ordinal. - Exploratory and descriptive numerical methods. Presentation of data. Absolute, relative, cumulative frequency. Frequency distributions. Contingency tables. Measures of central tendency (mean, median, mode, quantiles). Measures of variability (range, variance, standard deviation and coefficient of variation). Study of the shape of a distribution (asymmetry). - Graphical Methods. Graphics: Histogram, box plots, bar graph, pie chart. - Probability. Operation on events and probability. - Diagnostic tests: Sensitivity and Specificity. - Elements of Statistical Inference. Hypothesis testing. Parametric and nonparametric tests. Student's t test for independent and dependent samples. Analysis of variance (ANOVA). Contingency Tables: The Chi-Square Test. Correlation and Simple linear regression. Introduction into logistic regression. - Types of epidemiological studies. Bias in Epidemiological Studies. - Critical appraisal of scientific articles. Bioinformatics: - Introduction: basics of molecular biology, biological data banks - Introduction to programming in bioinformatics (Python): structure of Python programming language, Python interpreter, types and type containers, constructs for program flow control, functions, modules, regular expressions, biopython - Sequence analysis: sequence formats, sequence comparisons, pattern matching, BLAST algorithm, multiple sequence alignment. Medical Physics: - Physical quantities and units of measurement. Dimensional analysis. Errors. - Mechanics. Kinematics of the point and of the rigid body. Dynamics. Laws of dynamics. Statics and dynamics of the human body. Levers and joints. Work, Kinetic energy, potential and relationships. Deformation and elasticity in the body. - Fluid mechanics. Laws of Pascal and Archimede. Ideal and real liquids. Bernoulli's theorem and Poiseuille's law. Laminar and turbulent motion. Cardio-circulatory system physics. Viscosity. Sedimentation, electrophoresis, centrifugation. Surface tension. Laplace's law. Models of pulmonary alveolus and respiratory system. Capillarity. - Thermology, thermodynamics and kinetic theory. Physical states and state transformations. Principles of thermodynamics. Thermoregulation of the human body. Thermodynamic transformations and cycles. Conduction, convection and heat radiation. Diffusion and filtration. Osmosis. - Wave phenomena. Sound waves, emission, propagation and reception; audiometric curves. Ultrasounds with medical applications. Electromagnetic radiation. Photons, electromagnetic spectrum. - Optics. Reflection and refraction. Diopters and lenses, thin lenses. Points, features. Human eye. Aberrations and corrections. Fluorescence. - Electrical and magnetic phenomena. Charge, forces and electric field. Electric potential and electric dipole. Electric currents, power and potential difference. Action potentials. ECG and EEG. Ohm's law. Joule effect. Conduction. Capacity. Continuous and alternating current, effects on the human body. Magnetic field and electromagnetic waves. - Ionizing radiations. Photoelectric and Compton effects, pair generation. Radioactive sources, alpha and beta decays, emission of p, n, X-rays and gammas. Activity. Applications in nuclear medicine. X-ray machines. Dosimetry. Exposure, dose, dose equivalent, relative biological effectiveness. Radiation damage. Physical principles of: radiography and CT, MRI, scintigraphy, SPECT and PET.