Clinical Data Mining: Traumatic Brain Injury

Il trauma cranico é tra le piú importanti patologie traumatiche. Ogni anno 250 pazienti ogni 100.000 abitanti vengono ricoverati in Italia per un trauma cranico. La mortalitá é di circa 17 casi per 100.000 abitanti per anno. L’Italia si trova in piena “media” Europea considerando l’incidenza media in Europa di 232 casi per 100.000 abitanti ed una mortalitá di 15 casi per 100.000 abitanti. Degli studi hanno indicato come una terapia anticoagulante é uno dei principali fattori di rischio di evolutiviá di una lesione emorragica. Al contrario della terapia anticoagulante, il rischio emorragico correlato ad una terapia antiaggregante é a tutt’oggi ancora in fase di verifica. Il problema risulta rilevante in particolare nella popolazione occidentale in quanto l’impiego degli antiaggreganti é progressivamente sempre piú diffuso. Questo per la politica di prevenzione sostenuta dalle linee guida nazionali e internazionali in termini di prevenzione del rischio cardiovascolare, in particolare nelle fasce di popolazione di etá piú avanzata. Per la prima volta, é stato dimostrato all’ospedale di Forlí[1], su una casistica sufficientemente ampia, che la terapia cronica con antiaggreganti, per la preven- zione del rischio cardiovascolare, puó rivelarsi un significativo fattore di rischio di complicanze emorragiche in un soggetto con trauma cranico, anche di grado lieve. L’ospedale per approfondire e convalidare i risultati della ricerca ha condotto, nell’anno 2009, una nuova indagine. La nuova indagine ha coinvolto oltre l’ospedale di Forlí altri trentuno centri ospedalieri italiani. Questo lavoro di ricerca vuole, insieme ai ricercatori dell’ospedale di Forlí, verificare: “se una terapia con antiaggreganti influenzi l’evolutivitá, in senso peggiorativo, di una lesione emorragica conseguente a trauma cranico lieve - moderato - severo in un soggetto adulto”, grazie ai dati raccolti dai centri ospedalieri nel 2009. Il documento é strutturato in due parti. La prima parte piú teorica, vuole fissare i concetti chiave riguardanti il contesto della ricerca e la metodologia usata per analizzare i dati. Mentre, la seconda parte piú pratica, vuole illustrare il lavoro fatto per rispondere al quesito della ricerca. La prima parte é composta da due capitoli, che sono: • Il capitolo 1: dove sono descritti i seguenti concetti: cos’é un trauma cra- nico, cos’é un farmaco di tipo anticoagulante e cos’é un farmaco di tipo antiaggregante; • Il capitolo 2: dove é descritto cos’é il Data Mining e quali tecniche sono state usate per analizzare i dati. La seconda parte é composta da quattro capitoli, che sono: • Il capitolo 3: dove sono state descritte: la struttura dei dati raccolti dai trentadue centri ospedalieri, la fase di pre-processing e trasformazione dei dati. Inoltre in questo capitolo sono descritti anche gli strumenti utilizzati per analizzare i dati; • Il capitolo 4: dove é stato descritto come é stata eseguita l’analisi esplorativa dei dati. • Il capitolo 5: dove sono descritte le analisi svolte sui dati e soprattutto i risultati che le analisi, grazie alle tecniche di Data Mining, hanno prodotto per rispondere al quesito della ricerca; • Il capitolo 6: dove sono descritte le conclusioni della ricerca. Per una maggiore comprensione del lavoro sono state aggiunte due appendici. La prima tratta del software per data mining Weka, utilizzato per effettuare le analisi. Mentre, la seconda tratta dell’implementazione dei metodi per la creazione degli alberi decisionali.

Analisi di dati citofluorimetrici con tecniche di Data Mining

Il citofluorimetro è uno strumento impiegato in biologia genetica per analizzare dei campioni cellulari: esso, analizza individualmente le cellule contenute in un campione ed estrae, per ciascuna cellula, una serie di proprietà fisiche, feature, che la descrivono. L’obiettivo di questo lavoro è mettere a punto una metodologia integrata che utilizzi tali informazioni modellando, automatizzando ed estendendo alcune procedure che vengono eseguite oggi manualmente dagli esperti del dominio nell’analisi di alcuni parametri dell’eiaculato. Questo richiede lo sviluppo di tecniche biochimiche per la marcatura delle cellule e tecniche informatiche per analizzare il dato. Il primo passo prevede la realizzazione di un classificatore che, sulla base delle feature delle cellule, classifichi e quindi consenta di isolare le cellule di interesse per un particolare esame. Il secondo prevede l'analisi delle cellule di interesse, estraendo delle feature aggregate che possono essere indicatrici di certe patologie. Il requisito è la generazione di un report esplicativo che illustri, nella maniera più opportuna, le conclusioni raggiunte e che possa fungere da sistema di supporto alle decisioni del medico/biologo.

Data Mining in Clinical Practice for the Quantification of Motor Impairment in Parkinson's Disease

Advances in biomedical signal acquisition systems for motion analysis have led to lowcost and ubiquitous wearable sensors which can be used to record movement data in different settings. This implies the potential availability of large amounts of quantitative data. It is then crucial to identify and to extract the information of clinical relevance from the large amount of available data. This quantitative and objective information can be an important aid for clinical decision making. Data mining is the process of discovering such information in databases through data processing, selection of informative data, and identification of relevant patterns. The databases considered in this thesis store motion data from wearable sensors (specifically accelerometers) and clinical information (clinical data, scores, tests). The main goal of this thesis is to develop data mining tools which can provide quantitative information to the clinician in the field of movement disorders. This thesis will focus on motor impairment in Parkinson's disease (PD). Different databases related to Parkinson subjects in different stages of the disease were considered for this thesis. Each database is characterized by the data recorded during a specific motor task performed by different groups of subjects. The data mining techniques that were used in this thesis are feature selection (a technique which was used to find relevant information and to discard useless or redundant data), classification, clustering, and regression. The aims were to identify high risk subjects for PD, characterize the differences between early PD subjects and healthy ones, characterize PD subtypes and automatically assess the severity of symptoms in the home setting.

Mining linkedin social media: Tecniche di data e text mining applicate a recommender system per la ricerca ed offerta di lavoro

La tesi riguarda lo sviluppo di recommender system che hanno lo scopo di supportare chi è alla ricerca di un lavoro e le aziende che devono selezionare la giusta figura. A partire da un insieme di skill il sistema suggerisce alla persona la posizione lavorativa più affine al suo profilo, oppure a partire da una specifica posizione lavorativa suggerisce all'azienda la persona che più si avvicina alle sue esigenze.

Applicazioni di tecniche di data mining di dati di chimica clinica

Coniato negli anni‘90 il termine indica lo scavare tra i dati con chiara metafora del gold mining, ossia la ricerca dell’oro. Oggi è sinonimo di ricerca di informazione in vasti database, ed enfatizza il processo di analisi all’interno dei dati in alternativa all’uso di specifici metodi di analisi. Il data mining è una serie di metodi e tecniche usate per esplorare e analizzare grandi set di dati, in modo da trovare alcune regole sconosciute o nascoste, associazioni o tendenze.

Analisi e applicazione dei processi di data mining al flusso informativo di sistemi real-time: Implementazione e analisi di un algoritmo autoadattivo per la ricerca di frequent patterns su macchine automatiche.

Analisi e applicazione dei processi di data mining al flusso informativo di sistemi real-time. Implementazione e analisi di un algoritmo autoadattivo per la ricerca di frequent patterns su macchine automatiche.

Analisi e applicazione dei processi di data mining al flusso informativo di sistemi real-time: Adattamento di un algoritmo di apprendimento automatico per la caratterizzazione e la ricerca di frequent patterns su macchine automatiche

La tesi da me svolta durante questi ultimi sei mesi è stata sviluppata presso i laboratori di ricerca di IMA S.p.a.. IMA (Industria Macchine Automatiche) è una azienda italiana che naque nel 1961 a Bologna ed oggi riveste il ruolo di leader mondiale nella produzione di macchine automatiche per il packaging di medicinali. Vorrei subito mettere in luce che in tale contesto applicativo l’utilizzo di algoritmi di data-mining risulta essere ostico a causa dei due ambienti in cui mi trovo. Il primo è quello delle macchine automatiche che operano con sistemi in tempo reale dato che non presentano a pieno le risorse di cui necessitano tali algoritmi. Il secondo è relativo alla produzione di farmaci in quanto vige una normativa internazionale molto restrittiva che impone il tracciamento di tutti gli eventi trascorsi durante l’impacchettamento ma che non permette la visione al mondo esterno di questi dati sensibili. Emerge immediatamente l’interesse nell’utilizzo di tali informazioni che potrebbero far affiorare degli eventi riconducibili a un problema della macchina o a un qualche tipo di errore al fine di migliorare l’efficacia e l’efficienza dei prodotti IMA. Lo sforzo maggiore per riuscire ad ideare una strategia applicativa è stata nella comprensione ed interpretazione dei messaggi relativi agli aspetti software. Essendo i dati molti, chiusi, e le macchine con scarse risorse per poter applicare a dovere gli algoritmi di data mining ho provveduto ad adottare diversi approcci in diversi contesti applicativi: • Sistema di identificazione automatica di errore al fine di aumentare di diminuire i tempi di correzione di essi. • Modifica di un algoritmo di letteratura per la caratterizzazione della macchina. La trattazione è così strutturata: • Capitolo 1: descrive la macchina automatica IMA Adapta della quale ci sono stati forniti i vari file di log. Essendo lei l’oggetto di analisi per questo lavoro verranno anche riportati quali sono i flussi di informazioni che essa genera. • Capitolo 2: verranno riportati degli screenshoot dei dati in mio possesso al fine di, tramite un’analisi esplorativa, interpretarli e produrre una formulazione di idee/proposte applicabili agli algoritmi di Machine Learning noti in letteratura. • Capitolo 3 (identificazione di errore): in questo capitolo vengono riportati i contesti applicativi da me progettati al fine di implementare una infrastruttura che possa soddisfare il requisito, titolo di questo capitolo. • Capitolo 4 (caratterizzazione della macchina): definirò l’algoritmo utilizzato, FP-Growth, e mostrerò le modifiche effettuate al fine di poterlo impiegare all’interno di macchine automatiche rispettando i limiti stringenti di: tempo di cpu, memoria, operazioni di I/O e soprattutto la non possibilità di aver a disposizione l’intero dataset ma solamente delle sottoporzioni. Inoltre verranno generati dei DataSet per il testing di dell’algoritmo FP-Growth modificato.

Online Stream Processing di Big Data su Apache Storm per Applicazioni di Instant Coupon

Big data è il termine usato per descrivere una raccolta di dati così estesa in termini di volume,velocità e varietà da richiedere tecnologie e metodi analitici specifici per l'estrazione di valori significativi. Molti sistemi sono sempre più costituiti e caratterizzati da enormi moli di dati da gestire,originati da sorgenti altamente eterogenee e con formati altamente differenziati,oltre a qualità dei dati estremamente eterogenei. Un altro requisito in questi sistemi potrebbe essere il fattore temporale: sempre più sistemi hanno bisogno di ricevere dati significativi dai Big Data il prima possibile,e sempre più spesso l’input da gestire è rappresentato da uno stream di informazioni continuo. In questo campo si inseriscono delle soluzioni specifiche per questi casi chiamati Online Stream Processing. L’obiettivo di questa tesi è di proporre un prototipo funzionante che elabori dati di Instant Coupon provenienti da diverse fonti con diversi formati e protocolli di informazioni e trasmissione e che memorizzi i dati elaborati in maniera efficiente per avere delle risposte in tempo reale. Le fonti di informazione possono essere di due tipologie: XMPP e Eddystone. Il sistema una volta ricevute le informazioni in ingresso, estrapola ed elabora codeste fino ad avere dati significativi che possono essere utilizzati da terze parti. Lo storage di questi dati è fatto su Apache Cassandra. Il problema più grosso che si è dovuto risolvere riguarda il fatto che Apache Storm non prevede il ribilanciamento delle risorse in maniera automatica, in questo caso specifico però la distribuzione dei clienti durante la giornata è molto varia e ricca di picchi. Il sistema interno di ribilanciamento sfrutta tecnologie innovative come le metriche e sulla base del throughput e della latenza esecutiva decide se aumentare/diminuire il numero di risorse o semplicemente non fare niente se le statistiche sono all’interno dei valori di soglia voluti.

Mining tissue microarray data to uncover combinations of biomarker expression patterns that improve intermediate staging and grading of clear cell renal cell cancer

PURPOSE: Tumor stage and nuclear grade are the most important prognostic parameters of clear cell renal cell carcinoma (ccRCC). The progression risk of ccRCC remains difficult to predict particularly for tumors with organ-confined stage and intermediate differentiation grade. Elucidating molecular pathways deregulated in ccRCC may point to novel prognostic parameters that facilitate planning of therapeutic approaches. EXPERIMENTAL DESIGN: Using tissue microarrays, expression patterns of 15 different proteins were evaluated in over 800 ccRCC patients to analyze pathways reported to be physiologically controlled by the tumor suppressors von Hippel-Lindau protein and phosphatase and tensin homologue (PTEN). Tumor staging and grading were improved by performing variable selection using Cox regression and a recursive bootstrap elimination scheme. RESULTS: Patients with pT2 and pT3 tumors that were p27 and CAIX positive had a better outcome than those with all remaining marker combinations. A prolonged survival among patients with intermediate grade (grade 2) correlated with both nuclear p27 and cytoplasmic PTEN expression, as well as with inactive, nonphosphorylated ribosomal protein S6. By applying graphical log-linear modeling for over 700 ccRCC for which the molecular parameters were available, only a weak conditional dependence existed between the expression of p27, PTEN, CAIX, and p-S6, suggesting that the dysregulation of several independent pathways are crucial for tumor progression. CONCLUSIONS: The use of recursive bootstrap elimination, as well as graphical log-linear modeling for comprehensive tissue microarray (TMA) data analysis allows the unraveling of complex molecular contexts and may improve predictive evaluations for patients with advanced renal cancer.