La ciència de dades aplicada a la biomedicina és una disciplina que combina la gestió de dades amb l'anàlisi biomèdica per millorar la qualitat i l'eficiència dels processos mèdics. Aquesta assignatura cobreix el cicle de vida de les dades, l'avaluació de la qualitat, la governança de les dades, la normalització del llenguatge mèdic, la compartició de dades i l'anàlisi transversal de cohorts.
Professors Titulars
No es requereixen.
Els alumnes adquireixen els coneixements i desenvolupen les habilitats que s'indiquen a continuació:
1. Comprendre les etapes del cicle de vida de les dades, des de la creació fins a l'eliminació o emmagatzematge.
2. Utilitzar ontologies i gràfics de coneixement per a la normalització del llenguatge mèdic.
3. Implementar tècniques d'anonimització de dades per compartir-les de manera segura.
1. Cicle de vida de les dades i avaluació de la qualitat: etapes, dimensions de qualitat, principis FAIR.
2. Governança de les dades i polítiques: condicions ètiques, legals i institucionals, propietat de les dades, permisos, comitès d'accés a les dades.
3. Normalització del llenguatge mèdic: ontologies, SNOMED CT, LOINC, HPO, interoperabilitat.
4. Compartició de dades: tècniques d'anonimització, models agregats i federats, entorns basats en el núvol, generació de dades sintètiques, descobriment federat, aprenentatge federat.
Les classes de l'assignatura de Ciència de Dades Aplicada a la Biomedicina volen potenciar l'aprenentatge actiu de l'alumne eminentment pràctic. L'alumne és un membre actiu de les classes i aprèn a mesura que desenvolupa les tasques que es plantegen amb el seu ordinador portàtil. Les classes estan enfocades a que l'alumne codifiqui scripts, combinant el material teòric amb classes eminentment pràctiques. A més, es farà una iniciació al llenguatge de programació R que es combinarà amb activitats desenvolupades mitjançant Python, donant les eines necessàries per dur a terme l'assignatura amb èxit.
L'avaluació de l'alumne es fa segons diferents variables:
- Assistència i participació de l'alumne a classe.
- Exercicis de desenvolupament individual fora de classe.
- Exercicis de desenvolupament en grup fora de classe.
- Examens del temari de l'assignatura.
La nota final de l'assignatura en la convocatòria ordinària (Nota_Final) es calcularà ponderant dues notes: la nota d'exàmens (ExF) i la nota d'avaluació continuada (AC). Ambdues notes han d'estar aprovades individualment per poder superar l'assignatura.
Benson, T; Grahame G, Principles of Health interoperability: SNOMED CT, HL7 and FHIR, 4rd, Springer, 2021
Venkataramanan N, Shriram A, Data Privacy: Principles and Practice, 1st, CRC Press, 2016
Alberts B, Heald R, Johnson A, Morgan D, Raff M, Roberts K, Peter Walter,Molecular Biology of the Cell, 7th, W. W. Norton & Co, 2022