Unità di ricerca "Unità di BigData e Data Science"
Una delle tecnologie alla base della telemedicina è quella dei Big Data. Il termine si riferisce a enormi quantità di dati eterogenei prodotti a grande velocità, tanto da rappresentare una sfida per le attuali tecnologie di raccolta e gestione dei dati. La telemedicina è destinata a dover affrontare le problematiche dei big data perché la nostra vita sarà presto piena di una miriade di dispositivi, diagnostici, indossabili a quelli ambientali, che monitoreranno costantemente la nostra salute. Questi dispositivi genereranno costantemente dati che verranno raccolti e analizzati in tempo reale, richiedendo per questo una tecnologia matura, in grado di affrontare le sfide poste dal volume, dalla velocità e dalla varietà dei dati.
Ovviamente i dati non vanno solo raccolti ma anche opportunamente analizzati, ed ecco che il tema dei Big Data incrocia quello della Scienza dei Dati (Data Science), che studia come estrarre valore dai dati, utilizzando moderne tecniche di machine learning, data mining e modellizzazione statistica. La Scienza dei Dati aiuta, ad esempio, a costruire migliori modelli diagnostici, a monitorare i pazienti remoti nella fase di post-trattamento, a rilevare differenze su come la stessa malattia influisce su sottopopolazioni diverse e somministrare il farmaco appropriato, a costruire modelli di malattie trasmissibili e prevederne la diffusione.
Il progresso della telemedicina passa, dunque, attraverso un uso esteso e adeguato di tecnologie di Big Data e Data Science. Occorre, tuttavia, assicurare che tutto ciò avvenga nel rispetto della privacy e la sicurezza dei dati. Anche di questo si occupa l'Unità di Ricerca di "Big Data e Data Science".
Consigliere Citel
Curriculum vitae
Donato Malerba: professore ordinario di Sistemi di Elaborazione dell'informazione presso il Dipartimento di Informatica dell'Università degli Studi di Bari Aldo Moro, dove insegna "Sicurezza nelle Applicazioni" e "Data Mining". Direttore del Dipartimento di Informatica da dicembre 2015. Direttore del Laboratorio Nazionale CINI su Big Data da dicembre 2013. Nel 1992 è stato assistant specialist presso lo Institute of Computer Science, dell'Università della California, Irvine. La sua attività scientifica riguarda principalmente la data science (machine learning, data mining, big data analytics). Ha pubblicato sul tema più di 300 articoli su riviste e atti di convegno internazionali. Partecipa/ha partecipato, anche come coordinatore dell'Unità di Ricerca dell'Università di Bari o del CINI, a numerosi progetti europei e nazionali. Ha ricevuto il premio IBM Faculty Award per il 2004. Ha fatto anche parte del Consiglio Direttivo dell'Associazione Italiana per l'Intelligenza Artificiale (AI*IA). È stato General Chair e Program Chair di quattro conferenze internazionali. Fa parte del Comitato Editoriale di quattro riviste internazionali pubblicate da Springer.
Curriculum vitae
Donato Malerba: professore ordinario di Sistemi di Elaborazione dell'informazione presso il Dipartimento di Informatica dell'Università degli Studi di Bari Aldo Moro, dove insegna "Sicurezza nelle Applicazioni" e "Data Mining". Direttore del Dipartimento di Informatica da dicembre 2015. Direttore del Laboratorio Nazionale CINI su Big Data da dicembre 2013. Nel 1992 è stato assistant specialist presso lo Institute of Computer Science, dell'Università della California, Irvine. La sua attività scientifica riguarda principalmente la data science (machine learning, data mining, big data analytics). Ha pubblicato sul tema più di 300 articoli su riviste e atti di convegno internazionali. Partecipa/ha partecipato, anche come coordinatore dell'Unità di Ricerca dell'Università di Bari o del CINI, a numerosi progetti europei e nazionali. Ha ricevuto il premio IBM Faculty Award per il 2004. Ha fatto anche parte del Consiglio Direttivo dell'Associazione Italiana per l'Intelligenza Artificiale (AI*IA). È stato General Chair e Program Chair di quattro conferenze internazionali. Fa parte del Comitato Editoriale di quattro riviste internazionali pubblicate da Springer.
Il team
Curriculum vitae
Gabriella Casalino is currently an Assistant Professor at the CILab laboratory of the department of Informatics, University of Bari, working on machine learning techniques applied to Web Economy domain. This position has been funded by the Italian Ministry of Education, University and Research (M.I.U.R.) through the European funding project AIM (Attraction and International Mobility).
Her research activity is focused on Computational Intelligence with a particular interest for data analysis.
Three are the main themes she is currently working on: 1)Intelligent Data Analysis 2)Computational Intelligence for eHealth, 3)Data Stream Mining. Topics in which she has produced original contributions include: image analysis, educational data mining, text mining, e-health, bioinformatics and signal processing.
She is active in the computer science community as associate editor and guest editor of special issues in international journals. She is also active in international conference organization.
"AI 2.0-Enabled Next Generation Intelligence of Things for Smart Enterprise Systems", Computers, Materials & Continua, IF. 4.89
"Deep Learning Techniques for Manned and Unmanned Ground, Aerial and Marine Vehicles", Electronics, IF. 2.412
"Electronics Application in Medicine & Health Care", Electronics, IF. 2.412
Curriculum vitae
Gabriella Casalino is currently an Assistant Professor at the CILab laboratory of the department of Informatics, University of Bari, working on machine learning techniques applied to Web Economy domain. This position has been funded by the Italian Ministry of Education, University and Research (M.I.U.R.) through the European funding project AIM (Attraction and International Mobility).
Her research activity is focused on Computational Intelligence with a particular interest for data analysis.
Three are the main themes she is currently working on: 1)Intelligent Data Analysis 2)Computational Intelligence for eHealth, 3)Data Stream Mining. Topics in which she has produced original contributions include: image analysis, educational data mining, text mining, e-health, bioinformatics and signal processing.
She is active in the computer science community as associate editor and guest editor of special issues in international journals. She is also active in international conference organization.
"AI 2.0-Enabled Next Generation Intelligence of Things for Smart Enterprise Systems", Computers, Materials & Continua, IF. 4.89
"Deep Learning Techniques for Manned and Unmanned Ground, Aerial and Marine Vehicles", Electronics, IF. 2.412
"Electronics Application in Medicine & Health Care", Electronics, IF. 2.412
Curriculum vitae
Michelangelo Ceci is an associate professor at the Department of Computer Science, University of Bari Aldo Moro (UNIBA). His research interests are in data mining, Machine Learning, Big Data Analytics and Ensemble Learning. He coordinated UNIBA’s participation in numerous national and international research projects, including MAESTRA (FP7-FET), IMPETUS, TOREADOR (Horizon 2020), Vi-POC and ComESto (National PON). He is action editor of the Data Mining and Knowledge Discovery journal and editorial board member of the Machine Learning journal and Journal of Intelligent Information Systems. He published over 180 international publications and chaired five international conferences, including the European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases in 2017.
Curriculum vitae
Michelangelo Ceci is an associate professor at the Department of Computer Science, University of Bari Aldo Moro (UNIBA). His research interests are in data mining, Machine Learning, Big Data Analytics and Ensemble Learning. He coordinated UNIBA’s participation in numerous national and international research projects, including MAESTRA (FP7-FET), IMPETUS, TOREADOR (Horizon 2020), Vi-POC and ComESto (National PON). He is action editor of the Data Mining and Knowledge Discovery journal and editorial board member of the Machine Learning journal and Journal of Intelligent Information Systems. He published over 180 international publications and chaired five international conferences, including the European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases in 2017.
Curriculum vitae
Curriculum vitae
