2026_IR_28_DEI_Sviluppo di metodi avanzati per la correzione dei fattori confondenti negli studi osservazionali retrospettivi basati su dati real-world e modelli di reti bayesiane per la previsione degli esiti del diabete

Sintesi

I metodi allo stato dell’arte per la correzione dei fattori confondenti negli studi osservazionali retrospettivi basati su dati real-world sono spesso semiautomatici e richiedono l’impostazione di iperparametri e la scelta dei modelli del propensity score e dell’outcome. Il ricercatore analizzerà approcci che sfruttano funzioni costo e tecniche di apprendimento automatico per automatizzare queste fasi, rendendo la p...

Requisiti principali

• Requisiti indicati nel bando ufficiale