Di Serio Mariaclelia Stefania Professore ordinarioPsicologiaMED/01

Biografia

Biografia

Posizione attuale

  • Professore Ordinario di Statistica Medica ed Epidemiologia presso Unisr
  • Dal 2007 Professore incaricato di Statistica presso l’Università degli Studi della Svizzera Italiana sede Lugano
  • Dal 2005 Direttore del CUSSB (University Centre for Statistics in the Biomedical Sciences)cussb.unisr.it

Breve Curriculum

  • 2015 Presidente della Società Italiana Di Biometria (International Biometrics Socienty, Italian Region) con decorrenza 2016-2020.
  • 2005-2015 Professore Associato in Statistica presso Unisr
  • 2001 – 2004 Technical University in Munich (Germany) responsabile dell’unità di Statistica dell MSIF (Multiple Sclerosis International Foundation), Sylvia Lawry Centre.
  • 1996 – 2000 periodo post-doc presso la Duke University, UCLA, e Johns Hopkins University. (semestri estivi)
  • 1996-2000 Docente di Statistica presso Unisr
  • 1992-1996. Dottorato in Statistica ( Chapel Hill, PhD program University of North Carolina-USA joint with University of Trento)
  • 1995-1996 Tesi di Dottorato presso il Dipartimento di Biostatistica dell’Università di Copenhagen (Denmark)
  • 1991: Laurea in Economia con indirizzo statistico.

Principali collaborazioni scientifiche:

INTERNAZIONALI

  • SFI (Statistics for Innovation Department) (Oslo, Norwey). Prof. Frigessi
  • Institute of Statistics and Probability (Groeningen, Holland)
  • Inter Disciplinary Institute of Data Science (USI-Switzerland)
  • Institute of Bioinformatics and Statistics, Department of Molecular Biology, (Netherlands)
  • Cancer Institute, Amsterdam.
  • Walter and Hiliza Hall, Medical Centre, Melbourne- Australia
  • Department of Decision Sciences, Tel Aviv, (Israel).
  • MRC Cambridge,(UK)

NAZIONALI

  • Istituto di Statistica Medica e Biometria Università degli Studi di Milano
  • Università Bocconi di Milano
  • Politecnico di Milano (facoltà di bioingegneria)
  • Università RomaTre

Interessi di ricerca principali.

  • Modelli grafici e reti bayesiane per lo studio delle malattie complesse
  • Modelli statistici per lo studio dell’evoluzione di malattia negli studi longitudinali (applicazioni in malattie complesse, virologia, oncologia.)
  • Modelli statistici per la genetica e genomica.
  • Studio della struttura di dipendenza sottostante alla System Biology.
  • Modelli di sopravvivenza multivariata a rischi competitivi
  • Studio di paradossi probabilistici in biomedicina
  • Valutazione dei fattori prognostici
  • Modelli predittivi per il corso di malattia
  • Studio di biomarcatori biologici e clinici

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