Biografia

Arianna Dagliati è Professore Associato presso l’Università di Pavia, Dipartimento di Ingegneria Industriale e dell'Informazione. La sua ricerca si concentra sull’analisi di dati temporali, su metodi di machine learning basati su grafi e sulla generazione di dati sintetici. Ha conseguito la Laurea Magistrale e il Dottorato di Ricerca in Bioingegneria e Bioinformatica presso l’Università di Pavia. Ha svolto attività di ricerca come visiting scholar presso l’Università della Pennsylvania e ha ricoperto incarichi di ricerca presso l’Università di Manchester. Dal 2013 ha contribuito a numerosi progetti europei e internazionali sull’applicazione dell’intelligenza artificiale al diabete di tipo 2, alle malattie neurodegenerative, alla coronaropatia e alla sindrome post-acuta da COVID-19. La sua tesi di dottorato ha ricevuto il premio Marco Ramoni e nel 2021 è stata nominata Rising Star dalla società AIME. Dal giugno 2021 è membro del Consiglio Direttivo di AIME. Fa parte del comitato editoriale del Journal of Biomedical Informatics (JBI) e ha fatto parte dei comitati editoriali di IEEE EMBC e IEEE ICHI.

Progetti

BRAINTEASER

BRinging Artificial INTelligencE home for a better cAre of amyotrophic lateral sclerosis and multiple SclERosis

Pubblicazioni

Peracchio, Nicora, Parimbelli, Buonocore, Dagliati, Bellazzi et al

RelAI: an automated approach to judge pointwise ML prediction reliability

Pubblicato in: International Journal of Medical Informatics

Santangelo, Nicora, Bellazzi, Dagliati

How good is your synthetic data? SynthRO, a dashboard to evaluate and benchmark synthetic tabular data

Samuele Pe, Arianna Dagliati, Enea Parimbelli, Bruna Maria Vittoria Guerra, Stefania Sozzi, Riccardo Bellazzi, Giovanna Nicora

How improper dataset split hinders model generalizability: a systematic comparison in Human activity recognition and exercise evaluation tasks

Pubblicato in: International Journal of Medical Informatics

Contatti