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GARR CONFERENCE 2017
15-17 NOVEMBER 2017, Ca' Foscari University of Venice

16 Nov 2017

Laura D'Este

IZS delle Venezie
http://www.izsvenezie.it/

Graduated in Computer Science at the University of Ca' Foscari, she works at Istituto Zooprofilattico Sperimentale delle Venezie, focussing on the study and implementation of health data analysis dashboards based on BI technologies and dashboards used both internally and externally for the monitoring and dissemination of activity data (both routine and emergency).

Laureata in informatica presso l’università di Ca Foscari, si occupa presso l’Istituto Zooprofilattico Sperimentale delle Venezie dello studio e della realizzazione tramite prodotti di BI di cruscotti di analisi dei dati sanitari, cruscotti utilizzati sia internamente che esternamente per il controllo e la diffusione dei dati di attività (sia routinaria che d’emergenza).

SESSIONE 2

Big Data and biomedical research

Applicazione di strumenti di business intelligence agli studi epidemiologici in sanità pubblica veterinaria

Laura D'Este, Elena Mazzolini, Andrea Ponzoni, Giuseppe Arcangeli, Antonio Barberio, Lisa Barco, Monia Cocchi, Gabriella Conedera, Michela Corrò, Debora Dellamaria, Ilenia Drigo, Nicola Pozzato, Karin Trevisiol and Fabrizio Agnoletti.

L’ottimizzazione degli strumenti di campionamento di convenienza per le ricerche in sanità animale, al fine di controllare i costi e i tempi dei progetti di ricerca, rientra nell'applicazione delle strategie aziendali di process management. Allo scopo, l'IZSVe ha introdotto QlikView, un prodotto di Business Intelligence (BI) predisposto per il controllo di gestione, nella pianificazione, gestione e monitoraggio dei sistemi di sorveglianza veterinaria.

QlikView è stato affiancato al LIMS IZSVe per individuare i campioni analitici, inviati ad IZSVe per altre finalità, utilizzabili nei disegni di studio predisposti per tre diverse indagini epidemiologiche, tese a verificare la presenza o la prevalenza, di microrganismi di interesse in sanità pubblica. Le modalità di campionamento previste da tre studi epidemiologici a) presenza di Clostridium difficile in molluschi eduli bivalvi; b) diffusione di MRSA in latte bovino; c) diffusione di E. coli ESBL+ in bovini, suini, cani e pollame, sono state descritte in un modello decisionale e in una matrice numerica successivamente tradotti in QlikView.

Dopo 20 mesi di applicazione likView ha facilitato la realizzazione di un campionamento di convenienza da matrici analitiche conferite ad IZSVe per altri scopi, permettendo di identificare e raccogliere il 98% dei campioni previsti dagli studi e offrendo in tal modo interessanti prospettive di supporto da parte degli strumenti di BI all'attività di ricerca e sorveglianza in veterinaria.

Application of business intelligence tools to epidemiological studies in public animal health

Laura D'Este, Elena Mazzolini, Andrea Ponzoni, Giuseppe Arcangeli, Antonio Barberio, Lisa Barco, Monia Cocchi, Gabriella Conedera, Michela Corrò, Debora Dellamaria, Ilenia Drigo, Nicola Pozzato, Karin Trevisiol and Fabrizio Agnoletti.

In veterinary medicine research, the optimisation of tools for convenience sampling with the purpose of determining the costs and timing of research projects, is a part of enterprise strategies for process management.

To this end, IZSVe has introduced QlikView, a Business Intelligence (BI) product offering performance audit, planning, management and monitoring features for animal health supervision systems. QlikView is coupled with the IZSVe LIMS for the identification of analytical samples, sent to IZSVe for other purposes, that can be used in designing new studies for three different epidemiological enquiries, aimed to verify the presence or the prevalence of microorganisms of attention in public health.

The sampling procedures foreseen from the aforementioned three epidemiological studies on a) presence of Clostridium Difficile in bivalve edible molluscs; b) diffusion of MRSA in bovine milk; c) diffusion of E. coli ESBL+ in cattle, pigs, dogs and poultry, were described in a decisional model and in a numerical matrix subsequently translated in QlikView. After 20 months of application likView has facilitated the implementation of sampling of convenience from analytical matrixes conferred to IZSVe for other purposes, allowing to identify and collect 98% of the anticipated champions from the studies and thus offering interesting perspectives for the use of tools of BI support research and monitoring in animal health.

 


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