Scienze Statistiche e Gis
Il reparto di Scienze Statistiche e GIS applica analisi avanzate, machine learning e sistemi informativi geografici (GIS) per studiare la diffusione di malattie animali. Integrando dati genomici, epidemiologici e satellitari, sviluppa modelli predittivi per individuare aree a rischio e supportare strategie di contenimento. Con un approccio One Health, trasforma i dati complessi in strumenti operativi per la prevenzione delle zoonosi, contribuendo alla sorveglianza sanitaria e alla gestione delle emergenze con soluzioni innovative.
Il Reparto di Scienze Statistiche e GIS sviluppa strumenti di analisi avanzati trasformandoli in soluzioni operative a supporto della salute animale, umana e ambientale.
È un'unità multidisciplinare che opera all’interno del Centro di Referenza Nazionale per l'Epidemiologia Veterinaria. Fornisce supporto tecnico-scientifico nell’analisi di dati complessi e nello sviluppo di strumenti avanzati finalizzati alla sorveglianza epidemiologica, alla valutazione del rischio e alla prevenzione delle malattie infettive.
Il reparto, composto da statistici, matematici ed esperti GIS, applica metodologie di epidemiologia computazionale, integrando epidemiologia spaziale, machine learning, analisi geospaziale, network analysis e modellazione matematica. Attraverso l’analisi di dataset epidemiologici, genomici, climatici e ambientali studia la diffusione delle malattie trasmesse da vettori e in particolare delle zoonosi, valutando i fattori che ne influenzano la trasmissione e l’impatto dei cambiamenti climatici sulla loro incidenza e persistenza.
Parallelamente, il reparto sviluppa strumenti digitali innovativi per la gestione, l’analisi e la visualizzazione dei dati epidemiologici, tra cui piattaforme Web-GIS, dashboard interattive e sistemi di allerta precoce. Questi strumenti consentono il monitoraggio in tempo reale delle emergenze sanitarie e ambientali, la tracciabilità delle malattie, l’elaborazione di analisi geospaziali e il supporto alle decisioni.
Il reparto è attivamente coinvolto nella progettazione, nel coordinamento e nella realizzazione di progetti di ricerca nazionali e internazionali sulla sorveglianza epidemiologica, la modellizzazione delle malattie infettive, la valutazione del rischio sanitario, integrando dati da Earth Observation (EO) con modelli di Intelligenza Artificiale.
Oltre alle attività di ricerca specifiche, fornisce supporto metodologico ai laboratori dell’IZS-TE per l’analisi dei dati, per la progettazione e validazione di test diagnostici. Attraverso l’impiego di modelli statistici avanzati e microbiologia predittiva, contribuisce al miglioramento delle metodologie di sorveglianza e alla valutazione delle performance diagnostiche.
In ambito formativo, oltre alla formazione interna per il personale dell’Istituto, il reparto partecipa all’organizzazione di corsi specialistici, workshop e conferenze a livello nazionale e internazionale, con particolare attenzione a GIS, network analysis, analisi spaziale, statistica ed epidemiologia computazionale applicata alla sanità pubblica veterinaria.
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Annamaria Conte
Responsabile
Laureata in Scienze Statistiche, da oltre 30 anni lavora presso l’Istituto Zooprofilattico Sperimentale dell'Abruzzo e del Molise "G. Caporale", dove attualmente è Responsabile dell'Unità di Statistica e GIS.
Laureata in Scienze Statistiche, da oltre 30 anni lavora presso l’Istituto Zooprofilattico Sperimentale dell'Abruzzo e del Molise "G. Caporale", dove attualmente è Responsabile dell'Unità di Statistica e GIS.
La sua ricerca è focalizzata su metodi analitici ed epidemiologia spaziale delle principali malattie infettive animali, incluse le zoonosi, con particolare attenzione ai fattori che influenzano la diffusione e la persistenza delle malattie trasmesse da vettori. Coordina un team multidisciplinare di statistici, matematici ed esperti di Sistemi Informativi Geografici (GIS). Ha un ruolo attivo in progetti internazionali, che si occupano di integrare dati di Osservazione della Terra e Intelligenza Artificiale per la creazione di sistemi di allerta precoce, finalizzati alla prevenzione e al controllo delle malattie infettive emergenti e riemergenti.
È leader e collaboratrice in numerosi progetti finanziati dall’Unione Europea, dall'European Space Agency e da altre istituzioni internazionali, contribuendo alla produzione di strumenti innovativi per il monitoraggio delle malattie trasmesse da vettori e zoonotiche. Autrice di oltre 130 pubblicazioni su riviste impattate. Attualmente, è membro del One Health High Level Expert Panel (Term II), il gruppo consultivo scientifico delle Organizzazioni quadripartite (FAO, UNEP, OMS, WOAH) per la collaborazione su One Health.
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- + - Selected papers
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Analyzing trend and heatwaves of 15 Years of Sea Surface Temperature Variations along the Italian Adriatic Coast
Salini, R., Tora, S., Filipponi, F., Conte, A., Giansante, C., & Ippoliti, C. (2024). Veterinaria italiana, 60(4)
A Municipality-Based Approach Using Commuting Census Data to Characterize the Vulnerability to Influenza-Like Epidemic: The COVID-19 Application in Italy
Savini, L., Candeloro, L., Calistri, P., & Conte, A. (2020). Microorganisms, 8(6), 911.
Predicting WNV Circulation in Italy Using Earth Observation Data and Extreme Gradient Boosting Model
Candeloro, L., Ippoliti, C., Iapaolo, F., Monaco, F., Morelli, D., Cuccu, R., Fronte, P., Calderara, S., Vincenzi, S., Porrello, A., D’Alterio, N., Calistri, P., & Conte, A. (2020). Remote Sensing, 12(18), 3064.
Defining ecological regions in Italy based on a multivariate clustering approach: A first step towards a targeted vector borne disease surveillance
Ippoliti, C., Candeloro, L., Gilbert, M., Goffredo, M., Mancini, G., Curci, G., Falasca, S., Tora, S., Di Lorenzo, A., Quaglia, M., & Conte, A. (2019). PloS one, 14(7), e0219072.
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