Autore: Antonio D'Uffizi

È online il nuovo bando relativo all’anno accademico 2026/2027 per il Corso di Alta Formazione in Management Sanitario, coordinato dal Prof. Armando Calabrese.

Per informazioni più dettagliate sul Corso, consultare la pagina https://dii.uniroma2.it/alta-formazione/corso-di-alta-formazione-in-management-sanitario/

We are excited to announce that the Department of Enterprise Engineering at the University of Rome Tor Vergata has been selected to coordinate DAPHnE, an Erasmus+ Alliances for Innovation project dedicated to advancing Data Journalism and Data-informed Communication in the age of Artificial Intelligence and digital transformation.

Under the scientific coordination of Prof. Paola Vocca, the Department leads an international consortium of universities, media organisations, SMEs and research centres committed to developing innovative educational pathways that empower journalists, communicators and future professionals to work confidently and responsibly with data.

As Project Coordinator, the Department plays a central role in the scientific, technical and strategic development of DAPHnE. Its main responsibilities include:

• Overall project coordination and management;
• Design and development of the DAPHnE digital learning platform;
• Design, organisation and integration of the DAPHnE curriculum;
• Development of innovative educational resources combining Artificial Intelligence, Data Science, Statistics, Data Visualisation and Digital Communication.

By combining cutting-edge research with educational innovation, the Department of Enterprise Engineering contributes to preparing a new generation of professionals capable of analysing, interpreting and communicating data critically, ethically and effectively in an AI-driven society.

We are proud to contribute to building a stronger European ecosystem for data literacy, digital communication and AI education together with our project partners.

La Commissione Europea ha pubblicato su Cordis un articolo di aggiornamento sul progetto MeDiTATe (Medical Digital Twin for Aneurysm prevention and Treatment), di cui il Prof. Biancolini è il Principal Investigator.

Un risultato molto interessante, come Università degli Studi di Roma Tor Vergata, è LivGemini, una start-up fondata durante il progetto dal ricercatore in fase iniziale Leonardo Geronzi, che trasforma modelli di simulazione cardiovascolare ad alta fedeltà in piattaforme digitali interattive e implementabili per la pianificazione chirurgica e il trattamento personalizzato, fornendo ai medici strumenti di supporto decisionale accessibili e basati sui dati.

Articolo

Il prof. Ugo Fratesi, direttore della rivista Spatial Economic Analysis, consegna il premio per il miglior articolo pubblicato nel 2025 a Massimo Giannini, ordinario di Politica economica del dipartimento di Ingegneria dell'Impresa "Mario Lucertini" dell'Università di Roma Tor Vergata, in Italia, per il suo contributo intitolato "A spatial stochastic frontier model with fixed effects and endogenous environmental variables". Spatial Economic Analysis è una pionieristica rivista internazionale della Regional Studies Association e della British and Irish Section della Regional Science Association International.

Nel campo dell'economia e della statistica, misurare con precisione l'efficienza delle imprese o dei sistemi nazionali è da sempre una sfida complessa, spesso ostacolata da distorsioni nei dati e variabili nascoste. Un nuovo studio promette di semplificare radicalmente questo compito attraverso l'introduzione di un modello statistico unificato. Una metodologia largamente utilizzata dai ricercatori è l'analisi della frontiera stocastica (SFA - Stochastic Frontier Analysis), un insieme di metodi impiegati per misurare l'efficienza economica o produttiva di un'organizzazione, di un'impresa o di un sistema. Tuttavia la letteratura internazionale ne mostra anche i limiti: la presenza di effetti individuali legati alla singola impresa, la possibile interdipendenza tra le variabili e la presenza di effetti di contagio o di imitazione tra imprese che condividono lo stesso territorio. Finora queste problematiche sono state trattate indipendentemente l'una dall'altra, senza quindi risolvere il problema metodologico nel suo complesso. Il presente studio colma questa lacuna proponendo un approccio unificato nell'ambito di un quadro ML (massima verosimiglianza), capace di affrontare tutte e tre le sfide contemporaneamente, come spiega il prof. Giannini al riguardo:

"Misurare l'efficienza significa capire quanto un'impresa o un sistema produttivo si avvicina al massimo risultato ottenibile con le risorse che impiega. Il problema è che questa misura viene facilmente distorta da tre fattori che agiscono insieme: le caratteristiche proprie di ciascuna impresa, che non osserviamo direttamente; il fatto che le variabili in gioco si influenzano a vicenda; e l'esistenza di legami territoriali, per cui il comportamento di un'impresa dipende da quello delle imprese vicine. Finora questi aspetti venivano corretti uno alla volta. L'idea del mio lavoro è trattarli tutti e tre all'interno di un unico modello coerente, che li stima simultaneamente anziché separatamente. In questo modo otteniamo misure di efficienza più affidabili e riusciamo anche a distinguere quanto un effetto nasca dall'impresa stessa e quanto, invece, si propaghi da quelle circostanti".

Video della premiazione