CV Giuseppe Neri

Giuseppe

Neri

22/07/1980

Medico-Chirurgo; specialista in Anatomia Patologica

Dipart. Servizi Diagnostici e per Immagini: SC Anatomia Patologica

Dirigente Medico

0382 503057

g.neri @ smatteo.pv.it

Laurea in Medicina e Chirurgia (110/110 e Lode)

Specializzazione in Anatomia Patologica (50/50 e Lode)

Dal 01/01/2024 al 31/05/2024: in qualità di vincitore di assegno di ricerca presso il Dipartimento di Medicina Molecolare dell’Università degli Studi di Pavia, il Dott. Giuseppe Neri, nell’ambito dei linfomi a primitività extranodale, si è specificatamente occupato dei linfomi primitivi diffusi del sistema nervoso centrale (PCNS-DLBCL), con l’obiettivo di caratterizzare una coorte di pazienti immunocompetenti affetti da PCNS-DLBCL, evidenziando le principali caratteristiche comuni dal punto di vista: clinico-laboratoristico, morfologico, immunoistochimico e genetico-molecolare. Dal 2003 al 2023: prima come allievo interno e successivamente come medico in formazione specialistica, Il Dott. Giuseppe Neri ha maturato un particolare "expertise" diagnostico e di ricerca nei seguenti settori: - Linfomi B e T nodali ed extranodali - Linfomi B e T a primitività cutanea - Patologia neoplastica della cute - Patologia neoplastica dei tessuti molli - Patologia neoplastica gastrointestinale - Patologia chirurgica (Surgical pathology) - Immunologia ed oncologia molecolare - Tecniche di sequenziamento NGS - Intelligenza artificiale e digital pathology. Dal 2019 ad oggi: Socio ordinario della SIAPEC–IAP (Italian Society of Anatomic Pathology and Diagnostic Cytopathology–Italian Division of the International Academy of Pathology). Dal 2020 ad oggi: Membro dell’ESP (European Society of Pathology).

Inglese (scritto e parlato): fluente

Ottima conoscenza dei principali sistemi operativi per desktop e mobile: Microsoft Windows 7/8/10/11; macOS; Linux; Android. Ottima conoscenza di Microsoft Office. Ottima conoscenza dei principali database relazionali e delle principali tecniche di analisi gestione e rappresentazione dei dati. Ottima conoscenza della suite di Google. Buona capacità di programmazione. Buone conoscenze dei principali Content Management Systems (CMS). Buone conoscenze sulla sicurezza informatica. Ottima conoscenza dei tool per le conferenze online. Ottima conoscenza dei sistemi in cloud per la condivisione dei dati. Ottime competenze sulla gestione e sull’analisi delle immagini (digitali e non): parametri caratteristici di un’immagine clinica e loro correlazione con la potenzialità diagnostica: luminosità, densità ottica, contrasto, risoluzione spaziale, risoluzione di profondità, risoluzione d’ampiezza; equalizzazione automatica di un’immagine; correzione gamma; tecniche per la riduzione del rumore; ricostruzione di un’immagine 2D a partire da una serie di proiezioni; immagini 3D e 4D; elaborazioni di immagini per studi funzionali; elementi di intelligenza artificiale applicati al medical imaging: architetture machine learning e deep learning.