Grazie a questo Corso universitario, 100% online, padroneggerai gli Aspetti Etici e Legali relativi all'implementazione dell'Intelligenza Artificiale nella Diagnostica per Immagini” 

Man mano che l'Intelligenza Artificiale diventa uno strumento essenziale nella Diagnostica per Immagini, emergono questioni etiche e legali che devono essere affrontate. In effetti, l'Organizzazione Mondiale della Sanità ha sottolineato la necessità di implementare un solido quadro etico per guidare l'uso di queste tecnologie, che devono essere allineate con i diritti e la dignità dei pazienti. In questo contesto, gli specialisti hanno bisogno di avere una conoscenza completa dei fattori etici e legali coinvolti nell'uso di questo strumento in ambito clinico.

In questo scenario, TECH crea un esclusivo Corso universitario in Aspetti Etici e Legali dell'Intelligenza Artificiale nella Diagnostica per Immagini. Progettato da riferimenti in questo campo, il percorso accademico approfondirà le considerazioni legali e normative sull'Intelligenza Artificiale applicata alle immagini mediche con Compliance.ai. In questa stessa linea, il piano di studi approfondirà i fattori che comprendono dal consenso informato o trasparenza nell'uso dei dati clinici al rispetto dell'autonomia del paziente nelle decisioni basate sull'Intelligenza Artificiale. Grazie a questo, gli studenti svilupperanno competenze avanzate con cui valuteranno situazioni etiche relative all'uso di questo strumento nella pratica medica, applicando le pertinenti norme di legge in questo settore per garantire sia la protezione dei dati che l'applicazione della legge.

Inoltre, per quanto riguarda la metodologia, la qualifica è impartita al 100% online, fornendo ai medici la possibilità di accedere al contenuto da qualsiasi luogo e in qualsiasi momento, adattando lo studio ai loro orari. Inoltre, TECH utilizza il suo rivoluzionario metodo di apprendimento: il Relearning. Questo sistema consiste nella ripetizione di concetti chiave per fissare le conoscenze e facilitare un apprendimento duraturo. Inoltre, l'unica cosa che gli studenti avranno bisogno è di un dispositivo elettronico con connessione ad internet per accedere al Campus Virtuale.

Posizionati nel mercato del lavoro con un programma online al 100% che si adatta alle tue esigenze e ti permette di aggiornare le tue conoscenze in modo immersivo”

Questo Corso universitario in Aspetti Etici e Legali dell'Intelligenza Artificiale nella Diagnostica per Immagini possiede il programma più completo e aggiornato del mercato. Le caratteristiche principali del programma sono:  

• Sviluppo di casi di studio presentati da esperti di Intelligenza Artificiale
• Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni scientifiche e pratiche riguardo alle discipline mediche essenziali per l’esercizio della professione 
• Esercizi pratici che offrono un processo di autovalutazione per migliorare l'apprendimento
• Particolare enfasi è posta sulle metodologie innovative
• Lezioni teoriche, domande all'esperto e/o al tutor, forum di discussione su questioni controverse e compiti di riflessione individuale
• Disponibilità di accesso ai contenuti da qualsiasi dispositivo fisso o portatile dotato di connessione a Internet 

Vuoi sviluppare capacità di pensiero critico per valutare l'impatto dell'Intelligenza Artificiale sul processo decisionale clinico? Ottieni tale obiettivo con questa qualifica universitaria”

Il personale docente del programma comprende rinomati specialisti del settore e altre aree correlate, che forniscono agli studenti le competenze necessarie a intraprendere un percorso di studio eccellente.

I contenuti multimediali, sviluppati in base alle ultime tecnologie educative, forniranno al professionista un apprendimento coinvolgente e localizzato, ovvero inserito in un contesto reale.

La creazione di questo programma è incentrata sull’Apprendimento Basato su Problemi, mediante il quale il professionista deve cercare di risolvere le diverse situazioni che gli si presentano durante il corso. Lo studente potrà usufruire di un innovativo sistema di video interattivi creati da esperti di rinomata fama.

Approfondirai le normative sulla trasparenza degli algoritmi di Intelligenza Artificiale nel campo della salute"

La metodologia online di TECH ti consente di scegliere dove e quando studiare, senza ostacolare le tue esigenze professionali"

Il presente corso post-laurea è stato progettato da esperti in Aspetti Etici e Legali dell'Intelligenza Artificiale nella Diagnostica per Immagini. Il programma approfondirà questioni come la gestione di pregiudizi algoritmici o la conformità alle normative sulla protezione dei dati fino al consenso informato. In questa stessa linea, il piano di studi fornirà agli studenti le strategie più sofisticate per garantire la riservatezza dei dati nei progetti di Intelligenza Artificiale. Inoltre, i materiali didattici analizzeranno tecniche avanzate per migliorare la spiegabilità dei modelli di Intelligenza Artificiale. 

Implementerai tecnologie che garantiscono la privacy e la sicurezza dei dati dei pazienti” 

Modulo 1. Aspetti etici e legali dell'intelligenza artificiale nella diagnostica per immagini 

1.1. Etica nell'applicazione dell'intelligenza artificiale nella diagnostica per immagini con Ethics and Algorithms Toolkit 

1.1.1. Principi etici fondamentali nell'uso dell'intelligenza artificiale per la diagnostica 
1.1.2. Gestione dei bias algoritmici e del loro impatto sull'equità diagnostica 
1.1.3. Consenso informato nell'era dell'intelligenza artificiale diagnostica 
1.1.4. Sfide etiche nell'implementazione internazionale delle tecnologie di Intelligenza Artificiale 

1.2. Considerazioni legali e normative sull'intelligenza artificiale applicata alle immagini mediche con Compliance.ai 

1.2.1. Attuale quadro normativo per l'intelligenza artificiale nella diagnostica per immagini 
1.2.2. Conformità alle normative sulla privacy e sulla protezione dei dati 
1.2.3. Requisiti di convalida e certificazione per gli algoritmi di intelligenza artificiale in ambito sanitario 
1.2.4. Responsabilità legale in caso di errori diagnostici da parte dell'intelligenza artificiale 

1.3. Consenso informato e aspetti etici nell'utilizzo dei dati clinici 

1.3.1. Revisione dei processi di consenso informato adattati all'intelligenza artificiale 
1.3.2. Educazione dei pazienti sull'uso dell'intelligenza artificiale nelle loro cure mediche 
1.3.3. Trasparenza nell'uso dei dati clinici per la formazione sull'intelligenza artificiale 
1.3.4. Rispetto dell'autonomia del paziente nelle decisioni basate sull'intelligenza artificiale 

1.4. Intelligenza artificiale e responsabilità nella Ricerca Clinica 

1.4.1. Assegnazione di responsabilità nell'uso dell'intelligenza artificiale per la diagnosi 
1.4.2. Implicazioni dei bug dell'intelligenza artificiale nella pratica clinica 
1.4.3. Assicurazione e copertura dei rischi associati all'uso dell'intelligenza artificiale 
1.4.4. Strategie per la gestione degli incidenti legati all'intelligenza artificiale 

1.5. Impatto dell'intelligenza artificiale sull'equità e sull'accesso all'assistenza sanitaria con AI for Good 

1.5.1. Valutazione dell'impatto dell'intelligenza artificiale sull'erogazione di servizi medici 
1.5.2. Strategie per garantire un accesso equo alla tecnologia dell'intelligenza artificiale 
1.5.3. Intelligenza artificiale come strumento per ridurre le disparità sanitarie 
1.5.4. Casi di studio sull'implementazione dell'intelligenza artificiale in contesti a risorse limitate 

1.6. Privacy e protezione dei dati nei progetti di ricerca con Duality SecurePlus 

1.6.1. Strategie per garantire la riservatezza dei dati nei progetti di intelligenza artificiale 
1.6.2. Tecniche avanzate per l'anonimizzazione dei dati dei pazienti 
1.6.3. Sfide legali ed etiche nella protezione dei dati personali 
1.6.4. Impatto delle violazioni della sicurezza sulla fiducia del pubblico 

1.7. Intelligenza artificiale e sostenibilità nella ricerca biomedica con Green Algorithm 

1.7.1. Uso dell'intelligenza artificiale per migliorare l'efficienza e la sostenibilità della ricerca 
1.7.2. Valutazione del ciclo di vita delle tecnologie di intelligenza artificiale nella sanità 
1.7.3. Impatto ambientale delle infrastrutture tecnologiche di intelligenza artificiale 
1.7.4. Pratiche sostenibili nello sviluppo e nella diffusione dell'intelligenza artificiale 

1.8. Verifica e spiegabilità dei modelli di intelligenza artificiale in ambito clinico con IBM AI Fairness 360 

1.8.1. Importanza di un audit regolare degli algoritmi di IA 
1.8.2. Tecniche per migliorare la spiegabilità dei modelli di IA 
1.8.3. Sfide nella comunicazione delle decisioni basate sull'IA a pazienti e medici 
1.8.4. Regolamenti sulla trasparenza degli algoritmi di intelligenza artificiale nell'assistenza sanitaria 

1.9. Innovazione e imprenditorialità nel campo dell'intelligenza artificiale clinica con Hindsait 

1.9.1. Opportunità per startup nelle tecnologie di intelligenza artificiale per la sanità 
1.9.2. Collaborazione pubblico-privato nello sviluppo dell'IA 
1.9.3. Sfide per gli imprenditori nel contesto normativo della sanità 
1.9.4. Storie di successo e lezioni apprese nell'imprenditoria dell'intelligenza artificiale clinica 

1.10. Considerazioni etiche nella collaborazione internazionale per la ricerca clinica con Global Alliance for Genomics and Health (GA4GH) 

1.10.1. Coordinamento etico nei progetti internazionali di intelligenza artificiale 
1.10.2. Gestione delle differenze culturali e normative nelle collaborazioni internazionali 
1.10.3. Strategie per un'equa inclusione negli studi globali 
1.10.4. Sfide e soluzioni nello scambio di dati

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