L'IA nella pratica clinica promette di migliorare la qualità dell'assistenza medica, ridurre gli errori e aprire nuove frontiere per la medicina personalizzata e la ricerca biomedica" 

L'Intelligenza Artificiale può essere applicata alla pratica medica, analizzando grandi insiemi di dati medici per identificare modelli e tendenze e facilitando diagnosi più precoci e accurate. Inoltre, nella gestione dei pazienti, l'IA è in grado di prevedere potenziali complicazioni, personalizzare i trattamenti e ottimizzare l'allocazione delle risorse, migliorando l'efficienza e la qualità dell'assistenza. L'automazione dei compiti di routine libera anche il tempo ai professionisti di concentrarsi su aspetti più complessi e umani dell'assistenza, promuovendo progressi significativi nella medicina. 

Per tale ragione, TECH ha sviluppato questo master privato in Intelligenza Artificiale nella Pratica Clinica, con un approccio completo e specializzato. I moduli specifici tratteranno, dalla padronanza degli strumenti pratici di IA, alla comprensione critica della sua applicazione etica e legale in medicina. Il focus su applicazioni mediche specifiche, come la diagnosi assistita dall'IA e la gestione del dolore, doterà i professionisti di competenze e conoscenze avanzate in aree chiave dell'assistenza sanitaria.  

Verrà inoltre favorita la collaborazione multidisciplinare, preparando gi studenti a lavorare in team diversi all'interno di contesti clinici. Inoltre, l'attenzione all'etica, alla legge e alla governance garantirà una comprensione responsabile e un'applicazione pratica nello sviluppo e nell'implementazione di soluzioni di IA nell'assistenza sanitaria. La combinazione di apprendimento teorico e pratico, insieme all'applicazione dei Big Data nell'assistenza sanitaria, consentirà ai medici di affrontare le sfide attuali e future del settore in modo completo e competente. 

In questo modo, TECH ha ideato un programma completo basato sull'innovativa metodologia Relearning, per preparare esperti di IA altamente competenti. Questa forma di apprendimento si concentra sulla ripetizione dei concetti chiave per garantire una solida comprensione. Per accedere ai contenuti in qualsiasi momento, sarà necessario solo un dispositivo elettronico con una connessione a Internet, liberando i partecipanti da orari fissi o dall'obbligo di partecipare di persona. 

La struttura del programma ti consentirà una progressione coerente, dai fondamenti alle applicazioni più avanzate"  

Questo master privato in Intelligenza Artificiale nella Pratica Clinica possiede il programma scientifico più completo e aggiornato del mercato. Le sue caratteristiche principali sono:

• Sviluppo di casi di studio presentati da esperti di Intelligenza Artificiale nella Pratica Clinica 
• Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni scientifiche e pratiche su quelle discipline che sono essenziali per la pratica professionale 
• 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 
• Contenuti disponibili da qualsiasi dispositivo fisso o portatile provvisto da una connessione internet 

Approfondirai la scienza dei dati sanitari supportata dall'IA, esplorando la biostatistica e l'analisi di big data attraverso 2.250 ore di contenuti innovativi" 

Il personale docente del programma comprende professionisti del settore che apportano l'esperienza del loro lavoro a questa specializzazione, oltre a specialisti riconosciuti da società di riferimento e università prestigiose.  

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.   

Analizzerai come l'IA interpreta i dati genetici per progettare strategie terapeutiche specifiche, grazie a questo programma 100% online"

Applicherai il data mining e l'apprendimento automatico nel contesto dell'assistenza sanitaria. Cosa aspetti a iscriverti?"

Il master privato in Intelligenza Artificiale nella Pratica Clinica mira a preparare professionisti del settore sanitario per trasformare l'assistenza medica attraverso l'applicazione strategica dell'IA. Questo programma innovativo doterà gli studenti di solide competenze nell'analisi dei dati medici, nella diagnosi assistita dall'IA, nella personalizzazione del trattamento e nella gestione efficiente dell'assistenza ai pazienti. Al termine della specializzazione, gli studenti saranno preparati a guidare il cambiamento, migliorando l'accuratezza diagnostica, ottimizzando i protocolli di trattamento e promuovendo un'assistenza sanitaria più accessibile ed efficace. 

TECH ti preparerà per trasformare la pratica clinica, migliorare la diagnostica e progettare trattamenti accurati e personalizzati" 

Obiettivi generali

• Comprendere le basi teoriche dell'Intelligenza Artificiale 
• Studiare i diversi tipi di dati e comprendere il ciclo di vita dei dati 
• Valutare il ruolo cruciale dei dati nello sviluppo e nell'implementazione di soluzioni di Intelligenza Artificiale 
• Approfondire la comprensione degli algoritmi e della complessità per risolvere problemi specifici 
• Esplorare le basi teoriche delle reti neurali per lo sviluppo del Deep Learning 
• Analizzare l'informatica bio-ispirata e la sua rilevanza per lo sviluppo di sistemi intelligenti 
• Analizzare le attuali strategie di Intelligenza Artificiale in vari campi, identificando opportunità e sfide 
• Valutare criticamente i benefici e i limiti dell'IA nella sanità, identificando le potenziali insidie e fornendo una valutazione informata della sua applicazione clinica 
• Riconoscere l'importanza della collaborazione tra le discipline per sviluppare soluzioni di IA efficaci 
• Acquisire una prospettiva completa delle tendenze emergenti e delle innovazioni tecnologiche nell'IA applicata all'assistenza sanitaria 
• Acquisire una solida conoscenza dell'acquisizione, del filtraggio e della pre-elaborazione dei dati medici 
• Comprendere i principi etici e le normative legali applicabili all'implementazione dell'IA in medicina, promuovendo pratiche etiche, equità e trasparenza 

Obiettivi specifici

Modulo 1. Fondamenti dell’Intelligenza Artificiale

• Analizzare l'evoluzione storica dell'Intelligenza Artificiale, dagli inizi allo stato attuale, identificando le pietre miliari e gli sviluppi principali 
• Comprendere il funzionamento delle reti neurali e la loro applicazione nei modelli di apprendimento dell'Intelligenza Artificiale 
• Studiare i principi e le applicazioni degli algoritmi genetici, analizzando la loro utilità nella risoluzione di problemi complessi 
• Analizzare l'importanza di thesauri, vocabolari e tassonomie nella strutturazione ed elaborazione dei dati per i sistemi di IA 
• Esplorare il concetto di web semantico e la sua influenza sull'organizzazione e la comprensione delle informazioni negli ambienti digitali 

Modulo 2. Tipi e Cicli di Vita del Dato

• Comprendere i concetti fondamentali della statistica e la loro applicazione nell'analisi dei dati 
• Identificare e classificare i diversi tipi di dati statistici, da quelli quantitativi a quelli qualitativi 
• Analizzare il ciclo di vita dei dati, dalla generazione allo smaltimento, identificando le fasi principali 
• Esplorare le fasi iniziali del ciclo di vita dei dati, evidenziando l'importanza della pianificazione e della struttura dei dati 
• Studiare i processi di raccolta dei dati, compresi la metodologia, gli strumenti e i canali di raccolta 
• Esplorare il concetto di Datawarehouse (Magazzini di Dati), con particolare attenzione agli elementi e alla sua progettazione 
• Analizzare gli aspetti normativi relativi alla gestione dei dati, rispettando le normative sulla privacy e sulla sicurezza, nonché le best practice 

Modulo 3. Il dato nell'Intelligenza Artificiale

• Padroneggiare i fondamenti della scienza dei dati, coprendo strumenti, tipi e fonti per l'analisi delle informazioni 
• Esplorare il processo di trasformazione dei dati in informazioni utilizzando tecniche di data mining e di visualizzazion 
• Studiare la struttura e le caratteristiche degli insiemi di dati, comprendendone l'importanza nella preparazione e nell'utilizzo dei dati per i modelli di Intelligenza Artificiale 
• Analizzare i modelli supervisionati e non supervisionati, compresi i metodi e la classificazione 
• Utilizzare strumenti specifici e best practice nella gestione e nell'elaborazione dei dati, garantendo efficienza e qualità nell'implementazione dell'Intelligenza Artificiale 

Modulo 4. Data Mining Selezione, pre-elaborazione e trasformazione 

• Padroneggiare le tecniche di inferenza statistica per comprendere e applicare i metodi statistici nel data mining 
• Eseguire un'analisi esplorativa dettagliata dei set di dati per identificare modelli, anomalie e tendenze rilevanti 
• Sviluppare competenze per la preparazione dei dati, compresa la pulizia, l'integrazione e la formattazione dei dati per l'utilizzo nel data mining 
• Implementare strategie efficaci per gestire i valori mancanti nei set di dati, applicando metodi di imputazione o rimozione in base al contesto 
• Identificare e ridurre il rumore nei dati, utilizzando tecniche di filtraggio e smussamento per migliorare la qualità del set di dati 
• Affrontare la pre-elaborazione dei dati in ambienti Big Data 

Modulo 5. Algoritmi e complessità nell'Intelligenza Artificiale

• Introdurre le strategie di progettazione degli algoritmi, fornendo una solida comprensione degli approcci fondamentali alla risoluzione dei problemi 
• Analizzare l'efficienza e la complessità degli algoritmi, applicando tecniche di analisi per valutare le prestazioni in termini di tempo e spazio 
• Studiare e applicare algoritmi di ordinamento, comprendendo le loro prestazioni e confrontando la loro efficienza in contesti diversi 
• Esplorare algoritmi ad albero, comprendendo la loro struttura e le loro applicazioni 
• Analizzare gli algoritmi con Heaps, analizzandone l'implementazione e l'utilità nella manipolazione efficiente dei dati 
• Analizzare algoritmi basati su grafi, esplorando la loro applicazione nella rappresentazione e soluzione di problemi che coinvolgono relazioni complesse 
• Studiare gli algoritmi Greedy, comprendendo la loro logica e le loro applicazioni nella risoluzione di problemi di ottimizzazione 
• Studiare e applicare la tecnica del backtracking per la risoluzione sistematica dei problemi, analizzandone l'efficacia in una varietà di scenari 

Modulo 6. Sistemi intelligenti

• Esplorare la teoria degli agenti, comprendendo i concetti fondamentali del suo funzionamento e la sua applicazione nell'Intelligenza Artificiale e nell'ingegneria del Software 
• Studiare la rappresentazione della conoscenza, compresa l'analisi delle ontologie e la loro applicazione nell'organizzazione delle informazioni strutturate 
• Analizzare il concetto di web semantico e il suo impatto sull'organizzazione e sul reperimento delle informazioni negli ambienti digitali 
• Valutare e confrontare diverse rappresentazioni della conoscenza, integrandole per migliorare l'efficienza e la precisione dei sistemi intelligenti 
• Studiare i ragionatori semantici, i sistemi basati sulla conoscenza e i sistemi esperti, comprendendone le funzionalità e le applicazioni nel processo decisionale intelligente 

Modulo 7. Apprendimento automatico e data mining 

• Introdurre i processi di scoperta della conoscenza e i concetti fondamentali dell'apprendimento automatico 
• Studiare gli alberi decisionali come modelli di apprendimento supervisionato, comprendendone la struttura e le applicazioni 
• Valutare i classificatori utilizzando tecniche specifiche per misurarne le prestazioni e l'accuratezza nella classificazione dei dati 
• Studiare le reti neurali, comprendendone il funzionamento e l'architettura per risolvere problemi complessi di apprendimento automatico 
• Esplorare i metodi bayesiani e la loro applicazione nell'apprendimento automatico, comprese le reti bayesiane e i classificatori bayesiani 
• Analizzare modelli di regressione e di risposta continua per la previsione di valori numerici dai dati 
• Studiare le tecniche di clustering per identificare modelli e strutture in insiemi di dati non etichettati 
• Esplorare il text mining e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), comprendendo come le tecniche di apprendimento automatico vengono applicate per analizzare e comprendere il testo 

Modulo 8. Le reti neurali, base del Deep Learning

• Padroneggiare i fondamenti dell'Apprendimento Profondo, comprendendo il suo ruolo essenziale nel Deep Learning 
• Esplorare le operazioni fondamentali delle reti neurali e comprendere la loro applicazione nella costruzione di modelli 
• Analizzare i diversi livelli utilizzati nelle reti neurali e imparare a selezionarli in modo appropriato 
• Comprendere l'efficace collegamento di strati e operazioni per progettare architetture di reti neurali complesse ed efficienti 
• Utilizzare trainer e ottimizzatori per mettere a punto e migliorare le prestazioni delle reti neurali 
• Esplorare la connessione tra neuroni biologici e artificiali per una comprensione più approfondita della progettazione di modelli 
• Regolare gli iperparametri per la Fine Tuning delle reti neurali, ottimizzando le loro prestazioni su compiti specifici 

Modulo 9. Addestramento di reti neurali profonde

• Risolvere i problemi legati ai gradienti nell'addestramento delle reti neurali profonde 
• Esplorare e applicare diversi ottimizzatori per migliorare l'efficienza e la convergenza dei modelli 
• Programmare il tasso di apprendimento per regolare dinamicamente il tasso di convergenza del modello 
• Comprendere e affrontare l'overfitting attraverso strategie specifiche durante l'addestramento 
• Applicare linee guida pratiche per garantire un addestramento efficiente ed efficace delle reti neurali profonde 
• Implementare Transfer Learning come tecnica avanzata per migliorare le prestazioni del modello su compiti specifici 
• Esplorare e applicare le tecniche di Data Augmentation per arricchire i dataset e migliorare la generalizzazione del modello 
• Sviluppare applicazioni pratiche utilizzando il Transfer Learning per risolvere problemi reali 
• Comprendere e applicare le tecniche di regolarizzazione per migliorare la generalizzazione ed evitare l'overfitting nelle reti neurali profonde 

Modulo 10. Personalizzazione di Modelli e allenamento con TensorFlow

• Imparare i fondamenti di TensorFlow e la sua integrazione con NumPy per una gestione efficiente dei dati e dei calcoli
• Personalizzare i modelli e gli algoritmi di addestramento utilizzando le funzionalità avanzate di TensorFlow 
• Esplorare l'API tfdata per gestire e manipolare in modo efficiente gli insiemi di dati 
• Implementare il formato TFRecord per memorizzare e accedere a grandi insiemi di dati in TensorFlow 
• Utilizzare i livelli di preelaborazione di Keras per facilitare la costruzione di modelli personalizzati 
• Esplorare il progetto TensorFlow Datasets per accedere a insiemi di dati predefiniti e migliorare l'efficienza dello sviluppo 
• Sviluppare un'applicazione di Deep Learning con TensorFlow, integrando le conoscenze acquisite nel modulo 
• Applicare in modo pratico tutti i concetti appresi nella costruzione e nell'addestramento di modelli personalizzati con TensorFlow in situazioni reali 

Modulo 11. Deep Computer Vision con Reti Neurali Convoluzionali

• Comprendere l'architettura della corteccia visiva e la sua importanza per la Deep Computer Vision 
• Esplorare e applicare i livelli convoluzionali per estrarre caratteristiche chiave dalle immagini 
• Implementare i livelli di clustering e il loro utilizzo nei modelli di Deep Computer Vision con Keras 
• Analizzare varie architetture di reti neurali convoluzionali (CNN) e la loro applicabilità in diversi contesti 
• Sviluppare e implementare una CNN ResNet utilizzando la libreria Keras per migliorare l'efficienza e le prestazioni del modello 
• Utilizzare modelli Keras pre-addestrati per sfruttare l'apprendimento per trasferimento per compiti specifici 
• Applicare tecniche di classificazione e localizzazione in ambienti di Deep Computer Vision 
• Esplorare le strategie di rilevamento e tracciamento degli oggetti utilizzando le Reti Neurali Convoluzionali 
• Implementare tecniche di segmentazione semantica per comprendere e classificare in modo dettagliato gli oggetti nelle immagini 

Modulo 12. Processo del linguaggio naturale (NLP) con Reti Naturali Ricorrenti (RNN) e Attenzione

• Sviluppare competenze nella generazione di testi utilizzando Reti Neurali Ricorrenti (RNN) 
• Applicare le RNN nella classificazione delle opinioni per l'analisi del sentiment nei testi 
• Comprendere e applicare i meccanismi attenzionali nei modelli di elaborazione del linguaggio naturale 
• Analizzare e utilizzare i modelli Transformer  in compiti specifici di NLP 
• Esplorare l'applicazione dei modelli Transformer nel contesto dell'elaborazione delle immagini e della computer vision 
• Acquisire familiarità con la libreria Transformers di Hugging Face per l'implementazione efficiente di modelli avanzati 
• Confrontare diverse librerie di Transformers per valutarne l'idoneità a compiti specifici 
• Sviluppare un'applicazione pratica di NLP che integri RNN e meccanismi di attenzione per risolvere problemi del mondo reale 

Modulo 13. Autoencoder, GAN,e Modelli di Diffusione

• Sviluppare rappresentazioni efficienti dei dati utilizzando Autoencoders, GANs e Modelli di Diffusione 
• Eseguire la PCA utilizzando un autoencoder lineare incompleto per ottimizzare la rappresentazione dei dati 
• Implementare e comprendere il funzionamento degli autoencoder impilati 
• Esplorare e applicare gli autoencoder convoluzionali per un'efficiente rappresentazione visiva dei dati 
• Analizzare e applicare l'efficacia degli autoencoder sparsi nella rappresentazione dei dati 
• Generare immagini di moda dal dataset MNIST utilizzando gli Autoencoders 
• Comprendere il concetto di reti avversarie generative (GAN) e di Modelli di Diffusione 
• Implementare e confrontare le prestazioni dei Modelli di Diffusione e delle GAN nella generazione dei dati 

Modulo 14. Informatica bio-ispirata

• Introdurre i concetti fondamentali del bio-inspired computing 
• Esplorare gli algoritmi di adattamento sociale come approccio chiave nel bio-inspired computing 
• Analizzare le strategie di esplorazione e sfruttamento dello spazio negli algoritmi genetici 
• Esaminare modelli di calcolo evolutivo nel contesto dell'ottimizzazione
• Continuare l'analisi dettagliata dei modelli di calcolo evolutivo
• Applicare la programmazione evolutiva a problemi specifici di apprendimento 
• Affrontare la complessità dei problemi multi-obiettivo nell'ambito della computazione bio-ispirata 
• Esplorare l'applicazione delle reti neurali nel campo del bio-inspired computing
• Approfondire l'implementazione e l'utilità delle reti neurali nell'ambito del bio-inspired computing

Modulo 15. Intelligenza Artificiale: strategie e applicazioni 

• Sviluppare strategie per l'implementazione dell'intelligenza artificiale nei servizi finanziari 
• Analizzare le implicazioni dell'intelligenza artificiale nella fornitura di servizi sanitari 
• Identificare e valutare i rischi associati all'uso dell'IA nel settore sanitario 
• Valutare i rischi potenziali associati all'uso dell'IA nell'industria 
• Applicare le tecniche di intelligenza artificiale nell'industria per migliorare la produttività 
• Progettare soluzioni di intelligenza artificiale per ottimizzare i processi nella pubblica amministrazione 
• Valutare l'implementazione delle tecnologie di IA nel settore dell'istruzione 
• Applicare tecniche di intelligenza artificiale nel settore forestale e agricolo per migliorare la produttività 
• Ottimizzare i processi delle risorse umane attraverso l'uso strategico dell'intelligenza artificiale 

Modulo 16. Diagnosi nella pratica clinica grazie all’IA 

• Analizzare criticamente i benefici e i limiti dell’IA in ambito sanitario. 
• Identificare le potenziali insidie, fornendo una valutazione informata della sua applicazione in ambito clinico. 
• Riconoscere l’importanza della collaborazione tra le discipline per sviluppare soluzioni di IA efficaci. 
• Sviluppare le competenze per applicare gli strumenti di IA nel contesto clinico, concentrandosi su aspetti quali la diagnosi assistita, l’analisi delle immagini mediche e l’interpretazione dei risultati. 
• Identificare le potenziali insidie nell’applicazione dell’IA in ambito sanitario, fornendo una visione informata del suo utilizzo in ambito clinico. 

Modulo 17. Trattamento e gestione del paziente con IA 

• Interpretare i risultati per la creazione di set di dati etici e l’applicazione strategica nelle emergenze sanitarie. 
• Acquisire competenze avanzate nella presentazione, visualizzazione e gestione dei dati dell’IA in ambito sanitario. 
• Acquisire una prospettiva completa sulle tendenze emergenti e sulle innovazioni tecnologiche dell’IA applicate all’assistenza sanitaria. 
• Sviluppare algoritmi di IA per applicazioni specifiche come il monitoraggio della salute, facilitando l’implementazione efficace di soluzioni nella pratica medica. 
• Progettare e implementare trattamenti medici personalizzati analizzando i dati clinici e genomici dei pazienti con l’IA. 

Modulo 18. Personalizzazione della salute attraverso l’IA 

• Approfondire le tendenze emergenti dell’IA applicata all’assistenza sanitaria personalizzata e il loro impatto futuro. 
• Definire le applicazioni dell’IA per personalizzare i trattamenti medici, dall’analisi genomica alla gestione del dolore. 
• Differenziare algoritmi specifici di IA per lo sviluppo di applicazioni legate alla progettazione di farmaci o alla robotica chirurgica.  
• Identificare le tendenze emergenti nell’IA sanitaria personalizzata e il loro impatto futuro. 
• Promuovere l’innovazione attraverso la creazione di strategie volte a migliorare l’assistenza sanitaria. 

Modulo 19. Analisi dei Big Data nel settore sanitario con IA 

• Acquisire una solida conoscenza della raccolta, del filtraggio e della pre-elaborazione dei dati medici. 
• Sviluppare un approccio clinico basato sulla qualità e l’integrità dei dati nel contesto delle normative sulla privacy. 
• Applicare le conoscenze acquisite a casi d’uso e applicazioni pratiche, consentendo di comprendere e risolvere le sfide specifiche del settore, dall’analisi del testo alla visualizzazione dei dati e alla sicurezza delle informazioni mediche. 
• Definire le tecniche dei Big Data specifiche per il settore sanitario, compresa l’applicazione di algoritmi di apprendimento automatico per l’analisi. 
• Utilizzare le procedure dei Big Data per tracciare e monitorare la diffusione delle malattie infettive in tempo reale per una risposta efficace alle epidemie. 

Modulo 20. Etica e regolamentazione nell’IA medica 

• Comprendere i principi etici fondamentali e le normative legali applicabili all’implementazione dell’IA in medicina. 
• Padroneggiare i principi della governance dei dati 
• Comprendere i quadri normativi internazionali e locali 
• Garantire la conformità normativa nell’uso dei dati e degli strumenti di IA nel settore sanitario. 
• Sviluppare le competenze per progettare sistemi di IA incentrati sull’uomo, promuovendo l’equità e la trasparenza nell’apprendimento automatico.  

Diventare leader nell'integrazione di tecnologie all'avanguardia nell'assistenza sanitaria, migliorando la diagnostica, il trattamento e l'esperienza del paziente”