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Struttura del corso
Introduzione all’utilizzo dell’AI nel settore sanitario
- Applicazioni dell’intelligenza artificiale nei sistemi di supporto alle decisioni cliniche e nella diagnosi
- Panoramica sui tipi di dati utilizzati in ambito sanitario: strutturati, testuali, immagini e provenienti da sensori
- Sfide specifiche nello sviluppo di modelli AI per il settore medico
Preparazione e gestione dei dati sanitari
- Elaborazione delle cartelle cliniche elettroniche, risultati di analisi di laboratorio e dati conformi a standard HL7/FHIR
- Preelaborazione delle immagini mediche (DICOM, TAC, RM, radiografie)
- Gestione dei dati temporali provenienti da dispositivi indossabili o monitoraggi in terapia intensiva
Tecniche di ottimizzazione per modelli sanitari
- Trasferimento dell’apprendimento e adattamento dei modelli al dominio medico specifico
- Ottimizzazione mirata di modelli per compiti di classificazione o regressione
- Strategie per ottimizzare i modelli anche con dati annotati limitati
Previsione delle malattie e individuazione dei risultati sanitari
- Calcolo del livello di rischio e sviluppo di sistemi di allarme precoce
- Analisi predittiva per la previsione delle riammissioni ospedaliere e della risposta al trattamento
- Integrazione di modelli basati su più tipologie di dati
Etica, privacy e conformità normativa
- Regole di tutela dei dati come HIPAA e GDPR nonché gestione responsabile delle informazioni personali sanitarie
- Metodi per ridurre i bias nei modelli e valutarne l’equità
- Trasparenza e capacità di spiegazione dei risultati forniti dai modelli nelle decisioni cliniche
Valutazione e verifica dei modelli in contesti clinici reali
- Indici di prestazioni utilizzati: AUC, sensibilità, specificità e F1
- Metodologie di validazione adatte a dataset squilibrati o ad alto rischio clinico
- Confronto tra test effettuati in ambienti simulati e verifiche con dati reali
Distribuzione e monitoraggio dei modelli negli ambienti sanitari
- Integrazione dei modelli nei sistemi informativi ospedalieri
- Implementazione di pipeline CI/CD adatte a contesti medici fortemente regolamentati
- Riplevamento di possibili derivazioni del modello dopo la distribuzione e meccanismi per il continuo apprendimento
Conclusioni e prossimi passi
Requisiti
- Conoscenza dei principi fondamentali dell’apprendimento automatico e dell’apprendimento supervisionato
- Esperienza nell’utilizzo di dataset sanitari, tra cui cartelle cliniche elettroniche, immagini mediche o documentazione clinica
- Conoscenza pratica di Python e dei framework per l’apprendimento automatico (ad esempio TensorFlow e PyTorch)
Destinatari del corso
- Sviluppatori di AI mediche
- Data scientist specializzati nel settore sanitario
- Professionisti impegnati nella creazione di modelli diagnostici o predittivi per il sistema sanitario
14 ore