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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

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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