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Struttura del corso

Introduzione all’Intelligenza Artificiale Multimodale per l’Assistenza Sanitaria

  • Panoramica sull’utilizzo dell’IA in ambito diagnostico medico
  • Categorie dei dati sanitari: strutturati contro non strutturati
  • Criticità e considerazioni etiche nell’impiego dell’IA in ambito medico

Immagini Mediche e Intelligenza Artificiale

  • Nozioni base sui formati di immagine medica (DICOM, PACS)
  • L’apprendimento profondo nell’analisi di radiografie, risonanze magnetiche e TAC
  • Studio di caso: il contributo dell’IA alla diagnostica radiologica

Cartelle Cliniche Elettroniche ed Intelligenza Artificiale

  • Trattamento e analisi delle informazioni contenute nelle cartelle cliniche strutturate
  • Utilizzo dell’NLP per elaborare annotazioni cliniche non standardizzate
  • Creazione di modelli predittivi riguardanti l’evoluzione clinica dei pazienti

Integrazione Multimodale nelle Procedure Diagnostiche

  • Combinare dati provenienti da immagini mediche, cartelle cliniche e sequenze genomiche
  • Sistemi di supporto decisionale basati su intelligenza artificiale
  • Studio di caso: diagnosi oncologica resa possibile da soluzioni IA multimodali

Applicazioni Vocali e di NLP nell’Ambito Sanitario

  • Tecniche di riconoscimento vocale per la trascrizione automatica delle informazioni mediche
  • Chatbot automatizzati dotati di capacità linguistiche avanzate per l’interazione con i pazienti
  • Automatizzazione della documentazione clinica attraverso strumenti informatici

Intelligenza Artificiale e Analisi Predittiva in Sanità

  • Identificazione precoce di patologie e valutazioni relative al rischio individuale
  • Elaborazione di indicazioni terapeutiche personalizzate per ogni paziente
  • Studio di caso: modelli predittivi fondati sull’IA finalizzati alla gestione delle patologie croniche

Implementazione dei Modelli IA nei Sistemi Sanitari

  • Procedimenti per la preparazione preliminare dei dati e l’addestramento dei modelli
  • Integrazione dell’IA in tempo reale nei contesti ospedalieri
  • Criticità riscontrate nell’inserimento di sistemi IA all’interno delle strutture sanitarie

Aspetti Normativi ed Etici dell’Intelligenza Artificiale in Sanità

  • Aderenza dei modelli IA alle normative applicabili al settore sanitario (HIPAA, GDPR)
  • Gestione della parzialità e della giustizia all’interno degli algoritmi medici
  • Linee guida pratiche per un impiego responsabile dell’IA nel sistema sanitario

Tendenze Attuali e Future nell’Ambito dell’Intelligenza Artificiale Sanitaria

  • Progressi recenti relativi all’utilizzo dell’IA multimodale nella diagnostica
  • Innovazioni in ambito algoritmico utili per la medicina personalizzata
  • Il ruolo attuale e futuro dell’IA nell’assistenza sanitaria e nella telemedicina

Riepilogo finale e prossimi passi da compiere

Requisiti

  • Conoscenze basilari riguardanti i fondamenti dell’intelligenza artificiale e del machine learning
  • Conoscenza di base dei formati dati utilizzati nel settore sanitario (DICOM, EHR, HL7)
  • Esperienza nella programmazione con Python e nell’utilizzo di framework legati all’apprendimento profondo

Destinatari

  • Professionisti sanitari
  • Ricercatori medici
  • Sviluppatori di intelligenza artificiale operanti nel settore della sanità
 21 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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