Training AI
Una piattaforma evoluta che integra intelligenza artificiale, formazione digitale e simulazione per supportare professionisti, aziende e organizzazioni nel miglioramento continuo delle performance.
Piattaforma Training AI è un ambiente digitale avanzato progettato per supportare la formazione continua in ambito sanitario attraverso l’integrazione dell’intelligenza artificiale. La piattaforma consente di erogare contenuti formativi personalizzati, adattando i percorsi didattici al livello di competenza e agli obiettivi del singolo professionista.
Training AI ottimizza l’apprendimento, monitora le performance e fornisce feedback in tempo reale, migliorando l’efficacia della formazione e la retention delle conoscenze. Il sistema è pensato per strutture sanitarie, enti formativi e professionisti ECM, con un focus su innovazione, qualità e aggiornamento continuo.
Una soluzione scalabile e integrabile, in grado di supportare ospedali, ASL e organizzazioni nella gestione evoluta della formazione digitale.
IL NOSTRO CATALOGO CORSI
CORSO
Intelligenza Artificiale in Medicina – Fondamenti, Applicazioni e Prospettive
L’Intelligenza Artificiale sta trasformando rapidamente il settore sanitario, con impatti concreti su diagnosi, decision making clinico, gestione dei processi e relazione medico-paziente. Questa trasformazione può essere percepita dai professionisti con diffidenza per timore del cambiamento, gap di competenze e incertezze legate alle ricadute occupazione. In questo contesto, diventa fondamentale fornire strumenti chiari, rigorosi e applicabili per comprendere, valutare e integrare le tecnologie AI nella pratica clinica. La vera sfida non è subire il cambiamento, ma acquisire le competenze per governarlo: diventare protagonisti attivi di un’evoluzione che, se guidata consapevolmente, può tradursi in un miglioramento concreto della qualità delle cure e dell’organizzazione sanitaria.
MODULO 1
Introduzione all’AI
● Definizioni e concetti chiave ● Breve storia dell’AI ● Terminologia essenziale
MODULO 2
Machine learning e deep learn
● Definizione di machine learning, stima dell’errore, modelli di classificazione e regressione ● Tipologie di apprendimento ● Concetti di bias-variance, overfitting-underfitting ● Pipeline di sviluppo dei modelli (addestramento, validazione, test) ● Esempi di modelli statistici e loro applicazioni ● Architetture di reti neurali e introduzione ai modelli generativi
MODULO 3
Applicazioni dell’AI in medicina
● Diagnostica (imaging, patologia) ● Supporto decisionale clinico ● Automazione dei processi sanitari ● AI generativa (refertazione, sintesi clinica) ● Casi studio reali
MODULO 4
Etica, regolamentazione e impatto sociale
● Bias e fairness ● Explainability ● Responsabilità medico-legale ● Normative (AI Act, dispositivi medici) ● Impatto sulle professioni sanitarie
MODULO 5
Prospettive future
● Large Language Models in medicina ● AI multimodale ● Digital twin del paziente ● Evoluzione dei sistemi sanitari AI-driven ● Limiti attuali e scenari futuri
CORSO
Fondamenti di Analisi Dati per Professionisti Sanitari - Hands-on con Orange TM Data Mining
L'obiettivo è fornire competenze pratiche di analisi dati applicate all’ambito sanitario attraverso l’utilizzo del software open source OrangeTM Data Mining, senza necessità di programmazione. Alla fine del corso il discente conoscerà l’ambiente Orange e sarà in grado di importare e visualizzare i dati, sviluppare semplici modelli di analisi e valutarne criticamente i risultati.
MODULO 1
Richiamo dei concetti fondamentali
● Tipologie di dati sanitari ● Introduzione all’ambiente Orange ● Problemi di classificazione e regressione ● Richiamo di concetti fondamentali di machine learning
MODULO 2
Data visualization ed exploratory data analysis
● Importazione e pulizia dei dati (outliers, missing, duplicati, ecc.) ● Visualizzazione (scatter plot, istogrammi, box plot, distribuzioni, heatmaps) ● Correlazioni, misure di similarità e distanze
MODULO 3
Modelli di regressione
● Concetto di regressione in ambito clinico ● Assunzioni del modello (linearità, indipendenza, omoschedasticità) ● Interpretazione dei coefficienti (β, p-value, intervalli di confidenza) ● Costruzione di modelli multivariabili e selezione delle features ● Problemi comuni: multicollinearità, outlier ● Valutazione delle performance (R², RMSE)
MODULO 4
Modelli di classificazione
● Algoritmi: logistic regression, decision tree, k-NN, SVM
● Costruzione dell’albero decisionale
● Tecniche di ottimizzazione, misure di impurità, pruning
● Estensione dell’albero decisionale (random forest, gradient boosting)
MODULO 5
Validazione e interpretazione dei modelli
● Curve ROC, AUC, metriche di performance ● Interpretabilità dei modelli ● Traduzione dei risultati in contesto clinico ● Errori comuni e bias
CORSO
Intelligenza artificiale in radiologia
L'obiettivo del corso è quello di fornire conoscenze sulle applicazioni dell’AI in radiologia:1) conoscere i principali modelli utilizzati e alle loro applicazioni, e2) sviluppare competenze per valutare, selezionare, acquisire e monitorare soluzioni AI in contesto clinico reale.3) esempi di applicazioni al contesto
MODULO 1
Implementazione clinica e normativa
● Ruolo dell’AI nella diagnostica per immagini ● Panoramica dei principali modelli e applicazioni
MODULO 2
Radiomica e feature engineering
● Definizione di machine learning, stima dell’errore, modelli di classificazione e regressione ● Tipologie di apprendimento ● Concetti di bias-variance, overfitting-underfitting ● Pipeline di sviluppo dei modelli (addestramento, validazione, test) ● Esempi di modelli statistici e loro applicazioni ● Architetture di reti neurali e introduzione ai modelli generativi
MODULO 3
Deep learning in diagnostica per immagini
● Classificazione e detection ● Introduzione a Roboflow ● AI generativa
MODULO 4
Valutazione dei modelli e validazione clinica
● Generalizzazione e robustezza
● Explainability
● Confronto AI vs radiologo
● Checklist di valutazione degli studi: CLAIM, METRICS
MODULO 5
Implementazione clinica e normativa
● Integrazione nei workflow ospedalieri (PACS, RIS)
● Aspetti regolatori (AI Act, MDR)
● Acquisto, implementazione e monitoraggio
● Barriere all’adozione
● Casi studio reali di implementazione