Training digitale
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 (dal machine learning alle reti neurali profonde, passando per l’“inverno” dell’AI) ● Terminologia essenziale (machine learning, deep learning, narrow AI, IA generale) ● Ecosistema dell’AI: ruoli, conoscenze e competenze ● Perché l’AI in medicina: promesse e sfide di un cambio di paradigma
MODULO 2
Machine learning e deep learn
● Introduzione all’apprendimento statistico: stima dell’errore, modelli di classificazione e regressione ● Metodi di apprendimento: supervised, unsupervised, semi-supervised, reinforcement learning ● Concetti chiave: bias-variance, overfitting e underfitting ● Pipeline di sviluppo: addestramento e tecniche di validazione (holdout, LOOCV, K-fold CV, bootstrapping), feature selection ● Cenni sulle reti neurali ● Esempi di modelli e applicazioni
MODULO 3
Applicazioni dell’AI in medicina
● Radiologia: detection, segmentation e classification per migliorare accuratezza ed efficienza ● Supporto decisionale clinico: predizione, stratificazione del rischio, personalizzazione delle cure ● Medicina di precisione: radiomica, mappaggi molecolari e clustering ● Automazione dei processi sanitari: ottimizzazione di attività cliniche e amministrative ● AI generativa: refertazione, sintesi clinica, comunicazione e casi applicativi ● Ogni argomento è esemplificato con casi reali
MODULO 4
Etica, regolamentazione e impatto sociale
● Bias e fairness: analisi e mitigazione delle discriminazioni ● Explainability: trasparenza e interpretabilità dei modelli per i decisori clinici e istituzionali ● Responsabilità medico-legale: ruoli e responsabilità in caso di errore ● Normative: AI Act e regolamentazione dei dispositivi medici in merito a sviluppo, autorizzazione e utilizzo ● Impatto sulle professioni sanitarie: evoluzione di ruoli e competenze
MODULO 5
Prospettive future
● Large Language Models in medicina: supporto clinico e documentazione ● AI multi-modale e multi-agente: integrazione di dati e sistemi collaborativi ● Digital twins: simulazione e personalizzazione dei trattamenti ● Sistemi sanitari AI-driven: evoluzione verso modelli predittivi e proattivi ● Limiti attuali e scenari futuri: criticità e traiettorie di sviluppo
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 OrangeTM Data Mining ● Problemi di classificazione e regressione ● Richiamo di concetti fondamentali di apprendimento statistico: bias-variance trade-off, overfitting, underfitting
MODULO 2
Data visualization ed exploratory data analysis
● Importazione e pulizia dei dati (outliers, missing, duplicati, ecc.) ● Esempi in Orange ● Visualizzazione (scatter plot, istogrammi, box plot, distribuzioni, heatmaps) ● Esempi in Orange ● 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) ● Esempio di sviluppo in Orange
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) ● Esempio di sviluppo in Orange
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 ● Esempio in Orange
MODULO 6
Project work finale: costruzione pipeline completa
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
● Dalle immagini ai dati: cos’è la radiomica ● Segmentazione, introduzione al Software di segmentazione ● Estrazione e significato delle features ● Pipeline radiomica: segmentazione → feature extraction e selection → modeling ● Validazione interna vs esterna ● Metriche di performance (AUC, sensitivity, specificity)
MODULO 3
Deep learning in diagnostica per immagini
● Architetture CNN (es. ResNet, U-Net) ● Classificazione e detection ● Introduzione a Roboflow ● AI generativa
MODULO 4
Valutazione dei modelli e validazione clinica
● Generalizzazione e robustezza</br>
● Explainability</br>
● Confronto AI vs radiologo</br>
● Checklist di valutazione degli studi: CLAIM, METRICS</br>
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