eXplainable Artificial Intelligence in healthcare Management (xAIM)
Il corso in sintesi
L'obiettivo del Master xAIM consiste nel fornire competenze digitali nell'area del management sanitario formando professionisti altamente qualificati nell'area sanitaria, nonché di sensibilizzare i discenti sulle questioni etiche emergenti e sull’impatto che l'Intelligenza Artificiale (IA) sta avendo sulla società.
Gli studenti impareranno i fondamenti di Machine Learning e Data Science, quindi sapranno come gestire e analizzare grandi quantità di dati, eterogenei e complessi, che caratterizzano il settore sanitario. Al fine di consentire una chiara comprensione dei dati e una corretta interpretazione dei risultati, verrà posto l’accento sul loro impatto nel settore sanitario.
L'intero programma si sofferma sull’esistente stato dell’arte e sulle possibili future applicazioni dell’IA nel settore sanitario attraverso l'acquisizione di conoscenze pratiche nonché lo sviluppo della capacità di applicare le competenze acquisite. A completare il programma, verrà posta enfasi sulle implicazioni etiche e sociali delle applicazioni dell'IA, nonché su considerazioni di carattere legale.
Attraverso la partecipazione a diversi seminari e la realizzazione di uno stage finale presso le istituzioni partner in tutta Europa, gli studenti saranno in grado di sviluppare e valutare soluzioni affidabili di IA, nonché di comprenderne le potenzialità, i limiti e le relative implicazioni per le professioni sanitarie, i pazienti e per l’intera società.
La figura professionale formata nel Master xAIM può trovare sbocco in tutte le posizioni lavorative che richiedono competenze trasversali tra IA e assistenza sanitaria poiché chi consegue il Master sarà in grado di analizzare ed elaborare i dati necessari per applicare soluzioni di IA, nonché di interpretare i risultati forniti dall'IA valutandone i relativi rischi e sfide.
Le strutture sanitarie potranno avvalersi di figure altamente specializzate in grado di affiancare medici e professionisti in ambito sanitario, che sappiano fornire supporto nell’implementazione di protocolli di intervento e di diagnosi basati su dati ed evidenze empiriche. Le stesse figure potranno suggerire gli approcci più efficaci alla gestione della patologia, del peso delle comorbilità e delle variabili che maggiormente influiscono sull'evoluzione dei quadri clinici. Potranno inoltre non solo velocizzare le valutazioni prognostiche, ma anche renderle più accurate e precise grazie all’implementazione degli algoritmi più adatti.
I laureati con un background in Computer Science e materie correlate saranno agevolati da una solida conoscenza in tema di analisi dati e da conoscenze informatiche, mentre i laureati con un background in ambito sanitario saranno in grado di comunicare ai primi le esigenze e i bisogni dei pazienti a cui le soluzioni di IA sono chiamate a rispondere.
Il Master xAIM è erogato in sinergia con altri partner europei, ovvero l’Università Goethe di Francoforte (Germania), l’Università di Leibniz di Hannover (Germania), l’Università di Keele (Regno Unito) e infine l’Università di Ljubljana (Slovenia). Il titolo sarà rilasciato dall’Università di Pavia.
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Tirocinio/Stage
Anno di corso: 1CFU: 18Lingua: Inglese
Il Master è rivolto a chi abbia conseguito il Diploma di laurea triennale ai sensi del D.M. 270/04, in una delle seguenti classi:
(L-2) Classe delle lauree in Biotecnologie
(L-7) Classe delle lauree in Ingegneria civile e ambientale
(L-8) Classe delle lauree in Ingegneria dell'informazione
(L-9) Classe delle lauree in Ingegneria industriale
(L/SNT2) Classe delle lauree in Professioni sanitarie della riabilitazione
(L/SNT1) Classe delle lauree in Professioni sanitarie, infermieristiche e professione sanitaria ostetrica
(L/SNT3) Classe delle lauree in Professioni sanitarie tecniche
(L-13) Classe delle lauree in Scienze biologiche
(L-16) Classe delle lauree in Scienze dell'amministrazione e dell'organizzazione
(L-18) Classe delle lauree in Scienze dell'economia e della gestione aziendale
(L-27) Classe delle lauree in Scienze e tecnologie chimiche
(L-29) Classe delle lauree in Scienze e tecnologie farmaceutiche
(L-31) Classe delle lauree in Scienze e tecnologie informatiche
(L-35) Classe delle lauree in Scienze matematiche
(L-41) Classe delle lauree in Statistica
Ordinamenti previgenti e altri titoli di studio accettati/eccezioni:
(1) Classe delle lauree in biotecnologie
(8) Classe delle lauree in ingegneria civile e ambientale
(9) Classe delle lauree in ingegneria dell'informazione
(10) Classe delle lauree in ingegneria industriale
(SNT/2) Classe delle lauree in professioni sanitarie della riabilitazione
(SNT/1) Classe delle lauree in professioni sanitarie, infermieristiche e professione sanitaria ostetrica
(SNT/3) Classe delle lauree in professioni sanitarie tecniche
(12) Classe delle lauree in scienze biologiche
(19) Classe delle lauree in scienze dell'amministrazione
(17) Classe delle lauree in scienze dell'economia e della gestione aziendale
(21) Classe delle lauree in scienze e tecnologie chimiche
(24) Classe delle lauree in scienze e tecnologie farmaceutiche
(26) Classe delle lauree in scienze e tecnologie informatiche
(32) Classe delle lauree in scienze matematiche
(37) Classe delle lauree in scienze statistiche
Il Master è inoltre rivolto a chi abbia conseguito il:
- Diploma di laurea specialistica/magistrale a ciclo unico e previgente ordinamento in Medicina e chirurgia LM41, 46/S.
Diploma di Laurea ai sensi degli ordinamenti previgenti in:
- Biotecnologie
- Ingegneria civile e ambientale
- Ingegneria dell'informazione
- Ingegneria industriale
- Scienze delle professioni sanitarie della riabilitazione
- Scienze infermieristiche e ostetriche
- Scienze delle professioni sanitarie tecniche
- Scienze biologiche
- Scienze dell'amministrazione
- Scienze dell'economia e della gestione aziendale
- Scienze e tecnologie chimiche
- Scienze e tecnologie farmaceutiche
- Scienze e tecnologie informatiche
- Scienze matematiche
- Scienze statistiche