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Utilizzo dell’Intelligenza Artificiale e delle nuove tecnologie per la conduzione di Revisioni Sistematiche e Meta-analisi: metodologia e applicazioni alla ricerca biomedica

Il corso in sintesi

Area disciplinare
AREA MEDICO-SANITARIA
CFU
8
Dipartimento/ente
DIPARTIMENTO DI SANITA' PUBBLICA, MEDICINA SPERIMENTALE E FORENSE, DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA INDUSTRIALE E DELL'INFORMAZIONE
Durata
ANNUALE
Costo
920 €
Periodo di iscrizione
dal 22/09/2026 al 12/01/2027
Modalita di frequenza
blended
Posti disponibili
da 10 a 35
Iscrizione tramite
Area Riservata
Durata attività didattica
da aprile 2027 a ottobre 2027
Uditori
Ammessi
Lingua
Italiana

Il Corso di Perfezionamento intende fornire ai discenti gli strumenti teorici e applicativi per integrare l'Intelligenza Artificiale (IA) e le tecnologie digitali nella ricerca scientifica e nella sintesi delle evidenze (evidence synthesis), garantendone un uso rigoroso, trasparente e riproducibile.

Il percorso affianca alla formazione metodologica classica (Cochrane Handbook, standard PRISMA e PROSPERO) l'impiego delle più recenti soluzioni AI-based (Machine Learning, Natural Language Processing e sistemi di active learning). Vengono approfondite tutte le fasi del processo: dalla formulazione del quesito di ricerca (PICO) alla selezione ed estrazione dati con approccio human-in-the-loop, fino alla valutazione del rischio di bias (ROB 2, ROBINS-I) e all'esecuzione di meta-analisi avanzate. Particolare attenzione è riservata alle implicazioni etiche, alla riproducibilità del workflow e al trasferimento dei risultati nelle linee guida, nell'HTA (Health Technology Assessment) e nelle decisioni di sanità pubblica.

La figura formata, esperta in evidence synthesis e consulente per l'implementazione dell'IA nei processi metodologici, troverà sbocco professionale in:

  • Università e centri di ricerca: pianificazione e coordinamento di revisioni sistematiche e progetti scientifici complessi;
  • Sanità pubblica e Agenzie nazionali: attività di HTA e valutazione delle evidenze presso IRCCS, aziende sanitarie ed enti quali ISS, AIFA e AGENAS;
  • Organizzazioni internazionali e società di consulenza: sviluppo di linee guida clinico-assistenziali, decisioni di policy ed editoria scientifica;
  • Industria farmaceutica e biomedicale: ottimizzazione dei processi decisionali nei reparti di R&D tramite workflow automatizzati.

Il Corso risponde alla crescente necessità di definire un quadro di riferimento metodologico per l'uso dell'IA nella sintesi scientifica, oggi ancora privo di una regolamentazione uniforme. L'impostazione fortemente applicativa e l'orientamento agli standard internazionali offrono un profilo formativo d'avanguardia e di immediata spendibilità professionale.

1. Principi e fondamenti delle revisioni sistematiche e delle meta-analisi

MEDS-24/B | Igiene generale e applicata
Lingua: Italiano
CFU: 1
Contenuti:
  • Introduzione alle revisioni sistematiche e alle meta-analisi: definizioni e razionale
  • Panoramica sui principali tipi di sintesi (quantitativa, qualitativa, mixed-methods) e introduzione ai concetti di living systematic review
  • Linee guida PRISMA e standard internazionali
  • Nozioni fondamentali di epidemiologia: disegni di studio, misure di frequenza e di associazione

2. Fondamenti di Intelligenza Artificiale

IBIO-01/A | Bioingegneria
Lingua: Italiano
CFU: 1
Contenuti:
  • Concetti introduttivi di intelligenza artificiale e differenza approfondimento su: machine Learning, Deep Learning e Natural Language Processing e modelli generativi
  • Concetti avanzati di AI generativa e applicazioni alla sintesi e al supporto alla scrittura scientifica, con attenzione a limiti, rischi e potenziali bias
  • Opportunità, limiti e aspetti etici dell’uso dell’IA nella ricerca
  • Introduzione ai principali framework e raccomandazioni su responsible AI per l’evidence synthesis

3. Pianificazione e conduzione di una revisione sistematica con l’assistenza di strumenti AI-based – Parte I

MEDS-24/B | Igiene generale e applicata
Lingua: Italiano
CFU: 1
Contenuti:
  • Concetti teorici sulla formulazione di un quesito di ricerca e definizione del protocollo di studio
  • Prompt engineering e strumenti AI-based (es. Litmaps e Research Rabbit) per la formulazione del quesito e la preparazione del protocollo
  • Sviluppo della strategia di ricerca bibliografica in diversi database (Pubmed, Embase, Scopus, ecc.) e strumenti AI-based per supportare i processi di costruzione, ottimizzazione e traduzione della query
  • Architettura e funzionamento dei sistemi di classificazione e ranking utilizzati nello screening degli studi (active learning, human in the loop)
  • Selezione degli studi: introduzione alle piattaforme AI-based per lo screening (sia generativa che basati su approcci di machine learning) per supportare la selezione degli studi (Rayyan, ASReview, Covidence, EPPI-reviewer) e valutazione delle prestazioni

4. Pianificazione e conduzione di una revisione sistematica con l’assistenza di strumenti AI-based – Parte II

Lingua: Italiano
CFU: 1
Contenuti:
  • Procedure per l’estrazione strutturata delle informazioni dagli studi inclusi con approcci verificabili (NER e simili)
  • Utilizzo di strumenti AI-based per identificare automaticamente variabili, outcome e caratteristiche degli studi (Elicit, SciSpace, Paperguide)
  • Strumenti per effettuare la sintesi dei dati estratti: metodi qualitativi, meta-analisi e meta-regressione 
  • Discussione di casi-studio in cui l’uso di IA ha consentito di ridurre tempi e carico di lavoro, evidenziando i trade-off rispetto ad approcci completamente manuali

5. Valutazione della qualità degli studi inclusi

MEDS-24/B | Igiene generale e applicata
Lingua: Italiano
CFU: 1
Contenuti:
  • Metodologie per la valutazione del risk of bias e della qualità degli studi
  • Esercizi pratici per la valutazione della qualità ed utilizzo di schede strutturate
  • Strumenti di IA per supportare la valutazione del risk of bias, con discussione critica della loro affidabilità (es. DatAImed e simili)

6. Metodologie avanzate e nuove frontiere nelle revisioni sistematiche supportate da IA

Lingua: Italiano
CFU: 1
Contenuti:
  • Umbrella reviews, individual participants meta-analysis, network meta-analysis
  • Ruolo dell’IA e del web scraping nei processi di aggiornamento continuo (living systematic reviews)
  • Traslazione dei risultati di una revisione sistematica in linee guida e raccomandazioni, con focus su come documentare e comunicare l’uso dell’IA
  • Prospettive future: integrazione tra real-world data, registri, database amministrativi e IA per potenziare la evidence synthesis

7. Conclusioni sull’impiego dell’AI nelle revisioni sistematiche

MEDS-24/B | Igiene generale e applicata
Lingua: Italiano
CFU: 1
Contenuti:
  • Riepilogo del workflow della revisione sistematica con supporto AI-based e confronto con quello tradizionale
  • Aspetti etici (human in the loop), legati alla trasparenza (explainability XAI), alla riproducibilità e alla governace dei dati nelle revisioni sistematiche assistite da IA
  • Presentazione e discussione di esempi di integrazione dell’IA in revisioni sistematiche reali

Altre attività

  • Prova finale

    Lingua:
    Italiano
    CFU:
    1

Il corso di perfezionamento è rivolto a chi abbia conseguito il Diploma di Laurea, ai sensi del D.M. n. 509/99 e del D.M. n. 270/04 e previgenti, in qualsiasi disciplina.

La Segreteria Organizzativa sarà collocata presso il Dipartimento di Sanità Pubblica, Medicina Sperimentale e Forense (Unità di Igiene) e sarà gestita da:

Luca Viviani E: [email protected]

Chiara Barbati E: [email protected]