Medicina e chirurgia HT (abilitante all'esercizio della professione di Medico Chirurgo)

Applicazioni dell'intelligenza artificiale in medicina: a fini di diagnosi, prognosi, predizione, terapia. Origini dei big data di interesse sanitario: cartelle cliniche elettroniche, dati amministrativi, schede di dimissione ospedaliera, tecnologie -omiche (genomica, trascrittomica, proteomica, multiomica) Digital Health ed e-Health come "uso efficiente e sicuro delle tecnologie dell’informazione e della comunicazione a sostegno dei settori della sanità e relativi alla salute, tra cui l’assistenza sanitaria, la sorveglianza sanitaria e l’educazione alla salute, la conoscenza e la ricerca". Dispositivi indossabili e "Internet-of-things". Condivisione dei dati e sicurezza. Il contributo dei big data e della intelligenza artificiale alla medicina di precisione e alla medicina delle quattro P (preventiva, predittiva, personalizzata e partecipativa). Potenziali limitazioni: overfitting, correlazioni spurie, "black boxes"

Conoscenze di base di informatica e gestione di basi di dati; conoscenze di metodologia clinica di base che vengono erogate nello stesso semestre.

Materiali su piattaforma Moodle di Ateneo.

Frequenza obbligatoria, con rilevamento compiuto in occasione di ogni singola attività didattica dal docente responsabile di ciascuna attività didattica. L’obbligo di frequenza si considera assolto al raggiungimento del 75% delle presenze.

Trattandosi di un Insegnamento Integrato, la verifica dell’apprendimento sarà effettuata in maniera unitaria e integrata da tutti i docenti; l’apprendimento del singolo modulo comprenderà la compilazione di un questionario a risposta multipla (per il superamento si richiedono almeno 18 risposte esatte su 30 domande).

Il docente eroga la didattica frontale con modalità tradizionale, con supporti e-learning ed audiovisivi e con calendarizzazione delle lezioni come riportato sul Sistema Aule/Orari del GOMP e pubblicato sul sito web del CdS.