L’intelligenza artificiale in sanità
Conoscere vantaggi e limiti dell’intelligenza artificiale nella pratica clinico-assistenziale, nella ricerca e nell’organizzazione dei servizi sanitari
Orario: 9.00-13.15; 14.00-16.00
Sede: Corso online
Responsabile Scientifico: Tiziano Innocenti
Docenti: Tiziano Innocenti
Crediti ECM: 9,6 per tutte le professioni
Rif. ECM: 878-428697/1
Costo: € 249,00
disponibili
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Obiettivo Nazionale ECM
32. Tematiche speciali del S.S.N. e/o S.S.R. a carattere urgente e/o straordinario individuate dalla Commissione nazionale per la formazione continua e dalle regioni/province autonome per far fronte a specifiche emergenze sanitarie con acquisizione di nozioni di processoObiettivo generale
Conoscere vantaggi e limiti dell’intelligenza artificiale nella pratica clinico-assistenziale, nella ricerca e nell’organizzazione dei servizi sanitari
Obiettivi specifici
- Conoscere i princìpi base dell’intelligenza artificiale
- Conoscere vantaggi e limiti dell’intelligenza artificiale in sanità
- Comprendere le implicazioni etiche e legali dell’intelligenza artificiale in sanità
- Esplorare gli ambiti di applicazione dell’intelligenza artificiale nella pratica clinico-assistenziale, nella ricerca e nell’organizzazione dei servizi sanitari
L’intelligenza artificiale - artificial intelligence (AI) - sta rivoluzionando numerosi settori, tra cui quello sanitario. L’entrata in vigore dell'AI Act dell'Unione Europea, recentemente approvato, stabilirà un quadro normativo primo nel suo genere per la gestione dell'AI. Tale regolamento ha implicazioni significative per l'uso dell'AI in sanità , favorendo lo sviluppo di applicativi sicuri, trasparenti e non discriminatori.
In sanità sono molteplici gli ambiti che possono beneficiare dell’utilizzo di nuove tecnologie basate su di essa. In ambito clinico, l'AI offre strumenti sofisticati per la diagnosi precoce, la prognosi accurata e il trattamento delle malattie. Comprendere come integrare queste tecnologie nella pratica clinica è cruciale per migliorare l'efficacia delle cure, riducendo i tempi diagnostici e aumentando la precisione degli interventi sanitari. Al contempo, l’AI riveste un ruolo importante anche nella ricerca clinica: strumenti ed applicazioni di AI sono sempre più frequentemente impiegati per snellire e rendere efficienti molti processi di produzione e sintesi delle evidenze, consentendo di accelerare il progresso scientifico. Anche nelle organizzazioni sanitarie l’AI può rivestire un ruolo centrale, offrendo soluzioni pratiche per ottimizzare l’erogazione dei servizi sanitari, aumentandone l'efficienza e migliorando l'esperienza dei pazienti.
Tuttavia, da grandi potenzialità derivano anche grandi responsabilità : è fondamentale comprendere i rischi, i bias e le implicazioni etiche e legali dell’AI, affinché questa venga utilizzata tutelando i diritti di tutte le persone coinvolte.
Affrontare il tema dell'AI in sanità oggi non è più una scelta, ma una necessità : tutti i professionisti sanitari, ricercatori e chiunque a vario titolo lavori in ambito sanitario devono acquisire conoscenze di base rispetto all’AI. Il corso mira a far conoscere obiettivi, ambiti e i limiti dell’AI e della sua applicazione nella pratica clinico-assistenziale, nella ricerca sanitaria e in ambito organizzativo.
![](https://www.gimbeducation.it/img/ico_pdf.gif)
9.00 - 11.00 | Aspetti generali
- Cenni storici
- Classificazione e tipologie
- Machine learning e deep learning
- Natural Language Processing
- Large language models e large multimodal models
- Generalist AI e modelli fondazionali
- Benefici, rischi e potenziali bias
- Normativa di riferimento
- Implicazioni etiche e legali
- Utilizzo responsabile dell’AI
- Scenari futuri
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11.00 - 11.15 | Pausa
11.15 - 12.30 | Intelligenza artificiale e pratica clinica
- Aspetti generali
- Applicazioni dell’AI in ambito di:
- Diagnosi, prognosi e cura
- Medicina di precisione
- Medicina personalizzata
- Formazione dei professionisti sanitari
- Benefici, rischi e sfide future
- Esempi pratici
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12.30 - 13.15 | Intelligenza artificiale e ricerca (I)
- Aspetti generali
- Applicazioni nella produzione e sintesi delle evidenze scientifiche
- Real world data, big data, open data
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13.15 - 14.00 | Pausa
14.00 - 14.45 | Intelligenza artificiale e ricerca (II)
- Benefici, rischi e sfide future
- Esempi pratici
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14.45 - 16.00 | Intelligenza artificiale e organizzazione sanitaria
- Aspetti generali
- Applicazioni in ambito di programmazione ed erogazione dei servizi sanitari
- Benefici, rischi e sfide future
- Esempi pratici
16.00 | Valutazione dell’apprendimento tramite quiz
- Serie di relazioni su tema preordinato
- Dimostrazioni tecniche senza esecuzione diretta da parte dei partecipanti
- Esecuzione diretta da parte di tutti i partecipanti di attività pratiche o tecniche
- La valutazione dell’apprendimento viene effettuata con quiz
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