Questa rivista è liberamente scaricabile in formato PDF, con una licenza Open Access (Creative Common BY NC). Per ottenere i crediti ECM è necessario iscriversi normalmente al corso.
4.3
Rilevanza
4.0
Qualità
4.1
Utilità
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121 utenti
che hanno già letto l’ebook
Abstract
L’Intelligenza Artificiale (IA) è quella la branca dell'informatica che, attraverso la progettazione e programmazione di sistemi hardware e software, consente di dotare le macchine di determinate caratteristiche che sono tipicamente considerate umane come le percezioni visive, spazio-temporali e processi decisionali di supporto.
Il percorso funzionale comune ai diversi approcci di IA è tendenzialmente strutturato alla ottimizzazione dei contenuti di una conoscenza non “sterile” al fine di risolvere problemi non solo secondo la logica, ma adattandosi ai contesti operativi. Il presente ebook ha la finalità di fornire ai clinici le informazioni basilari per comprendere le potenziali applicazioni della IA in medicina.
A tale scopo, il disegno dell’opera è stato attentamente definito cercando, inizialmente, di introdurre il lettore ai principi di funzionamento dei processi informatici e alle salienti differenze tra intelligenza naturale (biologica o al carbonio) e intelligenza al silicio, per poi affrontare, secondo un grado di complessità crescente, le applicazioni e le prospettive di utilizzo nelle discipline mediche dove si sta osservando il maggiore sviluppo come l’imaging e la medicina di precisione.
In quest’ottica narrativa, in aggiunta alle nozioni di riferimento finalizzate alla comprensione di concetti chiave come le definizioni di Machine Learnig, i principali algoritmi utilizzati, il Deep Learning e le reti neurali, ci è sembrato opportuno affrontare tematiche cogenti come gli aspetti etici e normativi.
Infine, poiché uno dei più importanti ostacoli all’implementazione dell’Intelligenza Artificiale sembra essere una scarsa conoscenza dei processi funzionali ad essa sottesi, una importante sezione è stata dedicata alla cosiddetta Intelligenza Artificiale spiegabile (eXplainable AI), definita come un insieme di strategie e di tecniche utilizzate per rendere sempre più trasparente e facile da capire il funzionamento e la logica “interna” dei sistemi di Intelligenza Artificiale: in altre parole, l’apertura delle cosiddette black box.
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Questa offerta include:
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Accesso al test di apprendimento e al questionario di qualità ECM
Acquisizione competenze tecnico-professionali
Fornire conoscenze teorico-operative sulle ultime evidenze scientifiche dell’applicazione dell’Intelligenza Artificiale in medicina, offrendo una panoramica dei modelli più accreditati nelle bioscienze, nella chirurgia e nella psichiatria.
Acquisizione competenze di processo
Fornire modelli e linee guida per comprendere il funzionamento dei sistemi di Intelligenza Artificiale in medicina.
Acquisizione competenze di sistema
Condividere principi etici e best practices sull’utilizzo dei sistemi di Intelligenza Artificiale in campo medico-sanitario con il supporto del team multidisciplinare.
Indice
1.L’intelligenza umana contro quella artificiale
2.Estrazione di dati medici basata sull'intelligenza artificiale
3.Intelligenza artificiale nelle scienze biologiche
4.Sistemi biomedici assistiti dall'intelligenza artificiale (AI) e dall'Internet delle cose mediche (IoMT) per una sanità intelligente
5.Un sano dibattito: esplorare le opinioni dei medici sull'etica dell'intelligenza artificiale
6.Intelligenza artificiale spiegabile (XAI) nell'analisi delle immagini mediche basata sul deep learning
7.Applicazioni dell'intelligenza artificiale spiegabile nella diagnosi e nella chirurgia
8.Intelligenza artificiale in oncologia: applicazioni attuali e prospettive future
9.Intelligenza artificiale e visione computerizzata nella lombalgia: una revisione sistematica
10.Apprendimento automatico ed elaborazione del linguaggio naturale nella salute mentale: Revisione sistematica
FAQ - Domande frequenti
Chi può partecipare al corso e quali sono gli obiettivi formativi?
Il corso è aperto a tutti i professionisti del settore sanitario e si propone di fornire una preparazione approfondita sulla documentazione clinica e sui percorsi clinico-assistenziali. Gli obiettivi formativi includono l'acquisizione di competenze per la gestione e la documentazione dei percorsi diagnostici e riabilitativi, nonché la comprensione dei profili di assistenza e di cura. Il corso mira a migliorare le abilità dei partecipanti nella creazione e nell'uso della documentazione clinica per garantire una gestione efficace e integrata dei pazienti.
Qual è il contenuto principale del corso e quali tematiche copre?
Il corso si concentra sull'Intelligenza Artificiale (IA) e le sue applicazioni in medicina. Inizia con una panoramica dei principi fondamentali dell'IA e delle differenze tra intelligenza biologica e artificiale, per poi approfondire come queste tecnologie vengano utilizzate in ambito medico, come nell'imaging e nella medicina di precisione. Il corso esplora anche i concetti chiave dell'IA, come il Machine Learning, il Deep Learning e le reti neurali, e affronta le questioni etiche e normative associate. Una parte significativa del corso è dedicata all'Intelligenza Artificiale spiegabile, che mira a rendere più trasparente e comprensibile il funzionamento dei sistemi di IA.
Quali sono i vantaggi di partecipare a questo corso per i professionisti sanitari?
Partecipare a questo corso offre ai professionisti sanitari una comprensione approfondita di come l'IA può essere integrata nelle pratiche mediche. Fornisce le basi per utilizzare efficacemente l'IA nelle proprie discipline, migliorare le capacità di decisione clinica e affrontare le sfide legate alla trasparenza e all'etica dell'IA. Con queste competenze, i professionisti possono contribuire a ottimizzare le applicazioni dell'IA in medicina e a garantire che queste tecnologie siano implementate in modo sicuro e appropriato.
Come posso ottenere i crediti ECM partecipando al corso?
Per ottenere i 25 crediti ECM, è necessario studiare il testo (sono previste 25 ore di studio) e superare il test di apprendimento nell'area riservata. È necessario anche compilare il questionario di qualità, come parte integrante del percorso formativo. L'attestato ECM sarà rilasciato a seguito del completamento e superamento di queste prove.
Anestesista e rianimatore è responsabile dell’Unità Operativa Semplice Gestione dei percorsi antalgici assistenziali e di ricerca presso l'Istituto Tumori, Fondazione Pascale di Napoli. La sua attività di ricerca si incentra soprattutto su tematiche di medicina del dolore, telemedicina e le potenziali applicazioni di metodiche di intelligenza artificiale per trattamenti di precisione. È primo investigator in diversi progetti di ricerca, è stato editor per progetti di ricerca finalizzata del ministero della Salute, è membro del board editoriale di numerose riviste scientifiche e autore di circa 150 pubblicazioni scientifiche su riviste peer review, monografie. È estensore e revisore di diverse linee guida sul dolore oncologico e sulle cure palliative.
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Non fidarti della nostra parola, ascolta quello che dicono!
“Ottima l'esposizione dei contenuti presenti nel materiale didattico”
Logopedista, Nocera superiore
“E' la prima volta che uso questo modo di acquisire crediti ECM e lo trovo più efficace , in termine di apprendimento, di seminari o conferenze”
Psicologo, Castel goffredo
“Mi ritengo soddisfatta per la precisione... competenze... professionalità... e serietà... ringrazio sentitamente”
Terapista della neuro e psicomotricità dell'età evolutiva, Pianura
“Grazie a questo corso ho appreso cose che potrebbero cambiare il mio raffrontarmi con i pazienti”
Tecnico sanitario di radiologia medica, Vico del gargano
“E' un corso FAD ECM ottimamente strutturato, chiaro, esaustivo e stimolante. Sono felicissima di averlo svolto.”
Fisioterapista, Selegas
“Utile ed interessante”
Medico chirurgo, Lesignano de' bagni
Valutato 4.3 su 5 in oltre 165.000
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