Anatomia patologica

Descrizione

• Obiettivi formativi

  Il corso di Anatomia Patologica presso l'Università degli Studi del Piemonte Orientale mira a fornire agli studenti una solida preparazione nella diagnosi delle malattie, con particolare attenzione all'analisi morfologica dei tessuti e delle cellule. L'obiettivo è sviluppare la capacità di interpretare i cambiamenti patologici, correlare le alterazioni strutturali con le manifestazioni cliniche e contribuire alla gestione del paziente. Il corso si concentra sulle patologie più comuni e rilevanti, con un focus sulle tecniche diagnostiche avanzate e sull'integrazione dei dati clinici e di laboratorio.

• Piano di studi

  Il piano di studi prevede lezioni frontali, esercitazioni pratiche e attività di laboratorio. Verranno trattati argomenti quali l'infiammazione, le neoplasie, le malattie infettive e le patologie dei singoli organi e apparati. Le metodologie didattiche includono l'analisi di casi clinici, la discussione di reperti istopatologici, l'utilizzo di strumenti di imaging e la partecipazione a seminari. È previsto l'utilizzo di strumenti didattici digitali e piattaforme online per l'approfondimento e la verifica dell'apprendimento.

• Competenze acquisite

  Al termine del corso, gli studenti avranno acquisito competenze nella diagnosi istopatologica, nella classificazione delle malattie, nell'interpretazione dei referti di laboratorio e nella comunicazione con altri professionisti sanitari. Saranno in grado di applicare le conoscenze acquisite nella pratica clinica, di utilizzare le tecniche diagnostiche più appropriate e di contribuire alla definizione di strategie terapeutiche. Saranno inoltre in grado di valutare criticamente la letteratura scientifica e di aggiornare le proprie conoscenze in modo autonomo.

Sbocchi professionali

Impatto I.A.

• L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore dell'anatomia patologica. L'analisi di immagini istopatologiche tramite algoritmi di machine learning e deep learning permette l'identificazione automatica di pattern, la quantificazione di elementi cellulari e tissutali, e la diagnosi assistita. La patologia digitale, con la digitalizzazione di vetrini e l'accesso remoto ai dati, facilita la collaborazione tra patologi e l'utilizzo di strumenti di analisi avanzati. L'I.A. sta anche migliorando la precisione e la velocità delle diagnosi, riducendo i tempi di refertazione e supportando la ricerca di nuove terapie.

• Per i futuri laureati in anatomia patologica, le opportunità sono molteplici. L'I.A. crea nuove figure professionali, come gli specialisti in bioinformatica e data science applicate alla patologia, e richiede una maggiore competenza nell'interpretazione dei risultati generati dagli algoritmi. La capacità di collaborare con i sistemi di I.A., di validare i risultati e di integrare i dati provenienti da diverse fonti (imaging, genetica, clinica) sarà fondamentale. Le sfide includono la necessità di aggiornamento continuo e la gestione delle implicazioni etiche legate all'uso dell'I.A. nella diagnostica.

• Per competere efficacemente nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., è essenziale acquisire competenze in bioinformatica, analisi di dati, e programmazione (es. Python, R). La conoscenza dei principi di machine learning e deep learning, e la capacità di interpretare e validare i risultati degli algoritmi, sono sempre più richieste. La capacità di comunicare efficacemente con i team multidisciplinari (medici, informatici, biologi) e di comprendere le implicazioni etiche e legali dell'I.A. nella pratica clinica sono altrettanto importanti.