Anatomia patologica

Università degli Studi di GENOVA

Pagina ateneo

Descrizione

Obiettivi formativi
Il corso di Anatomia Patologica presso l'Università degli Studi di Genova mira a fornire agli studenti una solida comprensione delle malattie a livello cellulare e tissutale. L'obiettivo è sviluppare la capacità di riconoscere e interpretare le alterazioni morfologiche associate alle diverse patologie, con particolare attenzione alle neoplasie e alle malattie infiammatorie. Il corso si propone di fornire le basi per la diagnosi istopatologica e citopatologica, essenziali per la pratica clinica.
Piano di studi
Il piano di studi prevede lezioni frontali, esercitazioni pratiche e seminari. Le lezioni coprono i principi fondamentali dell'anatomia patologica generale e speciale, con particolare attenzione alle patologie più comuni. Le esercitazioni pratiche includono l'osservazione di preparati istologici al microscopio, la discussione di casi clinici e l'utilizzo di strumenti diagnostici. Sono previste visite presso i laboratori di anatomia patologica dell'Ospedale Policlinico San Martino per approfondire le metodologie diagnostiche.
Competenze acquisite
Al termine del corso, gli studenti avranno acquisito le seguenti competenze: capacità di identificare e descrivere le alterazioni cellulari e tissutali; conoscenza delle basi della diagnosi istopatologica e citopatologica; capacità di correlare le alterazioni morfologiche con i dati clinici; comprensione dei meccanismi patogenetici delle malattie; capacità di utilizzare strumenti diagnostici come il microscopio ottico e le tecniche di immunoistochimica. Saranno in grado di interpretare i referti di anatomia patologica e di collaborare con i clinici per la gestione dei pazienti.

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Sbocchi professionali

Impatto I.A.

L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore dell'anatomia patologica. Algoritmi di machine learning e deep learning vengono utilizzati per l'analisi di immagini istologiche, l'identificazione di modelli patologici, e l'automazione di compiti ripetitivi. Sistemi di diagnostica assistita dall'I.A. possono aiutare i patologi a migliorare l'accuratezza e la velocità delle diagnosi, in particolare per patologie complesse come il cancro.
Per i futuri laureati, l'I.A. offre sia opportunità che sfide. L'automazione di alcune attività potrebbe ridurre la domanda di lavoro in alcuni settori, ma allo stesso tempo si aprono nuove opportunità per ruoli specializzati nella gestione e nell'interpretazione dei dati generati dall'I.A. Sarà fondamentale sviluppare competenze nell'analisi dei dati, nella bioinformatica e nella collaborazione uomo-macchina.
Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i professionisti dell'anatomia patologica dovranno acquisire competenze aggiuntive. Sarà importante conoscere i fondamenti dell'I.A. e del machine learning, sviluppare capacità di analisi critica dei risultati generati dai sistemi di I.A., e migliorare le proprie capacità di comunicazione e lavoro di squadra per collaborare efficacemente con i sistemi di I.A. e altri professionisti.

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competenze da sviluppare

Analisi di immagini mediche

Acquisire familiarità con le tecniche di analisi di immagini istologiche e citologiche, inclusi i principi di segmentazione e classificazione. Approfondire l'uso di software e strumenti per l'analisi di immagini, come ImageJ e QuPath.

Fondamenti di intelligenza artificiale e machine learning

Studiare i concetti base di I.A. e machine learning, inclusi algoritmi di classificazione, regressione e clustering. Seguire corsi online su piattaforme come Coursera o edX per acquisire una solida base teorica.

Bioinformatica e gestione dei dati

Imparare a gestire e analizzare grandi quantità di dati, inclusi i dati genomici e proteomici. Acquisire competenze nell'uso di linguaggi di programmazione come Python e strumenti di analisi dei dati come Pandas e scikit-learn.

routine di successo

Aggiornamento continuo

Seguire regolarmente corsi di formazione e webinar sull'I.A. e le sue applicazioni in anatomia patologica. Iscriversi a riviste scientifiche e partecipare a conferenze per rimanere aggiornati sulle ultime ricerche e sviluppi tecnologici.

Sperimentazione e apprendimento attivo

Sperimentare con strumenti di I.A. e software di analisi di immagini. Partecipare a progetti di ricerca e collaborare con esperti di I.A. per applicare le proprie conoscenze in contesti reali.

Sviluppo di soft skills

Migliorare le proprie capacità di comunicazione, lavoro di squadra e pensiero critico. Partecipare a workshop e corsi di formazione per sviluppare queste competenze, fondamentali per la collaborazione con sistemi di I.A. e altri professionisti.

esperienze utili

Stage in laboratori di ricerca avanzati

Effettuare stage in laboratori di ricerca che utilizzano l'I.A. per l'analisi di immagini istologiche. Questo permette di acquisire esperienza pratica nell'uso di strumenti e metodologie avanzate.

Progetti di ricerca multidisciplinari

Partecipare a progetti di ricerca che coinvolgono medici, ingegneri e data scientist. Questo favorisce lo sviluppo di competenze trasversali e la comprensione delle diverse prospettive.

Collaborazioni con aziende del settore

Collaborare con aziende che sviluppano strumenti di diagnostica basati sull'I.A.. Questo offre l'opportunità di conoscere le ultime tecnologie e di contribuire allo sviluppo di soluzioni innovative.

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