Aspetti Regolatori, Brevettuali ed Economici dello Sviluppo dei Farmaci e dei Dispositivi Medici - ARBEF

Università degli Studi di FERRARA

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il Master ARBEF dell'Università degli Studi di Ferrara si propone di formare professionisti con una solida base di conoscenze metodologiche e competenze specialistiche negli ambiti brevettuale, regolatorio e farmacoeconomico. L'obiettivo è preparare figure capaci di gestire l'intero ciclo di vita di un farmaco o dispositivo medico, dalla fase di brevettazione al lancio commerciale, con particolare attenzione alle normative vigenti, alla valutazione economica e alle strategie di mercato. Il corso mira a fornire una visione completa e integrata del settore Life Sciences, consentendo ai partecipanti di rispondere in modo efficace e tempestivo alle sfide del mercato e alle evoluzioni normative, con un focus specifico sulle peculiarità del contesto ferrarese e delle sue aziende.

  • Piano di studi

    Il piano di studi del Master ARBEF include moduli didattici che coprono gli aspetti brevettuali, regolatori e farmacoeconomici. Le metodologie didattiche comprendono lezioni frontali, seminari, workshop, case studies e project work. Sono previste attività pratiche e simulazioni per favorire l'apprendimento e l'applicazione delle conoscenze acquisite. Il corso prevede anche l'intervento di esperti del settore, visite aziendali e stage presso aziende del settore Life Sciences, CRO, società di consulenza e istituzioni regolatorie, per garantire un'esperienza formativa completa e orientata al mondo del lavoro.

  • Competenze acquisite

    Al termine del Master, i partecipanti avranno acquisito competenze avanzate nella gestione delle attività brevettuali, regolatorie e farmacoeconomiche. Saranno in grado di pianificare, condurre, valutare e implementare le strategie di lancio di nuovi farmaci e dispositivi medici. Avranno sviluppato capacità di leadership, visione strategica e abilità di interazione con i diversi attori del settore. Saranno inoltre in grado di analizzare i cambiamenti macroeconomici, mesoeconomici e microeconomici, e di individuare le opportunità di carriera nel settore Life Sciences, con particolare riferimento alle esigenze del territorio ferrarese.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta trasformando il settore dello sviluppo dei farmaci e dei dispositivi medici in diversi modi. L'automazione dei processi di ricerca e sviluppo, l'analisi di grandi quantità di dati (big data) per la scoperta di nuovi farmaci e la personalizzazione delle terapie sono solo alcuni esempi. L'I.A. sta accelerando i tempi di sviluppo, riducendo i costi e migliorando l'efficacia dei trattamenti. Strumenti di I.A. vengono utilizzati per la simulazione di studi clinici, la previsione degli effetti collaterali e l'ottimizzazione dei processi regolatori.

  • Per i futuri laureati del Master ARBEF, l'I.A. offre sia opportunità che sfide. L'opportunità risiede nella possibilità di utilizzare strumenti di I.A. per migliorare l'efficienza e l'efficacia del proprio lavoro, ad esempio nell'analisi di dati brevettuali o nella gestione delle pratiche regolatorie. Le sfide includono la necessità di acquisire nuove competenze, come la comprensione dei modelli di I.A. e la capacità di interpretare i risultati generati dagli algoritmi. La capacità di collaborare con i sistemi di I.A. e di integrare le loro analisi nel processo decisionale sarà fondamentale.

  • Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i professionisti del settore dovranno sviluppare competenze specifiche. Queste includono la capacità di utilizzare strumenti di I.A. per l'analisi dei dati, la conoscenza delle normative sulla privacy e sull'etica dell'I.A., e la capacità di comunicare efficacemente i risultati delle analisi. La formazione continua e l'aggiornamento professionale saranno essenziali per rimanere competitivi in un settore in rapida evoluzione.

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competenze da sviluppare

Comprensione dei principi di base dell'i.a. e del machine learning
Seguire corsi online (ad esempio, su Coursera o edX) e leggere libri introduttivi sull'argomento. Familiarizzarsi con i concetti chiave come algoritmi, modelli predittivi e reti neurali.
Capacità di analisi dei dati e data visualization
Imparare ad utilizzare strumenti come Python con librerie come Pandas e Matplotlib, o R. Approfondire le tecniche di visualizzazione dei dati per comunicare efficacemente i risultati.
Competenze regolatorie e brevettuali con focus sull'i.a.
Approfondire le normative relative all'I.A. nel settore farmaceutico e dei dispositivi medici. Studiare come l'I.A. influisce sulla brevettabilità e sulla conformità normativa. Considerare corsi specifici sull'etica dell'I.A..

routine di successo

Aggiornamento costante sulle nuove tecnologie e tendenze del settore
Seguire blog specializzati, partecipare a webinar e conferenze, e iscriversi a newsletter del settore. Leggere regolarmente pubblicazioni scientifiche e riviste specializzate.
Sviluppo di una mentalità orientata alla risoluzione dei problemi e all'apprendimento continuo
Adottare un approccio proattivo nell'affrontare le sfide, sperimentare nuove soluzioni e non aver paura di sbagliare. Dedicare tempo all'apprendimento di nuove competenze e alla sperimentazione di nuovi strumenti.

esperienze utili

Progetti pratici che coinvolgano l'i.a. nel settore life sciences
Partecipare a progetti di ricerca, stage o internship che prevedano l'utilizzo dell'I.A. per l'analisi di dati clinici, la scoperta di farmaci o l'ottimizzazione dei processi regolatori. Sviluppare progetti personali per applicare le competenze acquisite.
Collaborazione con esperti di i.a. e data science
Cercare opportunità di collaborazione con data scientist, ingegneri dell'I.A. e altri professionisti del settore. Partecipare a team multidisciplinari per acquisire nuove prospettive e competenze.
Esperienza internazionale e networking
Partecipare a conferenze internazionali, workshop e seminari. Costruire una rete di contatti con professionisti del settore a livello globale. Considerare programmi di scambio o opportunità di lavoro all'estero.

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