Big data for healthcare and biotech

Descrizione

• Obiettivi formativi

  Il Master, offerto dal Politecnico di Milano, mira a formare professionisti capaci di utilizzare l'analisi avanzata dei dati per supportare le decisioni in ambito sanitario e biotecnologico. Gli obiettivi formativi includono l'utilizzo di tecniche di big data per questioni cliniche (epidemiologia, previsione degli esiti, triage), manageriali (riprogettazione dei processi, profilazione dei pazienti) e la comprensione delle sfide legali ed etiche legate all'uso dei dati sanitari.

• Piano di studi

  Il piano di studi prevede l'approfondimento di tematiche quali analisi predittiva, machine learning, bioinformatica, gestione dei dati sanitari e etica della ricerca. Le metodologie didattiche includono lezioni frontali, esercitazioni pratiche, project work e seminari con esperti del settore.

• Competenze acquisite

  Al termine del Master, i partecipanti avranno acquisito competenze nell'analisi di grandi quantità di dati, nell'applicazione di modelli di I.A. per la salute, nella gestione di progetti complessi e nella comprensione delle implicazioni etiche e legali dell'uso dei dati sanitari. Saranno in grado di sviluppare soluzioni innovative per migliorare l'efficienza e l'efficacia dei servizi sanitari e biotecnologici.

Sbocchi professionali

Impatto I.A.

• L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore della sanità e delle biotecnologie. L'automazione dei processi di analisi dei dati, la scoperta di nuovi farmaci e trattamenti, la personalizzazione delle cure e la diagnostica avanzata sono solo alcuni esempi dell'impatto dell'I.A.. L'analisi predittiva basata sull'I.A. consente di anticipare le esigenze dei pazienti, ottimizzare l'allocazione delle risorse e migliorare l'efficienza dei sistemi sanitari.

• Per i futuri laureati, le opportunità sono enormi. La domanda di professionisti con competenze in I.A., big data e bioinformatica è in costante crescita. Le sfide includono la necessità di affrontare questioni etiche e di privacy legate all'uso dei dati sanitari, la gestione di sistemi complessi e la collaborazione con professionisti di diverse discipline. La capacità di interpretare e comunicare i risultati dell'analisi dei dati sarà fondamentale.

• Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., è essenziale sviluppare competenze in machine learning, deep learning, analisi statistica e programmazione (Python, R). La conoscenza delle normative sulla privacy e dell'etica della ricerca è altrettanto importante. La capacità di lavorare in team multidisciplinari e di comunicare efficacemente con medici, biologi e altri professionisti sanitari sarà un vantaggio competitivo.