BIOINGEGNERIA E SCIENZE MEDICO-CHIRURGICHE

Università degli Studi di TORINO

Pagina ateneo

Descrizione

Obiettivi formativi
Il Dottorato di Ricerca in Bioingegneria e Scienze Medico-Chirurgiche, nato dalla collaborazione tra Politecnico e Università di Torino, è un percorso di alta formazione interdisciplinare. L'obiettivo è formare ricercatori capaci di operare all'interfaccia tra ingegneria, biologia e medicina, sviluppando metodologie e tecnologie d'avanguardia per rispondere a problemi di frontiera della ricerca biomedica e avere un impatto sulla sanità e sul sistema produttivo.
Piano di studi
Il programma di dottorato si basa sullo sviluppo di un progetto di ricerca originale e innovativo, sotto la guida di un supervisore e con il controllo del Collegio dei Docenti. La formazione integra una solida preparazione teorico-concettuale con la piena padronanza delle metodologie di ricerca più aggiornate, sia quantitative che qualitative. Il percorso promuove la specializzazione disciplinare ma anche la pluralità degli approcci, per una formazione facilmente spendibile a livello internazionale.
Competenze acquisite
I dottori di ricerca acquisiscono la capacità di concepire, progettare e realizzare autonomamente un progetto di ricerca complesso. Sviluppano un'elevata capacità di analisi critica, problem solving e comunicazione scientifica. La formazione prepara a carriere di alto livello nella ricerca accademica, in centri di ricerca pubblici e privati, e in ruoli di Ricerca e Sviluppo (R&S) nell'industria biomedicale, farmaceutica e delle biotecnologie.

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Impatto I.A.

Per la bioingegneria e la ricerca medico-chirurgica, l'I.A. è un enabler fondamentale di innovazione. Nella bioingegneria dei tessuti, l'I.A. ottimizza la progettazione di scaffold e bioreattori. Nell'imaging biomedico, il deep learning rivoluziona l'analisi di immagini cellulari e tissutali. Nella progettazione di dispositivi medici, la simulazione potenziata dall'I.A. permette di testare in silico protesi e impianti. L'analisi di segnali fisiologici (EEG, ECG) con I.A. è alla base delle moderne interfacce cervello-computer (BCI) e dei sistemi diagnostici avanzati.
Per un dottorando in questo campo, l'opportunità è di poter affrontare problemi di ricerca di una complessità e su una scala prima inimmaginabili, integrando l'approccio ingegneristico con la potenza dell'analisi dati. La sfida è diventare un ricercatore veramente interdisciplinare, capace di parlare fluentemente sia il linguaggio della biologia e della medicina, sia quello dell'informatica e della matematica. Bisogna saper progettare esperimenti che siano 'AI-ready', ovvero che producano dati di alta qualità e adatti per l'analisi computazionale.
Le competenze in scientific computing (con Python o MATLAB) e in 'machine/deep learning' sono ormai un prerequisito per la ricerca di frontiera. È cruciale acquisire abilità nell'analisi di immagine, nell'analisi di segnali e nella modellistica computazionale. La capacità di gestire pipeline di ricerca riproducibili, che combinino esperimenti di laboratorio e analisi computazionali, è il nuovo gold standard per la pubblicazione scientifica di alto impatto.

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Preparati al futuro

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Competenze da sviluppare

Machine learning per segnali e immagini biomediche

Acquisire competenze avanzate nell'uso di reti neurali convoluzionali (CNN) per l'analisi di immagini (es. istologiche, radiologiche) e di reti neurali ricorrenti (RNN) per l'analisi di segnali (es. EEG, ECG), usando PyTorch o TensorFlow.

Modellistica multifisica e digital twins

Imparare a usare software di simulazione (come COMSOL o Ansys) e a integrare i modelli basati sulla fisica con il machine learning per creare gemelli digitali di organi o processi fisiologici, che permettono di testare terapie in silico.

Progettazione di esperimenti 'high-throughput'

Acquisire le basi del Disegno degli Esperimenti (DoE) e della robotica di laboratorio per progettare e condurre esperimenti che generino grandi dataset di alta qualità, ottimizzati per l'analisi tramite I.A.

Routine di successo

Reproducibility challenge

Scegliere un articolo scientifico recente nel proprio campo, scaricare i dati e il codice (se disponibili) e provare a riprodurne i risultati principali. È un esercizio formidabile per imparare nuove tecniche e per sviluppare un approccio critico.

Seguire i seminari dei principali centri di ricerca

Molti istituti di bioingegneria di fama mondiale (es. MIT, ETH Zurich, Wyss Institute) rendono disponibili online i loro seminari. Seguirli è un modo per essere esposti alle idee e alle tecnologie più recenti, direttamente dalla fonte.

Esperienze utili

Trascorrere un periodo di ricerca all'estero (visiting PhD)

Svolgere un periodo di 6-12 mesi in un laboratorio internazionale all'avanguardia è un'esperienza che cambia la carriera. Permette di imparare nuove tecniche, ampliare il proprio network e sviluppare una prospettiva globale.

Partecipare a una summer school' su un tema di frontiera

Candidarsi per scuole estive intensive su temi specifici come computational neuroscience, 'organ-on-a-chip' o AI for medicine. Sono un'immersione totale in un ambiente scientifico di altissimo livello.

Scrivere una review della letteratura

Scrivere e pubblicare, insieme al proprio supervisor, un articolo di review su un argomento emergente. Questo esercizio costringe a padroneggiare lo stato dell'arte, a sintetizzare informazioni complesse e a identificare le future direzioni della ricerca. È un ottimo asset per il proprio CV.

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