Biologia della salute (BOLOGNA, IMOLA)

Università degli Studi di BOLOGNA

Pagina ateneo

Descrizione

Obiettivi formativi
Il Corso di Laurea Magistrale in Biologia della Salute dell'Università di Bologna si propone di formare professionisti con solide basi teoriche e pratiche per operare nel settore biologico-sanitario. Il corso mira a sviluppare figure capaci di interagire con le diverse attività lavorative e progettuali, focalizzandosi sulla salute delle persone. Il curriculum offre due indirizzi: uno a Bologna con focus biosanitario-forense e uno a Imola con focus nutrizionale, integrando aspetti ambientali, di salute e sicurezza.
Piano di studi
Il piano di studi prevede un percorso formativo che include lezioni frontali, attività di laboratorio e tirocini. Gli studenti acquisiscono conoscenze approfondite in aree come la biologia molecolare, la microbiologia, la nutrizione, la biologia forense e lo sviluppo di nuovi farmaci. Le metodologie didattiche sono progettate per promuovere l'apprendimento attivo e lo sviluppo di competenze pratiche, con particolare attenzione alle specificità dei due indirizzi (Bologna e Imola).
Competenze acquisite
I laureati in Biologia della Salute acquisiscono competenze per operare in diversi ambiti: laboratori biomedici, biologia forense, citologia, istologia, microbiologia, virologia, nutrizione e ricerca. Sono in grado di analizzare dati biologici, interpretare risultati di laboratorio, applicare tecniche diagnostiche e sviluppare strategie per la prevenzione e la cura delle malattie. Il corso fornisce anche competenze per la gestione della sicurezza e della qualità nei contesti sanitari.

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Sbocchi professionali

Impatto I.A.

L'I.A. sta trasformando il settore della biologia della salute in diversi modi. L'automazione dei processi di laboratorio, l'analisi di grandi quantità di dati (big data) e lo sviluppo di algoritmi di intelligenza artificiale per la diagnosi e la ricerca stanno diventando sempre più comuni. L'I.A. facilita la scoperta di nuovi farmaci, la personalizzazione delle terapie e l'analisi di immagini mediche, migliorando l'efficienza e la precisione.
Per i futuri laureati, ciò significa nuove opportunità e sfide. L'I.A. crea nuove specializzazioni, come l'ingegneria biomedica basata sull'I.A. e l'analisi di dati sanitari. Allo stesso tempo, l'automazione potrebbe ridurre la domanda di alcune mansioni ripetitive. I laureati dovranno essere in grado di collaborare con sistemi I.A., interpretare risultati complessi e avere una solida comprensione dei principi dell'I.A.
Le competenze aggiuntive necessarie includono la capacità di analizzare dati, utilizzare strumenti di bioinformatica, comprendere i principi dell'apprendimento automatico e comunicare efficacemente i risultati. La capacità di adattarsi a nuove tecnologie e di collaborare con team multidisciplinari sarà fondamentale per avere successo in un mercato del lavoro in continua evoluzione.

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competenze da sviluppare

Analisi di dati e bioinformatica

Acquisire competenze nell'analisi di grandi set di dati biologici, nell'utilizzo di strumenti di bioinformatica (es. Python per l'analisi dei dati genomici) e nella comprensione dei principi di machine learning applicati alla biologia.

Competenze di programmazione e modellazione

Imparare a programmare (Python, R) per l'analisi di dati e lo sviluppo di modelli predittivi. Approfondire la conoscenza di algoritmi di machine learning e deep learning per applicazioni biomediche.

Competenze di comunicazione e collaborazione

Sviluppare capacità di comunicazione efficace dei risultati scientifici, sia oralmente che per iscritto. Imparare a collaborare con team multidisciplinari, inclusi ingegneri, informatici e medici.

routine di successo

Aggiornamento continuo

Seguire regolarmente corsi online (es. Coursera, edX) e partecipare a workshop e conferenze per rimanere aggiornati sulle ultime tecnologie I.A. e le loro applicazioni in ambito biomedico.

Networking e mentorship

Costruire una rete di contatti con professionisti del settore e cercare un mentore esperto in I.A. e biologia. Partecipare a eventi e forum per scambiare idee e conoscenze.

Sperimentazione e prototipazione

Sperimentare con strumenti di I.A. e piattaforme di sviluppo (es. TensorFlow, PyTorch) per creare prototipi di soluzioni biomediche. Partecipare a progetti di ricerca e sviluppo.

esperienze utili

Tirocini e progetti di ricerca

Svolgere tirocini in laboratori di ricerca o aziende che utilizzano I.A. in ambito biomedico. Partecipare a progetti di ricerca che coinvolgano l'applicazione di I.A. a problemi biologici.

Partecipazione a hackathon e competizioni

Partecipare a hackathon e competizioni di data science e I.A. per mettere in pratica le proprie competenze e confrontarsi con altri professionisti.

Sviluppo di portfolio e progetti personali

Creare un portfolio di progetti personali che dimostrino le proprie competenze in I.A. e biologia. Pubblicare i progetti su GitHub e altri repository online.

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