Biotecnologie per la salute (RENDE)

Università della CALABRIA

Pagina ateneo

Descrizione

Obiettivi formativi
Il Corso di Laurea Magistrale in Biotecnologie per la Salute dell'Università della Calabria mira a formare laureati in grado di utilizzare le emergenti biotecnologie nel campo della salute umana, della ricerca e dell'innovazione diagnostica e terapeutica. In linea con gli obiettivi formativi della classe LM-9, il corso fornisce competenze specialistiche per l'utilizzo di metodologie biotecnologiche nella diagnostica, nella ricerca di base e applicata. I laureati interagiranno con strutture sanitarie e aziende del settore biomedicale e farmaceutico, focalizzandosi sul Drug-Discovery.
Piano di studi
Il piano di studi prevede lezioni frontali, esercitazioni e attività di laboratorio presso le strutture dell'Università. Sono previste anche attività di tirocinio presso strutture convenzionate in Italia o all'estero. Il corso prepara all'accesso alla formazione di III livello: Scuole di Specializzazione, Master di I e II livello, e Dottorati di Ricerca.
Competenze acquisite
Il laureato magistrale acquisisce competenze specialistiche per operare nel campo della diagnostica, della ricerca e dello sviluppo di farmaci. Sarà in grado di utilizzare metodologie biotecnologiche avanzate e di interagire con professionisti del settore sanitario e farmaceutico. Il superamento dell'Esame di Stato permette l'accesso alla professione di Biologo Senior, sez. A dell'albo.

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Impatto I.A.

L'I.A. sta trasformando il settore delle biotecnologie e della salute attraverso l'automazione di processi, l'analisi di grandi quantità di dati (big data) e lo sviluppo di nuovi farmaci. Algoritmi di machine learning e deep learning vengono utilizzati per la scoperta di farmaci, la diagnostica e la medicina personalizzata, accelerando la ricerca e migliorando l'accuratezza delle diagnosi.
I laureati in biotecnologie per la salute avranno l'opportunità di guidare l'innovazione in questo campo, sviluppando nuove terapie e strumenti diagnostici. Le sfide includono la necessità di comprendere e gestire la complessità dei dati generati dall'I.A., la collaborazione uomo-macchina e la necessità di affrontare questioni etiche legate all'utilizzo dell'I.A. in ambito sanitario.
Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno sviluppare competenze in bioinformatica, analisi dei dati, programmazione e intelligenza artificiale. Sarà fondamentale la capacità di interpretare i risultati generati dall'I.A. e di collaborare con esperti di I.A. per sviluppare soluzioni innovative. La conoscenza delle normative sulla privacy e sull'etica nell'uso dell'I.A. in ambito sanitario sarà altrettanto importante.

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competenze da sviluppare

Competenze in bioinformatica e analisi di dati biomedici

Acquisire familiarità con strumenti di analisi di dati come Python e R. Studiare i principi di machine learning e deep learning e applicarli all'analisi di dati genomici e clinici. Approfondire la conoscenza di database e risorse bioinformatiche.

Competenze in programmazione e sviluppo di software per la ricerca biomedica

Imparare a programmare in Python e/o R. Acquisire familiarità con framework come TensorFlow e PyTorch. Sviluppare competenze nella creazione di algoritmi e modelli predittivi per l'analisi di dati biomedici.

Competenze in etica e regolamentazione dell'i.a. in ambito sanitario

Studiare le normative sulla privacy (es. GDPR) e le linee guida etiche per l'utilizzo dell'I.A. in ambito sanitario. Approfondire le implicazioni etiche dell'I.A. nella diagnostica, nel trattamento e nella ricerca. Seguire corsi e workshop sull'etica dell'I.A.

routine di successo

Aggiornamento continuo sulle nuove tecnologie e i progressi scientifici

Seguire regolarmente pubblicazioni scientifiche, conferenze e webinar nel campo delle biotecnologie, dell'I.A. e della medicina. Iscriversi a newsletter e forum di settore. Partecipare a corsi di formazione e workshop.

Sviluppo di una mentalità orientata alla risoluzione dei problemi e all'innovazione

Partecipare a progetti di ricerca e iniziative di innovazione. Sviluppare la capacità di pensiero critico e di problem solving. Sperimentare nuove idee e approcci.

Networking e collaborazione con professionisti del settore

Partecipare a eventi di settore e conferenze. Utilizzare piattaforme online come LinkedIn per connettersi con professionisti del settore. Collaborare con ricercatori e aziende per progetti di ricerca e sviluppo.

esperienze utili

Tirocini e stage in aziende del settore biotecnologico e farmaceutico

Svolgere tirocini e stage presso aziende che utilizzano l'I.A. per la ricerca e lo sviluppo di farmaci, la diagnostica e la medicina personalizzata. Acquisire esperienza pratica nell'utilizzo di strumenti di analisi dei dati e di algoritmi di I.A..

Partecipazione a progetti di ricerca che coinvolgono l'i.a.

Collaborare a progetti di ricerca che utilizzano l'I.A. per l'analisi di dati biomedici, la scoperta di farmaci o la diagnostica. Acquisire esperienza nella raccolta, nell'analisi e nell'interpretazione dei dati.

Corsi di formazione e certificazioni in ambito i.a. e bioinformatica

Frequentare corsi di formazione e ottenere certificazioni in I.A., machine learning, deep learning, bioinformatica e analisi dei dati. Scegliere corsi che forniscano competenze pratiche e applicative.

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