COMPLEX SYSTEMS FOR QUANTITATIVE BIOMEDICINE

Descrizione

• Obiettivi formativi

  Il dottorato in Sistemi Complessi per la Biomedicina Quantitativa dell'Università di Torino si propone di formare figure professionali capaci di integrare competenze biomediche e delle scienze esatte. L'obiettivo è promuovere la transdisciplinarietà, modificando gli approcci delle singole discipline per creare nuove figure professionali. Il corso mira a fornire una solida preparazione per l'inserimento in due principali filoni di sviluppo: la medicina personalizzata e lo sviluppo di nuovi modelli dei fenomeni biologici, dalla scala molecolare a quella di popolazione, con impatto sulla farmacologia, diagnostica, prevenzione, epidemiologia e stili di vita.

• Piano di studi

  Il piano di studi prevede corsi per colmare eventuali lacune formative e la preparazione di tesi “gemella”, affrontata da due studenti con metodologie differenziali integranti teoria ed esperimenti. Le metodologie didattiche includono lezioni frontali, seminari, attività di laboratorio e la partecipazione a journal club in inglese per migliorare le capacità di comunicazione scientifica. È prevista la collaborazione con l'industria, come dimostrato dalle collaborazioni con GSK (già NOVARTIS) e RBM Merck, che hanno finanziato borse di studio e dottorati industriali.

• Competenze acquisite

  Al termine del corso, il dottore di ricerca possiede una visione sistemica dei problemi biomedici, è in grado di organizzare esperimenti per la modellizzazione teorica, sviluppa capacità critiche attraverso il confronto e migliora le capacità di comunicazione scientifica. Sarà in grado di impostare progetti di ricerca in Biologia e Medicina di Sistema, con particolare attenzione all'analisi di dati complessi e all'applicazione di modelli matematici e computazionali per la comprensione dei fenomeni biologici.

Sbocchi professionali

Impatto I.A.

• L'I.A. sta rivoluzionando il settore della biomedicina quantitativa, automatizzando l'analisi di dati complessi, accelerando la scoperta di farmaci e migliorando la precisione della diagnostica. Algoritmi di machine learning e deep learning vengono utilizzati per analizzare immagini mediche, sequenze genetiche e dati clinici, consentendo una comprensione più profonda dei meccanismi biologici e l'identificazione di nuovi target terapeutici. L'I.A. facilita la medicina personalizzata, adattando i trattamenti alle caratteristiche individuali dei pazienti.

• I laureati in questo campo avranno l'opportunità di lavorare in settori in rapida crescita, come la bioinformatica, la ricerca farmaceutica e lo sviluppo di dispositivi medici intelligenti. Le sfide includono la necessità di gestire grandi quantità di dati, garantire la privacy dei pazienti e interpretare correttamente i risultati generati dall'I.A. La collaborazione tra umani e macchine sarà fondamentale, richiedendo una solida comprensione dei principi biologici e delle metodologie computazionali.

• Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i professionisti dovranno acquisire competenze in programmazione (Python, R), analisi di dati, machine learning, e bioinformatica. Sarà essenziale sviluppare capacità di pensiero critico, problem solving e comunicazione, per interpretare i risultati dell'I.A. e tradurli in applicazioni pratiche. La conoscenza delle normative sulla privacy e sull'etica dell'I.A. sarà sempre più importante.