DATA MANAGEMENT E COORDINAMENTO DI SPERIMENTAZIONI CLINICHE

Università degli Studi di TORINO

Pagina ateneo

Descrizione

Obiettivi formativi
Il Master in Data Management e Coordinamento di Sperimentazioni Cliniche presso l'Università degli Studi di Torino mira a formare professionisti capaci di gestire e coordinare le sperimentazioni cliniche, integrando le diverse figure professionali coinvolte. L'obiettivo è fornire gli strumenti per condurre sperimentazioni nel rispetto delle Good Clinical Practice, gestire i dati dalla raccolta all'elaborazione statistica e interagire efficacemente con tutti gli attori coinvolti.
Piano di studi
Il piano di studi prevede l'approfondimento delle normative e delle procedure relative alle sperimentazioni cliniche, la gestione dei dati, l'analisi statistica e le competenze di comunicazione e coordinamento. Le metodologie didattiche includono lezioni frontali, esercitazioni pratiche, simulazioni e project work, con un focus sull'applicazione pratica delle conoscenze acquisite.
Competenze acquisite
Al termine del master, i partecipanti avranno acquisito competenze nella conduzione di sperimentazioni cliniche, nella gestione e analisi dei dati, nell'interazione con le figure professionali coinvolte e nella conoscenza delle normative vigenti. Saranno in grado di coordinare le attività di ricerca, garantire la qualità dei dati e contribuire al successo delle sperimentazioni cliniche.

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Sbocchi professionali

Impatto I.A.

L'I.A. sta trasformando il settore delle sperimentazioni cliniche in diversi modi. L'automazione dei processi di raccolta e gestione dei dati, l'utilizzo di algoritmi per l'analisi predittiva e l'identificazione di pattern nei dati clinici stanno accelerando i tempi di ricerca e migliorando l'efficacia delle sperimentazioni. Strumenti basati sull'I.A. possono anche aiutare nella selezione dei pazienti, nella personalizzazione dei trattamenti e nel monitoraggio remoto dei pazienti.
Per i futuri laureati in questo campo, le opportunità sono significative. La crescente adozione dell'I.A. crea la necessità di professionisti in grado di gestire e interpretare grandi quantità di dati, di utilizzare strumenti di analisi avanzati e di collaborare con sistemi intelligenti. Le sfide includono la necessità di adattarsi rapidamente alle nuove tecnologie, di garantire la sicurezza e la privacy dei dati e di comprendere le implicazioni etiche dell'I.A. nella ricerca clinica.
Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., è essenziale acquisire competenze in data science, bioinformatica e analisi statistica avanzata. La capacità di utilizzare strumenti di I.A. per l'analisi dei dati clinici, la conoscenza delle normative sulla privacy e la capacità di comunicare efficacemente i risultati della ricerca sono competenze sempre più richieste. La collaborazione uomo-macchina sarà fondamentale, richiedendo una combinazione di competenze tecniche e soft skills, come il pensiero critico e la capacità di risolvere problemi complessi.

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Preparati al futuro

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competenze da sviluppare

Data literacy e data visualization

Acquisire familiarità con i dati, imparando a leggerli, interpretarli e comunicarli efficacemente. Utilizzare strumenti di visualizzazione dati (es. Tableau, Power BI) per presentare risultati complessi in modo chiaro e comprensibile.

Competenze di bioinformatica e analisi di dati omici

Acquisire conoscenze di base sulla bioinformatica e sulle tecniche di analisi dei dati omici (genomica, proteomica, metabolomica). Approfondire l'utilizzo di strumenti e algoritmi per l'analisi di dati biologici complessi.

Competenze di machine learning applicato alla ricerca clinica

Studiare i fondamenti del machine learning e le sue applicazioni nella ricerca clinica, come la predizione della risposta ai farmaci, l'identificazione di biomarcatori e la personalizzazione dei trattamenti. Approfondire l'utilizzo di librerie Python (es. scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).

routine di successo

Lettura costante di pubblicazioni scientifiche e tecnologiche

Seguire regolarmente le pubblicazioni più recenti nel campo della ricerca clinica, dell'I.A. e della bioinformatica. Iscriversi a newsletter specializzate e partecipare a webinar e conferenze per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze.

Pratica costante di coding e analisi dati

Dedicare tempo regolare alla programmazione e all'analisi dei dati. Utilizzare piattaforme online (es. Kaggle, Coursera) per esercitarsi e partecipare a competizioni di data science.

Networking e collaborazione con esperti del settore

Partecipare a eventi e conferenze del settore, connettersi con professionisti su LinkedIn e cercare opportunità di collaborazione con ricercatori e aziende che operano nel campo dell'I.A. applicata alla salute.

esperienze utili

Stage o tirocini in aziende o centri di ricerca che utilizzano l'i.a.

Cercare opportunità di stage o tirocini presso aziende farmaceutiche, aziende di tecnologia sanitaria o centri di ricerca che applicano l'I.A. alla ricerca clinica. Questo permette di acquisire esperienza pratica e di entrare in contatto con professionisti del settore.

Partecipazione a progetti di ricerca e sviluppo

Coinvolgersi in progetti di ricerca che utilizzano l'I.A. per l'analisi dei dati clinici, la scoperta di farmaci o la personalizzazione dei trattamenti. Questo permette di sviluppare competenze pratiche e di contribuire attivamente all'avanzamento della ricerca.

Certificazioni e corsi online specializzati

Ottenere certificazioni e seguire corsi online specializzati in data science, machine learning, bioinformatica e I.A. applicata alla salute. Piattaforme come Coursera, edX e Udacity offrono corsi di alta qualità.

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