Data management per la ricerca clinica
Descrizione
Obiettivi formativi
Il Master in "Data management per la ricerca clinica" presso l'Università degli Studi di Milano-Bicocca si propone di formare professionisti in grado di gestire i dati clinici in tutte le loro fasi, dalla raccolta all'analisi e al trasferimento ai centri statistici. L'obiettivo è fornire una preparazione qualificata per garantire la qualità e l'integrità dei dati, assicurando che gli studi siano condotti in accordo con le Good Clinical Practice (GCP). Il corso mira a formare figure di riferimento per sperimentatori, strutture regolatorie e aziende farmaceutiche.
Piano di studi
Il piano di studi prevede l'approfondimento di diverse aree tematiche, tra cui la gestione dei dati clinici, la biostatistica, la farmacovigilanza e le normative di riferimento. Le metodologie didattiche includono lezioni frontali, esercitazioni pratiche, analisi di casi studio e project work. Verranno utilizzati strumenti e software specifici per l'analisi e la gestione dei dati clinici, con un focus sull'applicazione delle nuove tecnologie.
Competenze acquisite
Al termine del master, i partecipanti avranno acquisito competenze nella raccolta, gestione e analisi dei dati clinici, nella valutazione della qualità dei dati, nella conoscenza delle normative e delle linee guida GCP. Saranno in grado di collaborare con diversi professionisti del settore sanitario, di utilizzare software specifici per l'analisi statistica e di contribuire alla conduzione di studi clinici di alta qualità. Saranno inoltre in grado di interpretare i risultati e di comunicare efficacemente con i diversi stakeholder.
Impatto I.A.
L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore della ricerca clinica, automatizzando processi e migliorando l'efficienza. Algoritmi di machine learning vengono utilizzati per l'analisi di grandi quantità di dati, l'identificazione di pattern e la previsione di risultati. L'I.A. facilita la gestione dei dati, la selezione dei pazienti, la progettazione degli studi e l'analisi dei risultati, riducendo tempi e costi.
I laureati in data management per la ricerca clinica si troveranno di fronte a nuove opportunità, come la possibilità di sviluppare e implementare soluzioni basate sull'I.A. per l'analisi dei dati clinici. La capacità di lavorare con strumenti di I.A. e di interpretare i risultati sarà fondamentale. Allo stesso tempo, dovranno affrontare la sfida di garantire la privacy e la sicurezza dei dati, e di collaborare con professionisti di diverse discipline.
Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i professionisti dovranno acquisire competenze in analisi dei dati, machine learning, bioinformatica e etica della I.A.. Sarà essenziale sviluppare capacità di problem solving, pensiero critico e comunicazione efficace. La capacità di collaborare con team multidisciplinari e di adattarsi ai cambiamenti tecnologici sarà cruciale.
Preparati al futuro
Lista di azioni prioritarie da iniziare a padroneggiare da subito per restare rilevante e competitivo.
competenze da sviluppare
Competenze in machine learning e deep learning
Approfondire la conoscenza dei modelli di machine learning e deep learning applicabili all'analisi dei dati clinici. Studiare librerie come TensorFlow e PyTorch. Seguire corsi online e partecipare a workshop.Competenze in bioinformatica e analisi di dati omici
Acquisire familiarità con i dati genomici, proteomici e trascrittomici. Imparare a utilizzare strumenti per l'analisi di dati omici. Seguire corsi specifici e partecipare a progetti di ricerca.Competenze in etica della i.a. e privacy dei dati
Comprendere i principi etici alla base dell'I.A. e le normative sulla protezione dei dati (GDPR). Approfondire le tematiche di bias algoritmico e responsabilità. Seguire corsi e seminari sull'etica della I.A..routine di successo
Lettura costante di pubblicazioni scientifiche
Seguire regolarmente le pubblicazioni scientifiche nel campo della ricerca clinica e dell'I.A.. Iscriversi a newsletter e riviste specializzate. Dedicare tempo ogni settimana alla lettura e all'analisi di nuovi studi.Partecipazione attiva a community online
Entrare a far parte di forum e gruppi di discussione online dedicati all'I.A. e alla ricerca clinica. Condividere conoscenze, porre domande e interagire con altri professionisti del settore. Partecipare a webinar e conferenze online.Aggiornamento continuo sulle nuove tecnologie
Tenersi aggiornati sulle ultime tendenze e sviluppi tecnologici nel campo dell'I.A. e della ricerca clinica. Sperimentare nuove tecnologie e strumenti. Partecipare a corsi di formazione e workshop.esperienze utili
Progetti di ricerca con applicazione di i.a.
Partecipare a progetti di ricerca che prevedano l'utilizzo di I.A. per l'analisi dei dati clinici. Collaborare con ricercatori e sviluppatori. Contribuire alla pubblicazione di articoli scientifici.Stage o tirocini in aziende del settore
Svolgere stage o tirocini presso aziende farmaceutiche, CRO o aziende tecnologiche che operano nel campo della ricerca clinica. Acquisire esperienza pratica e creare una rete di contatti.Partecipazione a hackathon e competizioni di data science
Partecipare a hackathon e competizioni di data science per mettere alla prova le proprie competenze e confrontarsi con altri professionisti. Sviluppare progetti innovativi e acquisire nuove competenze.Segnala un problema
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