Ingegneria Biomedica (ANCONA)

Università Politecnica delle MARCHE

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il Corso di Laurea in Ingegneria Biomedica presso l'Università Politecnica delle Marche (UNIVPM) mira a formare professionisti capaci di integrare le conoscenze ingegneristiche con quelle mediche e biologiche. L'obiettivo è fornire agli studenti gli strumenti per sviluppare soluzioni tecnologiche innovative per la diagnosi, il trattamento e la prevenzione delle malattie. Il corso si focalizza sull'interdisciplinarietà, preparando gli studenti a operare in un settore in continua evoluzione, con un forte accento sulla ricerca e lo sviluppo di nuove tecnologie mediche.

  • Piano di studi

    Il piano di studi prevede un percorso formativo che inizia con materie di base come matematica, fisica, informatica e chimica, oltre a elementi di anatomia e fisiologia. Successivamente, il corso si concentra su materie specifiche della bioingegneria, come bioelettronica, biomeccanica, bioinformatica e ingegneria dei tessuti. Sono previste attività di laboratorio, tirocini presso aziende e strutture sanitarie, e la preparazione di una tesi di laurea per consolidare le competenze acquisite.

  • Competenze acquisite

    I laureati in Ingegneria Biomedica UNIVPM acquisiscono competenze nella progettazione e sviluppo di dispositivi medici, nella gestione di tecnologie sanitarie, nell'analisi di segnali biologici e nella modellazione di sistemi biologici. Sono in grado di applicare metodologie ingegneristiche per risolvere problemi in ambito medico, collaborando con medici, biologi e altri professionisti sanitari. Le competenze includono anche la capacità di valutare l'efficacia e la sicurezza dei dispositivi medici, e di rispettare le normative vigenti.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta rivoluzionando il settore dell'ingegneria biomedica, introducendo nuove metodologie e strumenti per la diagnosi, il trattamento e la ricerca. L'analisi di immagini mediche tramite algoritmi di deep learning, la robotica chirurgica, e la modellazione predittiva sono solo alcuni esempi di come l'I.A. stia trasformando il settore. L'automazione dei processi, l'analisi di grandi quantità di dati (big data) e lo sviluppo di interfacce uomo-macchina sempre più sofisticate stanno portando a progressi significativi nella medicina personalizzata e nella cura del paziente.

  • Per i futuri laureati in ingegneria biomedica, l'I.A. offre opportunità significative, come lo sviluppo di nuovi dispositivi medici basati sull'I.A., la progettazione di sistemi di supporto alle decisioni cliniche e la partecipazione a progetti di ricerca avanzata. Le sfide includono la necessità di comprendere e gestire la complessità degli algoritmi di I.A., di garantire la sicurezza e l'etica nell'uso di queste tecnologie, e di collaborare efficacemente con professionisti di diversi settori, come medici, informatici e data scientist.

  • Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze in machine learning, data science, e bioinformatica. Sarà fondamentale sviluppare la capacità di interpretare e analizzare dati complessi, di progettare e implementare algoritmi di I.A., e di collaborare in team multidisciplinari. La conoscenza delle normative sulla privacy e sulla sicurezza dei dati sanitari sarà inoltre essenziale.

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competenze da sviluppare

Competenze in machine learning e deep learning
Acquisire familiarità con i principali algoritmi di machine learning e deep learning, come reti neurali convoluzionali (CNN) e reti neurali ricorrenti (RNN). Imparare ad applicare queste tecniche all'analisi di dati biomedici, come immagini mediche e segnali fisiologici. Approfondire l'uso di framework come TensorFlow e PyTorch.
Competenze in data science e bioinformatica
Sviluppare competenze nell'analisi di dati complessi, inclusi dati genomici, proteomici e clinici. Imparare a utilizzare strumenti di data mining e visualizzazione dei dati. Acquisire familiarità con database e piattaforme per la gestione di dati sanitari.
Competenze in robotica e sistemi embedded
Acquisire conoscenze sulla progettazione e programmazione di sistemi robotici per applicazioni mediche, come la robotica chirurgica. Imparare a sviluppare sistemi embedded per dispositivi medici, con particolare attenzione alla sicurezza e all'affidabilità.

routine di successo

Lettura costante di pubblicazioni scientifiche
Seguire regolarmente le ultime ricerche nel campo dell'I.A. applicata alla biomedicina. Leggere articoli su riviste specializzate e partecipare a conferenze per rimanere aggiornati sulle nuove tendenze e tecnologie.
Partecipazione a progetti di ricerca e sviluppo
Coinvolgersi attivamente in progetti di ricerca e sviluppo, sia accademici che industriali. Collaborare con team multidisciplinari per acquisire esperienza pratica nell'applicazione dell'I.A. in ambito biomedico.
Aggiornamento continuo delle competenze
Seguire corsi online, workshop e seminari per rimanere aggiornati sulle ultime tecnologie e metodologie. Ottenere certificazioni riconosciute nel settore dell'I.A. e della data science.

esperienze utili

Stage e tirocini in aziende del settore biomedicale
Effettuare stage e tirocini presso aziende che sviluppano dispositivi medici, software per la diagnosi e il trattamento, o che si occupano di ricerca e sviluppo in ambito biomedico. Questo permette di acquisire esperienza pratica e di creare una rete di contatti nel settore.
Partecipazione a hackathon e competizioni di data science
Partecipare a hackathon e competizioni di data science per mettere alla prova le proprie competenze e per confrontarsi con altri professionisti del settore. Questo permette di sviluppare progetti concreti e di acquisire esperienza nel lavoro di squadra.
Collaborazione con centri di ricerca e ospedali
Collaborare con centri di ricerca e ospedali per sviluppare progetti di ricerca e per applicare le proprie competenze in contesti reali. Questo permette di acquisire esperienza nella gestione di dati clinici e di collaborare con medici e altri professionisti sanitari.

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