Ingegneria Biomedica (LECCE)

Università del SALENTO

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il Corso di Laurea in Ingegneria Biomedica presso l'Università del Salento mira a formare professionisti capaci di integrare le competenze dell'ingegneria industriale con quelle specifiche dell'informazione e dei sistemi per applicazioni biomediche. L'obiettivo è fornire una solida base metodologica e operativa nelle scienze di base, nell'ingegneria e nella biologia, preparando i laureati a operare in ambiti all'avanguardia come l'ingegneria dei tessuti e lo sviluppo di protesi e organi artificiali. Il corso si concentra sulla formazione di figure interdisciplinari, capaci di valutare e garantire l'affidabilità, la qualità e la sicurezza dei dispositivi biomedicali.

  • Piano di studi

    Il piano di studi prevede insegnamenti provenienti dai settori dell'ingegneria industriale, dell'informazione e dell'area biologica. Le metodologie didattiche includono lezioni frontali, esercitazioni pratiche, laboratori e progetti. Il corso offre un percorso formativo unico che rispecchia gli obiettivi specifici del corso di studio nel suo complesso, garantendo una preparazione completa e multidisciplinare.

  • Competenze acquisite

    I laureati in Ingegneria Biomedica acquisiscono competenze nella progettazione, realizzazione e valutazione di dispositivi biomedicali, farmacologici e di supporto per disabili. Saranno in grado di applicare le loro conoscenze in settori avanzati come l'ingegneria dei tessuti e lo sviluppo di protesi. Inoltre, acquisiranno competenze specifiche sui sistemi informatici per applicazioni biomedicali, diventando professionisti capaci di affrontare le sfide del settore.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta rivoluzionando il settore dell'ingegneria biomedica, automatizzando processi, migliorando la diagnosi e personalizzando i trattamenti. L'analisi di immagini mediche, la progettazione di dispositivi e la ricerca farmaceutica sono profondamente influenzate dall'I.A. L'integrazione di algoritmi di machine learning e deep learning sta portando a scoperte significative e a una maggiore efficienza.

  • I futuri laureati in ingegneria biomedica avranno l'opportunità di sviluppare sistemi intelligenti per la diagnosi precoce, la chirurgia assistita da robot e la medicina personalizzata. Le sfide includono la gestione dei dati sanitari, la garanzia della sicurezza e dell'etica nell'uso dell'I.A., e la necessità di collaborare con professionisti di diversi settori. La capacità di interpretare e utilizzare i dati, insieme alla comprensione dei principi dell'I.A., sarà fondamentale.

  • Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze in programmazione, analisi dei dati, e intelligenza artificiale. Sarà essenziale sviluppare una solida comprensione dei dispositivi medici e delle tecnologie emergenti, oltre a capacità di problem-solving e pensiero critico. La capacità di lavorare in team multidisciplinari e di comunicare efficacemente con esperti di diversi settori sarà cruciale.

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competenze da sviluppare

Competenze in machine learning e deep learning
Acquisire familiarità con i framework come TensorFlow e PyTorch. Studiare i modelli di I.A. per l'analisi di immagini mediche e la progettazione di dispositivi.
Competenze di data science e analisi dei dati
Imparare a utilizzare Python e R per l'analisi dei dati sanitari. Approfondire le tecniche di data mining e visualizzazione dei dati. Comprendere le normative sulla privacy e la sicurezza dei dati.
Competenze di progettazione e sviluppo di dispositivi medicali intelligenti
Acquisire familiarità con la robotica chirurgica, la telemedicina e i wearable devices. Studiare le normative e gli standard di sicurezza per i dispositivi medicali.

routine di successo

Lettura costante di pubblicazioni scientifiche
Seguire le riviste specializzate e i blog del settore per rimanere aggiornati sulle ultime scoperte e tecnologie.
Partecipazione a conferenze e workshop
Networking con professionisti del settore e apprendimento delle best practice.
Pratica costante della programmazione e dell'analisi dei dati
Sviluppare progetti personali e partecipare a competizioni di data science per affinare le proprie competenze.

esperienze utili

Stage in aziende biomedicali o centri di ricerca
Acquisire esperienza pratica nello sviluppo di dispositivi medicali e nell'applicazione dell'I.A. in ambito sanitario.
Collaborazione a progetti di ricerca
Partecipare attivamente alla ricerca scientifica, contribuendo alla pubblicazione di articoli e alla presentazione di risultati a conferenze.
Sviluppo di progetti personali e open source
Creare un portfolio di progetti che dimostrino le proprie competenze in I.A. e ingegneria biomedica. Contribuire alla comunità open source.

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