Ingegneria biomedica (TORINO)

Politecnico di TORINO

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Biomedica presso il Politecnico di Torino mira a formare professionisti altamente specializzati nelle principali tematiche dell'ingegneria biomedica. L'obiettivo รจ fornire una solida preparazione interdisciplinare, con particolare attenzione alle applicazioni tecnologiche in ambito sanitario. Il corso si propone di sviluppare competenze avanzate nella progettazione, sviluppo e gestione di dispositivi medici, sistemi di diagnostica e terapia, e tecnologie per la salute digitale. Gli studenti acquisiscono una profonda comprensione dei principi ingegneristici applicati alla biologia e alla medicina, con un focus sulla ricerca e l'innovazione.

  • Piano di studi

    Il piano di studi prevede un percorso formativo strutturato in quattro aree principali: Biomeccanica, Bionanotecnologie, Strumentazione biomedica e eHealth. Gli studenti seguono insegnamenti comuni che forniscono una base solida nelle discipline fondamentali dell'ingegneria biomedica. Successivamente, possono specializzarsi attraverso quattro orientamenti specifici. Il curriculum include corsi a scelta che consentono di approfondire argomenti di interesse individuale o di ampliare la propria formazione interdisciplinare. Sono previste attivitร  di laboratorio, tirocini presso aziende e centri di ricerca, e la preparazione di una tesi di laurea magistrale.

  • Competenze acquisite

    I laureati in Ingegneria Biomedica del Politecnico di Torino acquisiscono competenze avanzate nella progettazione, sviluppo e valutazione di dispositivi medici, sistemi di diagnostica per immagini, e tecnologie per la riabilitazione. Sono in grado di applicare metodologie ingegneristiche per risolvere problemi complessi in ambito sanitario, di condurre ricerche scientifiche e di collaborare con professionisti del settore medico. Le competenze includono la capacitร  di utilizzare software specifici per la simulazione e l'analisi di dati biomedici, la conoscenza delle normative e degli standard di sicurezza dei dispositivi medici, e la capacitร  di comunicare efficacemente risultati e progetti.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore dell'ingegneria biomedica, automatizzando processi, migliorando la diagnostica e personalizzando le terapie. L'analisi di immagini mediche tramite algoritmi di deep learning consente una diagnosi piรน rapida e accurata. La robotica chirurgica e i sistemi di assistenza basati sull'I.A. stanno rivoluzionando gli interventi, aumentando la precisione e riducendo i tempi di recupero. La simulazione di modelli biologici e la progettazione di farmaci assistita dall'I.A. accelerano la ricerca e lo sviluppo di nuove terapie.

  • I futuri laureati in ingegneria biomedica avranno l'opportunitร  di guidare questa trasformazione, sviluppando e implementando soluzioni innovative basate sull'I.A. La domanda di professionisti con competenze in I.A., machine learning e analisi di dati biomedici รจ in crescita esponenziale. Le sfide includono la necessitร  di garantire la sicurezza e l'etica nell'uso dell'I.A. in ambito sanitario, la gestione dei dati sensibili e la collaborazione efficace tra ingegneri, medici e altri professionisti della salute.

  • Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., รจ fondamentale acquisire competenze in programmazione (Python, R), analisi di dati, machine learning e intelligenza artificiale. La conoscenza delle normative e degli standard relativi all'utilizzo dell'I.A. in ambito sanitario รจ essenziale. La capacitร  di lavorare in team multidisciplinari, di comunicare efficacemente e di adattarsi rapidamente ai cambiamenti tecnologici sarร  cruciale per il successo professionale.

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competenze da sviluppare

Programmazione e sviluppo di algoritmi di machine learning
Acquisire familiaritร  con Python e librerie come TensorFlow e PyTorch. Approfondire la conoscenza di modelli di deep learning applicati all'analisi di immagini mediche e all'elaborazione di segnali biomedici.
Analisi di dati e data science per la biomedica
Imparare a utilizzare strumenti di data visualization e analisi statistica. Acquisire competenze nell'estrazione, pulizia e gestione di grandi quantitร  di dati biomedici (big data).
Robotica e sistemi di controllo per applicazioni biomediche
Studiare i principi della robotica chirurgica e dei sistemi di assistenza basati sull'I.A.. Approfondire la conoscenza dei sistemi di navigazione e di controllo per dispositivi medici.
Etica e normativa sull'intelligenza artificiale in ambito sanitario
Comprendere le implicazioni etiche dell'I.A. in medicina e le normative sulla privacy e la sicurezza dei dati (GDPR). Approfondire la conoscenza delle certificazioni e degli standard di qualitร  per dispositivi medici basati sull'I.A..

routine di successo

Aggiornamento continuo sulle nuove tecnologie
Seguire regolarmente corsi online, webinar e conferenze sull'I.A. e le sue applicazioni in biomedica. Iscriversi a newsletter specializzate e partecipare a community online.
Networking e collaborazione multidisciplinare
Partecipare a eventi del settore e costruire una rete di contatti con professionisti di diverse discipline (medici, ingegneri, informatici). Collaborare a progetti di ricerca e sviluppo.
Sperimentazione e prototipazione
Sperimentare con strumenti di prototipazione rapida e piattaforme di sviluppo per l'I.A.. Partecipare a hackathon e competizioni per mettere in pratica le proprie competenze.

esperienze utili

Tirocini e stage in aziende del settore biomedicale
Svolgere tirocini presso aziende che sviluppano dispositivi medici, software di diagnostica o sistemi di telemedicina. Acquisire esperienza pratica nello sviluppo e nell'implementazione di soluzioni basate sull'I.A..
Progetti di ricerca in ambito biomedico
Partecipare a progetti di ricerca presso universitร , centri di ricerca o ospedali. Contribuire allo sviluppo di nuove tecnologie e metodologie basate sull'I.A. per la diagnostica e la terapia.
Partecipazione a progetti open source
Contribuire a progetti open source nel campo dell'I.A. applicata alla biomedica. Collaborare con sviluppatori e ricercatori di tutto il mondo per migliorare le proprie competenze e ampliare la propria rete professionale.

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