Ingegneria dei Sistemi Medicali (BARI)

Politecnico di BARI

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il corso di laurea magistrale in Ingegneria dei Sistemi Medicali, erogato congiuntamente dal Politecnico di Bari e dall'Università degli Studi di Bari, mira a formare professionisti con competenze avanzate nell'ambito dell'ingegneria biomedica, della bioingegneria e delle tecnologie dell'informazione applicate alla medicina. Il corso si focalizza sull'integrazione di conoscenze provenienti da diverse aree disciplinari, tra cui l'ingegneria elettronica, informatica, meccanica e le scienze mediche, con un'apertura interdisciplinare che lo distingue nel panorama nazionale. L'obiettivo è formare figure capaci di progettare, sviluppare e gestire sistemi e dispositivi per la diagnosi, il trattamento e il monitoraggio delle patologie, con particolare attenzione alla medicina di precisione, predittiva e rigenerativa.

  • Piano di studi

    Il piano di studi prevede un percorso formativo strutturato che include insegnamenti teorici e pratici, attività di laboratorio e project work. Gli studenti approfondiranno le tematiche dell'ingegneria elettronica, informatica e industriale, con particolare attenzione all'assistenza sanitaria e alla telemedicina. Il curriculum include lo studio delle caratteristiche strutturali e funzionali dei tessuti, della struttura anatomica del corpo umano e delle funzioni dei sistemi, degli apparati e degli organi. Le metodologie didattiche comprendono lezioni frontali, esercitazioni, seminari e attività di ricerca, con l'obiettivo di fornire agli studenti una solida preparazione teorica e pratica, necessaria per affrontare le sfide del settore.

  • Competenze acquisite

    I laureati in Ingegneria dei Sistemi Medicali acquisiranno competenze specifiche nella bioingegneria elettronica, informatica e industriale, nell'assistenza sanitaria e nella telemedicina, nell'ingegneria clinica. Saranno in grado di progettare e sviluppare dispositivi e sistemi biomedici, di regolare e controllare parametri biologici e dispositivi artificiali, di analizzare e interpretare dati e segnali biomedici, e di certificare apparecchiature e strumenti. Le competenze acquisite consentiranno ai laureati di operare in diversi contesti professionali, contribuendo all'innovazione e al progresso della medicina.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta rivoluzionando il settore dell'ingegneria dei sistemi medicali, introducendo nuove metodologie e strumenti per la diagnosi, il trattamento e la gestione delle patologie. L'automazione dei processi, l'analisi di grandi quantità di dati (big data) e lo sviluppo di algoritmi di machine learning stanno portando a una medicina sempre più personalizzata e predittiva. L'I.A. è utilizzata per l'analisi di immagini mediche, la progettazione di dispositivi medici, la simulazione di interventi chirurgici e la gestione dei dati dei pazienti, migliorando l'efficienza e l'accuratezza delle cure.

  • I futuri laureati in Ingegneria dei Sistemi Medicali avranno l'opportunità di lavorare in un settore in forte crescita, contribuendo allo sviluppo di tecnologie innovative e alla trasformazione del sistema sanitario. Le sfide includono la necessità di gestire la complessità dei dati, di garantire la sicurezza e l'affidabilità dei sistemi basati sull'I.A., e di affrontare le questioni etiche legate all'utilizzo di queste tecnologie. La collaborazione tra ingegneri, medici e altri professionisti sanitari sarà fondamentale per il successo di questa trasformazione.

  • Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze in analisi dei dati, machine learning, programmazione e robotica. Sarà inoltre essenziale sviluppare capacità di problem solving, pensiero critico e comunicazione, per poter collaborare efficacemente con team multidisciplinari e comprendere le implicazioni etiche e sociali delle nuove tecnologie. La conoscenza delle normative sulla privacy e sulla sicurezza dei dati sanitari sarà un ulteriore vantaggio.

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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, e con le loro applicazioni in ambito medico. Approfondire l'utilizzo di framework come TensorFlow e PyTorch. Studiare le tecniche di analisi di immagini mediche e previsione di patologie.
Competenze in analisi di big data e data visualization
Imparare a gestire e analizzare grandi quantità di dati provenienti da diverse fonti (esami clinici, dati dei pazienti, dispositivi medici). Sviluppare competenze nell'utilizzo di strumenti di data visualization per comunicare i risultati in modo efficace. Approfondire l'uso di Python e librerie come Pandas e Matplotlib.
Competenze in robotica e sistemi embedded
Acquisire conoscenze sui sistemi robotici utilizzati in chirurgia e riabilitazione. Studiare i sistemi embedded per la progettazione di dispositivi medici intelligenti. Approfondire l'utilizzo di piattaforme come Arduino e Raspberry Pi.

routine di successo

Lettura costante di pubblicazioni scientifiche
Seguire regolarmente le pubblicazioni scientifiche del settore, come IEEE Transactions on Biomedical Engineering e Medical Image Analysis, per rimanere aggiornati sulle ultime innovazioni e tendenze.
Partecipazione a conferenze e workshop
Partecipare a conferenze e workshop internazionali, come EMBC (Engineering in Medicine and Biology Conference) e MICCAI (Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention), per fare networking e apprendere dalle migliori menti del settore.
Aggiornamento continuo delle competenze
Seguire corsi online (es. Coursera, edX) e workshop per acquisire nuove competenze e certificazioni in aree come machine learning, analisi dei dati e robotica. Utilizzare piattaforme come Kaggle per partecipare a competizioni di data science.

esperienze utili

Stage in aziende del settore biomedicale
Effettuare stage in aziende del settore biomedicale, come GE Healthcare, Siemens Healthineers e Philips Healthcare, per acquisire esperienza pratica e conoscere le dinamiche del mercato.
Progetti di ricerca in ambito biomedico
Partecipare a progetti di ricerca presso università e centri di ricerca, come il CNR e l'Istituto Superiore di Sanità, per sviluppare competenze nella ricerca scientifica e nella pubblicazione di articoli.
Collaborazione con team multidisciplinari
Collaborare con team multidisciplinari, composti da ingegneri, medici, biologi e altri professionisti, per sviluppare progetti complessi e affrontare le sfide del settore in modo integrato. Partecipare a hackathon e competizioni di innovazione.

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