RICERCA CLINICA: REVISIONI SISTEMATICHE DELLA LETTERATURA E META-ANALISI

Università degli Studi di MILANO

Pagina ateneo

Descrizione

Obiettivi formativi
Il corso, offerto dall'Università degli Studi di Milano, si propone di fornire ai partecipanti una solida preparazione per la conduzione di revisioni sistematiche di studi sull'efficacia degli interventi sanitari e per l'applicazione delle tecniche meta-analitiche. L'obiettivo è di formare professionisti capaci di valutare criticamente la letteratura scientifica, sintetizzare i risultati di diversi studi e trarre conclusioni basate sull'evidenza per supportare le decisioni cliniche e di policy.
Piano di studi
Il corso prevede lezioni frontali, esercitazioni pratiche e discussioni di casi studio. Il piano di studi include l'analisi dei diversi tipi di studi clinici, le strategie di ricerca bibliografica, la valutazione del rischio di bias, le metodologie per la sintesi dei dati e l'interpretazione dei risultati. Verranno utilizzati software specifici per l'analisi meta-analitica. L'approccio didattico è orientato all'apprendimento attivo, con particolare attenzione all'applicazione pratica delle conoscenze acquisite.
Competenze acquisite
Al termine del corso, i partecipanti avranno acquisito le competenze necessarie per: condurre una revisione sistematica, sviluppare una strategia di ricerca efficace, valutare criticamente la qualità degli studi, applicare le tecniche meta-analitiche, interpretare i risultati e redigere un report di revisione. Saranno in grado di utilizzare software specifici per l'analisi dei dati e di comunicare efficacemente i risultati delle loro ricerche.

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Sbocchi professionali

Impatto I.A.

L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore della ricerca clinica e della meta-analisi. Algoritmi di machine learning e natural language processing (nlp) automatizzano la ricerca bibliografica, l'estrazione dei dati e la valutazione del rischio di bias, riducendo i tempi e aumentando l'accuratezza. L'I.A. facilita l'identificazione di pattern complessi nei dati, consentendo analisi più approfondite e la generazione di nuove ipotesi di ricerca. Strumenti basati sull'I.A. supportano la sintesi dei dati e la creazione di modelli predittivi per l'efficacia degli interventi.
I laureati in questo campo si troveranno di fronte a nuove opportunità, come la possibilità di sviluppare e utilizzare strumenti di I.A. per la ricerca clinica, e nuove sfide, come la necessità di comprendere le metodologie dell'I.A. e di valutare criticamente i risultati generati dagli algoritmi. Sarà fondamentale saper collaborare con esperti di I.A. e interpretare i risultati in modo etico e responsabile, garantendo la trasparenza e l'affidabilità delle analisi.
Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i professionisti dovranno acquisire competenze in data science, machine learning e bioinformatica. La capacità di utilizzare strumenti di analisi avanzati e di interpretare i risultati in modo critico sarà essenziale. La conoscenza delle normative sulla privacy e sull'etica dell'I.A. sarà sempre più richiesta, così come la capacità di comunicare i risultati in modo chiaro ed efficace a un pubblico non tecnico.

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competenze da sviluppare

Fondamenti di data science

Acquisire una solida comprensione dei principi di statistica, programmazione (es. Python o R) e visualizzazione dei dati. Approfondire le tecniche di machine learning applicate all'analisi dei dati biomedici.

Competenze di natural language processing (nlp)

Imparare a utilizzare le tecniche di NLP per l'estrazione di informazioni da testi scientifici, la classificazione di documenti e l'analisi del sentiment. Familiarizzarsi con librerie come spaCy e transformers.

Competenze di etica e regolamentazione dell'i.a.

Studiare le implicazioni etiche dell'I.A. in ambito sanitario, inclusi i temi di privacy, bias algoritmici e responsabilità. Comprendere le normative sulla protezione dei dati (es. GDPR) e le linee guida per l'uso responsabile dell'I.A..

routine di successo

Lettura e aggiornamento continuo

Seguire regolarmente le pubblicazioni scientifiche nel campo della ricerca clinica, della meta-analisi e dell'I.A.. Iscriversi a newsletter specializzate e partecipare a webinar e conferenze.

Pratica della programmazione e analisi dei dati

Dedicare tempo regolare alla pratica della programmazione e all'analisi dei dati, utilizzando dataset reali e partecipando a progetti di ricerca. Sperimentare con diversi algoritmi di machine learning.

Networking e collaborazione

Partecipare a eventi del settore, entrare in contatto con professionisti del settore e collaborare a progetti di ricerca interdisciplinari. Sviluppare competenze di comunicazione e lavoro di squadra.

esperienze utili

Progetti di ricerca con applicazione di i.a.

Partecipare a progetti di ricerca che utilizzano l'I.A. per la ricerca clinica e la meta-analisi. Svolgere stage presso centri di ricerca o aziende che sviluppano soluzioni basate sull'I.A. per il settore sanitario.

Corsi e certificazioni in data science e machine learning

Frequentare corsi online e ottenere certificazioni in data science, machine learning e NLP. Considerare corsi offerti da università, piattaforme online (es. Coursera, edX) e aziende del settore (es. Google, AWS).

Esperienza di lavoro in team multidisciplinari

Lavorare in team multidisciplinari, collaborando con medici, statistici, informatici e esperti di I.A.. Acquisire esperienza nella gestione di progetti di ricerca complessi.

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