Tecniche di neurofisiopatologia (abilitante alla professione sanitaria di Tecnico di neurofisiopatologia) (TORINO)

Università degli Studi di TORINO

Pagina ateneo

Descrizione

Obiettivi formativi
Il corso di laurea dell'Università di Torino forma il Tecnico di Neurofisiopatologia, una figura sanitaria altamente specializzata. L'obiettivo è fornire le competenze per applicare, su pazienti di ogni età, le metodiche di indagine neurofisiologica per la diagnosi e la ricerca sulle patologie del Sistema Nervoso. Il professionista opera in ambito neurologico, neurochirurgico, neuroriabilitativo e rianimatorio, utilizzando strumentazioni complesse.
Piano di studi
Il percorso triennale è strutturato per fornire una preparazione crescente. Il primo anno si concentra sulle conoscenze di base (biofisica, neuroscienze, strumentazione). Il secondo anno approfondisce i processi patologici e le metodiche applicate in contesti complessi (rianimazione, età pediatrica). Il terzo anno è dedicato alle tecniche invasive e di ricerca, con un focus sull'acquisizione di autonomia e responsabilità professionale. Il tirocinio pratico (65 CFU) è fondamentale e si svolge nei laboratori di neurofisiologia, garantendo la piena padronanza delle tecniche.
Competenze acquisite
Il laureato è esperto nell'esecuzione di esami strumentali come elettroencefalogramma (EEG), elettromiografia (EMG), potenziali evocati e polisonnografia. Acquisisce competenze nel monitoraggio neurofisiologico intraoperatorio e nelle tecniche per l'accertamento dell'attività cerebrale a fini clinici o medico-legali. Sviluppa la capacità di lavorare in team multidisciplinari, di gestire la strumentazione e di garantire la qualità e la sicurezza dell'esame per il paziente.

Ogni brillante carriera inizia con una scelta consapevole

Confrontati con un esperto e scopri percorsi universitari perfettamente allineati ai tuoi talenti

Prenota orientamento

Sbocchi professionali

Impatto I.A.

L'Intelligenza Artificiale sta trasformando la neurofisiopatologia, automatizzando e potenziando l'analisi dei segnali. Algoritmi di machine learning possono analizzare tracciati EEG o polisonnografici molto lunghi, identificando con rapidità e precisione eventi critici (es. crisi epilettiche, apnee notturne) che richiederebbero ore di revisione umana. Questo processo, noto come automated scoring, aumenta l'efficienza e la standardizzazione della refertazione.
Per il tecnico di neurofisiopatologia, il ruolo evolverà da puro esecutore dell'esame a supervisore e validatore dell'analisi automatica. L'opportunità è quella di concentrarsi sugli aspetti più complessi dell'acquisizione del segnale, sulla gestione del paziente e sulla discussione dei risultati con il medico. La sfida sarà acquisire la competenza per riconoscere gli artefatti e i possibili errori dell'algoritmo, mantenendo un controllo critico sul processo diagnostico. Il tecnico diventerà il garante della qualità del dato, sia in ingresso che in uscita dal sistema di I.A.
Sarà indispensabile sviluppare una solida comprensione di come funzionano gli algoritmi di analisi del segnale e di pattern recognition. Competenze nella gestione della qualità dei dati (data cleaning) e nella risoluzione di problemi tecnici legati all'interfacciamento tra strumentazione e software di I.A. diventeranno cruciali. La capacità di collaborare con ingegneri biomedici e data scientist per migliorare gli algoritmi sarà un notevole plus professionale.

Il tuo potenziale merita la strategia giusta

Prenota una consulenza di analisi professionale dei percorsi formativi, delle competenze e le tendenze occupazionali

Verifica disponibilità

Preparati al futuro

Lista di azioni prioritarie da iniziare a padroneggiare da subito per restare rilevante e competitivo.

Competenze da sviluppare

Validazione di automated scoring EEG e PSG

Imparare a utilizzare software che integrano l'analisi I.A. e a confrontare sistematicamente i risultati dell'algoritmo con la propria valutazione manuale. Documentare le discrepanze per capire i punti di forza e di debolezza del sistema.

Artifact detection e data cleaning avanzato

Approfondire le tecniche per identificare e rimuovere gli artefatti dai segnali neurofisiologici. Leggere il libro Practical Guide for Clinical Neurophysiologic Testing di Misulis and Shigeto, con un focus sui capitoli relativi alla qualità del segnale.

Comprensione dei principi di signal processing

Seguire corsi base, anche tramite piattaforme come edX o Coursera, sull'analisi del segnale digitale (es. trasformata di Fourier, filtraggio). Non serve diventare ingegneri, ma capire il linguaggio e i concetti base per dialogare con i sistemi I.A.

Routine di successo

Journal club su I.A. in neurofisiologia

Proporre nel proprio luogo di lavoro (o tra colleghi) un incontro periodico per discutere articoli scientifici che presentano nuovi algoritmi o applicazioni dell'I.A. per l'analisi di EEG, EMG, ecc.

Seguire i forum degli sviluppatori di software

Monitorare i forum e le community degli utenti dei principali software di analisi neurofisiologica per essere tra i primi a conoscere nuove feature basate su I.A., aggiornamenti e best practice.

Esperienze utili

Tirocinio in un centro di ricerca in neuroscienze computazionali

Cercare un'esperienza, anche breve, in un laboratorio dove si sviluppano o si applicano nuovi metodi di analisi del segnale. Questo permette di vedere dietro le quinte della tecnologia.

Collaborare a un progetto di data labeling

Partecipare a un progetto di ricerca dove è necessario etichettare manualmente una grande quantità di dati (es. segnare l'inizio e la fine di onde specifiche in un EEG) per addestrare un algoritmo di machine learning. È il modo migliore per capire come impara una I.A.

Presentare un caso clinico analizzato con I.A. a un congresso

Preparare e presentare un poster o una comunicazione a un congresso di settore (es. AITN) su un caso interessante, evidenziando come l'analisi automatica abbia supportato o sfidato l'interpretazione convenzionale.

Vedi info corso

Segnala un problema