Tecniche di radiologia medica, per immagini e radioterapia (abilitante alla professione sanitaria di Tecnico di radiologia medica) (CATANIA)

Università degli Studi di CATANIA

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il Corso di Laurea in Tecniche di Radiologia Medica per Immagini e Radioterapia presso l'Università degli Studi di Catania mira a formare tecnici sanitari di radiologia medica (TSRM) altamente qualificati, capaci di operare in modo autonomo e responsabile nel campo della diagnostica per immagini e della radioterapia. Gli studenti acquisiscono competenze specifiche nell'utilizzo di sorgenti di radiazioni ionizzanti, ultrasuoni e risonanza magnetica nucleare, nel rispetto delle norme di radioprotezione. Il corso si propone di fornire una solida base teorica e pratica, con particolare attenzione all'innovazione tecnologica e alle nuove metodologie diagnostiche.

  • Piano di studi

    Il piano di studi prevede lezioni frontali, attività di laboratorio e un'ampia attività di tirocinio pratico presso strutture sanitarie convenzionate. Le materie di base includono fisica, chimica, biologia e anatomia, mentre le materie caratterizzanti riguardano la radiologia tradizionale, la tomografia computerizzata, la risonanza magnetica, la medicina nucleare e la radioterapia. Gli studenti hanno la possibilità di personalizzare il proprio percorso formativo con attività didattiche elettive e seminari specifici. L'Università di Catania garantisce una formazione completa, con particolare attenzione all'aggiornamento continuo e all'utilizzo di tecnologie all'avanguardia.

  • Competenze acquisite

    I laureati acquisiscono competenze tecniche e professionali per eseguire indagini radiologiche, gestire le apparecchiature, garantire la radioprotezione e collaborare con altre figure sanitarie. Sono in grado di interpretare le immagini diagnostiche, applicare protocolli clinici e partecipare alla gestione della qualità. Le competenze acquisite includono anche la capacità di comunicare efficacemente con i pazienti e gli altri operatori sanitari, e di utilizzare almeno una lingua dell'Unione Europea. Il corso fornisce una preparazione completa per l'inserimento nel mondo del lavoro, con particolare attenzione all'etica professionale e alla responsabilità.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta trasformando il settore della radiologia medica in modo significativo. Algoritmi di machine learning e deep learning vengono utilizzati per l'analisi automatica delle immagini, il miglioramento della qualità delle immagini, la diagnosi assistita e la pianificazione dei trattamenti radioterapici. L'I.A. può aiutare a ridurre i tempi di refertazione, a migliorare l'accuratezza diagnostica e a personalizzare i trattamenti per i pazienti. L'automazione di alcune attività, come la segmentazione delle immagini, consente ai tecnici di concentrarsi su compiti più complessi e di maggiore valore clinico.

  • Per i futuri laureati, l'I.A. offre sia opportunità che sfide. L'opportunità di specializzarsi in settori come l'imaging assistito dall'I.A., la radiomica e la ricostruzione di immagini è in crescita. Tuttavia, è fondamentale acquisire nuove competenze per interagire efficacemente con i sistemi di I.A., interpretare i risultati e garantire la qualità dei dati. La capacità di valutare criticamente i risultati dell'I.A. e di comprendere i suoi limiti sarà cruciale per il successo professionale.

  • Le competenze aggiuntive necessarie includono la conoscenza dei fondamenti dell'I.A., la capacità di utilizzare software di analisi delle immagini, la comprensione dei principi di radiomica e la capacità di collaborare con data scientist e ingegneri. La formazione continua e l'aggiornamento professionale saranno essenziali per rimanere competitivi in un settore in rapida evoluzione. La capacità di adattarsi alle nuove tecnologie e di abbracciare l'innovazione sarà un fattore chiave per il successo.

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competenze da sviluppare

Competenze in radiomica e analisi di immagini mediche
Acquisire familiarità con i principi della radiomica, le tecniche di estrazione delle caratteristiche dalle immagini mediche e l'interpretazione dei risultati. Approfondire l'utilizzo di software e strumenti di analisi delle immagini (e.g., ITK-SNAP, 3D Slicer).
Competenze nell'utilizzo di software di i.a. per la diagnostica per immagini
Familiarizzarsi con le piattaforme di I.A. per l'imaging medico (e.g., GE Healthcare, Siemens Healthineers, Philips). Imparare a valutare le prestazioni degli algoritmi di I.A. e a integrarli nel flusso di lavoro clinico.
Competenze di data literacy e gestione dei dati
Comprendere i principi di base della gestione dei dati, inclusi la raccolta, l'organizzazione, la pulizia e l'analisi dei dati. Acquisire familiarità con i concetti di privacy e sicurezza dei dati. Imparare a utilizzare strumenti di visualizzazione dei dati (e.g., Tableau, Power BI).

routine di successo

Aggiornamento continuo sulle nuove tecnologie e metodologie
Seguire regolarmente corsi di formazione, webinar e conferenze sull'I.A. e l'imaging medico. Leggere pubblicazioni scientifiche e blog specializzati. Partecipare a workshop e seminari pratici.
Pratica costante nell'utilizzo di software e strumenti di i.a.
Utilizzare regolarmente software di I.A. per l'analisi delle immagini mediche. Sperimentare con diversi algoritmi e dataset. Partecipare a progetti di ricerca e sviluppo.
Collaborazione con data scientist e altri professionisti
Lavorare in team multidisciplinari per sviluppare e implementare soluzioni basate sull'I.A.. Condividere conoscenze e competenze con altri professionisti. Partecipare a progetti di ricerca e sviluppo.

esperienze utili

Partecipazione a progetti di ricerca sull'i.a. in radiologia
Coinvolgersi in progetti di ricerca che utilizzano l'I.A. per migliorare la diagnosi e il trattamento delle malattie. Contribuire alla pubblicazione di articoli scientifici e alla presentazione di risultati a conferenze.
Tirocini e stage in centri di eccellenza sull'imaging medico
Svolgere tirocini e stage presso centri di ricerca e sviluppo che si occupano di I.A. in radiologia. Acquisire esperienza pratica nell'utilizzo di tecnologie avanzate e nella collaborazione con esperti del settore.
Formazione in data science e machine learning
Seguire corsi di formazione in data science e machine learning per acquisire competenze tecniche avanzate. Approfondire la conoscenza di linguaggi di programmazione come Python e di framework come TensorFlow e PyTorch. Leggere libri come "Deep Learning with Python" di François Chollet.

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