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

Università degli Studi di SIENA

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il corso di Laurea Triennale in Tecniche di Radiologia Medica, per Immagini e Radioterapia presso l'Università degli Studi di Siena, mira a formare Tecnici Sanitari di Radiologia Medica (TSRM), professionisti abilitati ad operare nel campo della diagnostica per immagini e della radioterapia. Gli studenti acquisiscono conoscenze teoriche e pratiche, sviluppando competenze nella gestione delle procedure diagnostiche e terapeutiche che utilizzano radiazioni ionizzanti e altre forme di energia. L'obiettivo è formare professionisti capaci di operare in autonomia, in collaborazione con medici radiologi e altri specialisti, garantendo la qualità e la sicurezza delle prestazioni, nel rispetto delle normative vigenti e dei principi etici e deontologici.

  • Piano di studi

    Il piano di studi prevede l'apprendimento di discipline di base come Fisica Applicata, Statistica Medica, Anatomia Umana e Fisiologia, insieme a materie caratterizzanti come Diagnostica per Immagini e Radioterapia. Sono previste attività formative integrative e un consistente periodo di tirocinio, fondamentale per l'acquisizione di competenze pratiche. Il percorso formativo include anche lo studio di materie come Informatica e Sistemi di Elaborazione, per preparare gli studenti all'utilizzo delle tecnologie digitali in ambito sanitario. L'insegnamento della lingua inglese è previsto per la comprensione delle pubblicazioni tecniche.

  • Competenze acquisite

    I laureati acquisiscono competenze nella gestione delle apparecchiature radiologiche, nella radioprotezione, nella dosimetria e nella valutazione della qualità delle immagini. Sviluppano capacità di collaborazione in situazioni di emergenza, di rispetto delle norme di sicurezza e privacy, e di comunicazione professionale. Sono in grado di utilizzare sistemi informativi per la raccolta e l'analisi dei dati, e di applicare le evidenze scientifiche per il miglioramento della pratica professionale. Acquisiranno anche competenze di base sul management sanitario e sulla ricerca nel proprio settore.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore della radiologia, introducendo strumenti avanzati per l'analisi delle immagini mediche. Algoritmi di machine learning e deep learning sono utilizzati per l'interpretazione automatica delle immagini, l'identificazione precoce di patologie e la pianificazione dei trattamenti. Questo porta a una diagnosi più rapida e accurata, riducendo i tempi di attesa e migliorando l'efficacia delle cure. L'I.A. supporta anche l'ottimizzazione delle dosi di radiazioni, migliorando la sicurezza per i pazienti e il personale sanitario.

  • Per i futuri laureati in Tecniche di Radiologia Medica, l'I.A. offre nuove opportunità, come la specializzazione in intelligenza artificiale applicata alla diagnostica per immagini. La capacità di utilizzare e interpretare i risultati degli algoritmi di I.A. diventerà essenziale. Le sfide includono la necessità di adattarsi a un ambiente di lavoro in continua evoluzione e di collaborare efficacemente con sistemi intelligenti. La formazione continua e l'aggiornamento delle competenze saranno fondamentali per rimanere competitivi.

  • Le competenze aggiuntive includono la conoscenza dei sistemi di gestione dei dati sanitari, la capacità di valutare criticamente i risultati dell'I.A. e la comprensione dei principi etici legati all'uso di queste tecnologie. La familiarità con i software di imaging e le piattaforme di telemedicina sarà sempre più richiesta. La capacità di comunicare efficacemente i risultati delle analisi basate sull'I.A. ai pazienti e ad altri professionisti sanitari sarà un valore aggiunto.

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competenze da sviluppare

Comprensione dei principi di intelligenza artificiale e machine learning
Acquisire una solida base teorica sui concetti fondamentali dell'I.A. e del machine learning, inclusi algoritmi, modelli e tecniche di apprendimento. Approfondire la conoscenza delle reti neurali e del deep learning.
Utilizzo di software e piattaforme di analisi delle immagini mediche basate sull'i.a.
Familiarizzarsi con i software e le piattaforme più diffuse per l'analisi delle immagini mediche assistita dall'I.A., come RadiAnt DICOM Viewer, OsiriX, e soluzioni basate su cloud. Imparare a interpretare i risultati e a integrare l'I.A. nel flusso di lavoro diagnostico.
Competenze di data management e analisi dei dati sanitari
Acquisire competenze nella gestione e nell'analisi dei dati sanitari, inclusi i principi di data governance, sicurezza dei dati e privacy. Imparare a utilizzare strumenti di visualizzazione dei dati per comunicare efficacemente i risultati delle analisi.

routine di successo

Aggiornamento costante sulle nuove tecnologie e pubblicazioni scientifiche
Seguire regolarmente le pubblicazioni scientifiche e i convegni del settore per rimanere aggiornati sulle ultime innovazioni nel campo dell'I.A. e della diagnostica per immagini. Iscriversi a newsletter specializzate e partecipare a webinar.
Sviluppo di capacità di problem solving e pensiero critico
Allenare la capacità di analizzare e risolvere problemi complessi, valutando criticamente le informazioni e prendendo decisioni basate sull'evidenza. Partecipare a workshop e corsi di formazione per sviluppare queste competenze.
Networking e collaborazione con professionisti del settore
Costruire una rete di contatti con medici radiologi, ingegneri biomedici, data scientist e altri professionisti del settore. Partecipare a eventi e conferenze per condividere conoscenze e collaborare su progetti di ricerca.

esperienze utili

Tirocini e stage in centri di diagnostica avanzata
Svolgere tirocini e stage in centri di diagnostica per immagini che utilizzano I.A. per acquisire esperienza pratica nell'applicazione di queste tecnologie. Cercare opportunità in strutture all'avanguardia e in aziende che sviluppano software di imaging.
Partecipazione a progetti di ricerca sull'i.a. in ambito medico
Collaborare a progetti di ricerca sull'I.A. in ambito medico, sia presso università che in centri di ricerca. Questo permette di acquisire competenze nella raccolta, analisi e interpretazione dei dati, e di contribuire all'avanzamento della conoscenza.
Formazione specifica sull'utilizzo di software e piattaforme di i.a.
Frequentare corsi di formazione e workshop specifici sull'utilizzo di software e piattaforme di I.A. per l'analisi delle immagini mediche. Ottenere certificazioni riconosciute nel settore per dimostrare le proprie competenze.

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