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

Università degli Studi di TRIESTE

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il Corso di Laurea in Tecniche di Radiologia Medica, per Immagini e Radioterapia dell'Università degli Studi di Trieste, mira a formare tecnici sanitari capaci di operare in autonomia, o in collaborazione con altre figure professionali, nell'esecuzione di procedure diagnostiche e terapeutiche che utilizzano radiazioni ionizzanti, energie termiche, ultrasoniche e di risonanza magnetica. Il corso fornisce una solida base di conoscenze in diagnostica per immagini (radiografia, radioscopia, tomografia computerizzata, risonanza magnetica), medicina nucleare, radiologia interventistica, controlli di qualità e radioterapia. L'obiettivo è formare professionisti competenti e responsabili, in grado di garantire la sicurezza del paziente e la qualità delle prestazioni.

  • Piano di studi

    Il piano di studi prevede lezioni frontali, attività di tirocinio professionalizzante e seminari. Le lezioni coprono le basi della fisica delle radiazioni, l'anatomia, la fisiologia, la patologia e le tecniche di imaging. Il tirocinio, svolto sotto la supervisione di tutor clinici, permette agli studenti di applicare le conoscenze teoriche nella pratica quotidiana. Sono previste verifiche in itinere e finali per valutare l'apprendimento. L'Università degli Studi di Trieste offre un ambiente di apprendimento stimolante, con docenti esperti e attrezzature all'avanguardia.

  • Competenze acquisite

    Al termine del corso, lo studente avrà acquisito le competenze necessarie per: eseguire esami radiografici e di imaging avanzato; utilizzare le apparecchiature radiologiche in modo sicuro ed efficace; interpretare le immagini diagnostiche; applicare le procedure di radioprotezione; collaborare con i medici e altri professionisti sanitari; gestire i controlli di qualità delle apparecchiature. I laureati saranno in grado di operare in diversi contesti sanitari, come ospedali, cliniche private e centri di diagnostica per immagini. L'Università degli Studi di Trieste prepara i suoi studenti a diventare professionisti qualificati e pronti ad affrontare le sfide del settore.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta rivoluzionando il settore della radiologia, con un impatto significativo sulla diagnostica per immagini e la radioterapia. Algoritmi di machine learning e deep learning vengono utilizzati per l'analisi automatica delle immagini, l'identificazione di anomalie, la pianificazione del trattamento radioterapico e l'ottimizzazione delle dosi di radiazioni. Questo porta a diagnosi più accurate e precoci, trattamenti più personalizzati e una riduzione dei tempi di refertazione.

  • I futuri laureati in Tecniche di Radiologia Medica si troveranno di fronte a nuove opportunità, come la possibilità di specializzarsi nell'utilizzo di sistemi di I.A. per l'analisi delle immagini e la gestione dei dati radiologici. Tuttavia, dovranno anche affrontare la sfida di adattarsi a un ambiente di lavoro in cui l'automazione e la collaborazione uomo-macchina saranno sempre più importanti. La capacità di interpretare i risultati dell'I.A., di validare i modelli e di interagire con i sistemi intelligenti sarà fondamentale.

  • Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i tecnici di radiologia medica dovranno acquisire competenze aggiuntive, come la conoscenza dei principi dell'I.A., la capacità di utilizzare software di analisi delle immagini, la comprensione dei dati e delle statistiche, e la capacità di lavorare in team multidisciplinari. La formazione continua e l'aggiornamento professionale saranno essenziali per rimanere al passo con i progressi tecnologici. Sarà inoltre importante sviluppare competenze trasversali, come il pensiero critico, la capacità di problem solving e la comunicazione efficace.

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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.
Competenze di analisi e interpretazione di immagini mediche
Sviluppare la capacità di utilizzare software di I.A. per l'analisi delle immagini, interpretare i risultati generati dai modelli di I.A. e validare le diagnosi. Acquisire familiarità con le diverse modalità di imaging (radiografia, tc, rm, ecc.).
Competenze di gestione e analisi dei dati sanitari
Imparare a utilizzare strumenti di data science per l'analisi dei dati radiologici, comprendere le basi della statistica e della visualizzazione dei dati. Acquisire familiarità con i sistemi di gestione dei dati sanitari (PACS, RIS).

routine di successo

Aggiornamento costante sulle nuove tecnologie e applicazioni dell'i.a.
Seguire regolarmente pubblicazioni scientifiche, partecipare a webinar e conferenze, e iscriversi a newsletter specializzate per rimanere aggiornati sulle ultime novità nel campo dell'I.A. applicata alla radiologia.
Pratica della collaborazione multidisciplinare
Collaborare attivamente con medici, ingegneri biomedici, data scientist e altri professionisti per sviluppare e implementare soluzioni basate sull'I.A.. Partecipare a progetti di ricerca e sviluppo.
Sviluppo di competenze di comunicazione e problem-solving
Migliorare le capacità di comunicazione per spiegare i risultati dell'I.A. ai pazienti e ai colleghi. Sviluppare capacità di problem-solving per affrontare le sfide poste dall'implementazione dell'I.A. nella pratica clinica.

esperienze utili

Partecipazione a progetti di ricerca sull'i.a. in radiologia
Coinvolgersi in progetti di ricerca che applicano l'I.A. all'analisi delle immagini mediche, alla pianificazione del trattamento o all'ottimizzazione dei flussi di lavoro. Questo permette di acquisire esperienza pratica e di contribuire all'avanzamento del settore.
Tirocini e stage in centri di eccellenza sull'i.a. in medicina
Svolgere tirocini o stage presso centri di ricerca o aziende che sviluppano soluzioni di I.A. per la radiologia. Questo offre l'opportunità di apprendere dalle migliori pratiche e di entrare in contatto con professionisti del settore.
Formazione specifica sull'utilizzo di software e piattaforme di i.a.
Frequentare corsi di formazione sull'utilizzo di software e piattaforme di I.A. per l'analisi delle immagini mediche, come Google Cloud Healthcare, AWS HealthLake o soluzioni specifiche per la radiologia. Questo permette di acquisire competenze pratiche e di essere pronti ad utilizzare le nuove tecnologie.

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