VALUTAZIONE E GESTIONE DELLE TECNOLOGIE SANITARIE
Descrizione
Obiettivi formativi
Il Master in Valutazione e Gestione delle Tecnologie Sanitarie offerto dall'Università Cattolica del Sacro Cuore ha l'obiettivo di fornire una conoscenza approfondita dell'Health Technology Assessment (HTA), dei suoi strumenti operativi e delle sue applicazioni nel contesto sanitario nazionale e regionale. Il corso mira a preparare i professionisti sanitari e non, che operano nel Servizio Sanitario Nazionale, a comprendere e applicare l'HTA nelle proprie realtà lavorative. L'HTA è uno strumento cruciale per affrontare il disallineamento tra i bisogni di salute e le risorse disponibili, supportando le decisioni di politica sanitaria a diversi livelli (macro, meso, micro).
Piano di studi
Il piano di studi del master prevede un percorso formativo della durata di un anno accademico, per un totale di 60 crediti formativi (1500 ore). Il programma include lezioni frontali, seminari, workshop e attività pratiche volte a fornire una solida base teorica e pratica sull'HTA. Le metodologie didattiche includono analisi di casi studio, simulazioni e project work per favorire l'apprendimento attivo e l'applicazione delle conoscenze acquisite.
Competenze acquisite
Al termine del master, i partecipanti avranno acquisito competenze avanzate nella valutazione delle tecnologie sanitarie, nella gestione dei processi di HTA e nell'analisi dei dati sanitari. Saranno in grado di valutare l'impatto delle tecnologie e dei programmi sanitari, supportando i decisori nella formulazione di politiche sanitarie basate sull'evidenza. I partecipanti avranno anche sviluppato capacità di comunicazione e di lavoro in team, essenziali per operare in un contesto sanitario multidisciplinare.
Sbocchi professionali
Impatto I.A.
L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore della valutazione e gestione delle tecnologie sanitarie. L'automazione dei processi di analisi dei dati, l'utilizzo di algoritmi di machine learning per la previsione degli esiti sanitari e l'ottimizzazione delle risorse sono solo alcuni esempi. L'I.A. consente di analizzare grandi quantità di dati (big data) in modo più efficiente, identificando modelli e tendenze che altrimenti sarebbero difficili da individuare. Questo porta a decisioni più informate e a una migliore allocazione delle risorse.
I futuri laureati in Valutazione e Gestione delle Tecnologie Sanitarie si troveranno di fronte a nuove opportunità e sfide. L'I.A. creerà nuovi ruoli professionali, come data scientist specializzati in ambito sanitario e esperti di I.A. applicata all'HTA. Tuttavia, l'automazione potrebbe anche portare alla riduzione di alcuni compiti tradizionali. I professionisti dovranno quindi sviluppare competenze trasversali, come la capacità di interpretare i risultati dell'I.A., di collaborare con i sistemi di I.A. e di comunicare efficacemente i risultati ai decisori.
Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., è fondamentale acquisire competenze in analisi dei dati, machine learning e intelligenza artificiale. La capacità di utilizzare strumenti di data visualization e di comunicare i risultati in modo chiaro e conciso sarà essenziale. Inoltre, la conoscenza delle normative sulla privacy e sull'etica dell'I.A. in ambito sanitario sarà sempre più richiesta.
Preparati al futuro
Lista di azioni prioritarie da iniziare a padroneggiare da subito per restare rilevante e competitivo.
competenze da sviluppare
Analisi dei dati e data visualization
Acquisire competenze avanzate nell'utilizzo di strumenti di analisi dei dati (es. Python, R) e di data visualization (es. Tableau, Power BI) per interpretare e comunicare i risultati in modo efficace. Approfondire la conoscenza delle tecniche di statistica inferenziale e modellazione predittiva.Machine learning e intelligenza artificiale applicata alla sanità
Studiare i fondamenti del machine learning e dell'I.A., con particolare attenzione alle applicazioni in ambito sanitario (es. diagnosi assistita, predizione degli esiti, ottimizzazione delle risorse). Approfondire la conoscenza di algoritmi di machine learning e di deep learning, e delle loro implicazioni etiche e normative.Competenze di comunicazione e leadership
Sviluppare capacità di comunicazione efficace, sia scritta che orale, per presentare i risultati dell'analisi dei dati e dell'I.A. in modo chiaro e comprensibile a diversi interlocutori (es. medici, manager, decisori politici). Acquisire competenze di leadership per guidare team multidisciplinari e gestire progetti complessi.routine di successo
Aggiornamento continuo
Seguire regolarmente corsi di formazione, webinar e conferenze per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze in materia di I.A., HTA e tecnologie sanitarie. Iscriversi a newsletter specializzate e partecipare a community online per scambiare conoscenze e esperienze.Networking e collaborazione
Partecipare attivamente a eventi del settore, come conferenze e workshop, per fare networking con professionisti del settore e creare nuove opportunità di collaborazione. Collaborare con ricercatori e professionisti di diverse discipline (es. medici, ingegneri, informatici) per sviluppare progetti innovativi.Lettura critica e pensiero analitico
Sviluppare la capacità di leggere criticamente articoli scientifici e report tecnici, valutando la validità delle metodologie e l'affidabilità dei risultati. Esercitare il pensiero analitico per risolvere problemi complessi e prendere decisioni basate sull'evidenza.esperienze utili
Progetti di ricerca e sviluppo
Partecipare a progetti di ricerca e sviluppo sull'applicazione dell'I.A. in ambito sanitario, collaborando con università, centri di ricerca e aziende del settore. Acquisire esperienza pratica nell'utilizzo di strumenti di analisi dei dati e di machine learning.Stage e tirocini in aziende sanitarie e aziende tecnologiche
Svolgere stage e tirocini presso aziende sanitarie, aziende tecnologiche e società di consulenza specializzate in HTA e I.A. per acquisire esperienza pratica e conoscere le dinamiche del mercato del lavoro. Approfondire la conoscenza dei processi decisionali e delle strategie aziendali.Partecipazione a hackathon e competizioni di data science
Partecipare a hackathon e competizioni di data science per mettere alla prova le proprie competenze, confrontarsi con altri professionisti e sviluppare soluzioni innovative. Acquisire esperienza nella gestione di progetti complessi e nella collaborazione in team.Segnala un problema
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