Master in Artificial Intelligence and Machine Learning in Cancer Medicine - Secondo Livello

2nd level vocational master
A.Y. 2021/2022
Study area
Medicine and Healthcare
Il corso per master si propone di:
- definire un percorso formativo per i discenti che generi figure professionali con competenze nell?implementazione delle risorse di Intelligenza Artificiale nel contesto Salute;
- sviluppare la capacita di adozione di nuove tecnologie per migliorare le attività di diagnosi, intervento e organizzazione nelle diverse specializzazioni mediche;
- promuovere idee e contributi innovativi per l?investimento e l?imprenditorialità nel settore delle Intelligenze Artificiali al servizio della salute pubblica;
- incoraggiare la creazione di team di esperti interdisciplinari nella gestione delle tecnologie intelligenti nel contesto sanitario.
Il master prevede a questo proposito una differenziazione del tirocinio in diversi ambiti professionali, pur a fronte di un medesimo percorso formativo di tipo teorico e pratico.
Il progetto formativo è finalizzato alla comprensione dei principali ostacoli e delle sfide all?implementazione dell?Intelligenza Artificiale nel contesto Salute, e all?acquisizione degli strumenti analitici necessari alla gestione micro e macro delle situazioni correlate in ambito medico-sanitario (per esempio, rischi associati a singoli casi e/o effetti sulle pratiche e sulle attività di tipo organizzativo).
Il master mira anche alla formazione di base sulla storia e la natura dell?Intelligenza Artificiale e include l?apprendimento di metodologie avanzate di analisi dei dati, per una migliore comprensione delle funzionalità della Intelligenza Artificiale stessa, del machine learning, del data mining e dei predictive analytics in ambito clinico.
Il percorso formativo comprende attività didattica frontale e altre forme di addestramento, quali analisi di casi di studio e seminari, per un totale di 510 ore. Completano le attività 250 ore di tirocinio.
I singoli insegnamenti sono disponibili nella sezione "Curriculum unico".
Gli ammessi al corso sono tenuti al versamento di un contributo d'iscrizione pari a Euro3.516,00 (compresa la quota assicurativa e l'imposta di bollo).
- definire un percorso formativo per i discenti che generi figure professionali con competenze nell?implementazione delle risorse di Intelligenza Artificiale nel contesto Salute;
- sviluppare la capacita di adozione di nuove tecnologie per migliorare le attività di diagnosi, intervento e organizzazione nelle diverse specializzazioni mediche;
- promuovere idee e contributi innovativi per l?investimento e l?imprenditorialità nel settore delle Intelligenze Artificiali al servizio della salute pubblica;
- incoraggiare la creazione di team di esperti interdisciplinari nella gestione delle tecnologie intelligenti nel contesto sanitario.
Il master prevede a questo proposito una differenziazione del tirocinio in diversi ambiti professionali, pur a fronte di un medesimo percorso formativo di tipo teorico e pratico.
Il progetto formativo è finalizzato alla comprensione dei principali ostacoli e delle sfide all?implementazione dell?Intelligenza Artificiale nel contesto Salute, e all?acquisizione degli strumenti analitici necessari alla gestione micro e macro delle situazioni correlate in ambito medico-sanitario (per esempio, rischi associati a singoli casi e/o effetti sulle pratiche e sulle attività di tipo organizzativo).
Il master mira anche alla formazione di base sulla storia e la natura dell?Intelligenza Artificiale e include l?apprendimento di metodologie avanzate di analisi dei dati, per una migliore comprensione delle funzionalità della Intelligenza Artificiale stessa, del machine learning, del data mining e dei predictive analytics in ambito clinico.
Il percorso formativo comprende attività didattica frontale e altre forme di addestramento, quali analisi di casi di studio e seminari, per un totale di 510 ore. Completano le attività 250 ore di tirocinio.
I singoli insegnamenti sono disponibili nella sezione "Curriculum unico".
Gli ammessi al corso sono tenuti al versamento di un contributo d'iscrizione pari a Euro3.516,00 (compresa la quota assicurativa e l'imposta di bollo).
Il corso si rivolge ai possessori di laurea ex D.M. 270/2004 nella classe
- LM-6 Biologia;
- LM -9 Biotecnologie Mediche, Veterinarie E Farmaceutiche;
- LM -13 Farmacia E Farmacia Industriale;
- LM -17 Fisica;
- LM -18 Informatica;
- LM -21 Ingegneria Biomedica;
- LM -32 Ingegneria Informatica;
- LM -40 Matematica;
- LM -41 Medicina E Chirurgia;
- LM -51 Psicologia;
- LM -57 Scienze Dell?educazione Degli Adulti E Della Formazione Continua;
- LM -82 Scienze Statistiche.
Possono inoltre presentare domanda di ammissione anche i laureandi nelle medesime discipline purché conseguano il diploma di laurea entro la data di inizio del corso e comunque non oltre tre mesi dalla data di avvio dello stesso. In tal caso, la partecipazione al corso verrà disposta "con riserva" e il candidato sarà tenuto ad autocertificare, a pena di decadenza, il possesso della laurea entro trenta giorni dalla data di conseguimento.
- LM-6 Biologia;
- LM -9 Biotecnologie Mediche, Veterinarie E Farmaceutiche;
- LM -13 Farmacia E Farmacia Industriale;
- LM -17 Fisica;
- LM -18 Informatica;
- LM -21 Ingegneria Biomedica;
- LM -32 Ingegneria Informatica;
- LM -40 Matematica;
- LM -41 Medicina E Chirurgia;
- LM -51 Psicologia;
- LM -57 Scienze Dell?educazione Degli Adulti E Della Formazione Continua;
- LM -82 Scienze Statistiche.
Possono inoltre presentare domanda di ammissione anche i laureandi nelle medesime discipline purché conseguano il diploma di laurea entro la data di inizio del corso e comunque non oltre tre mesi dalla data di avvio dello stesso. In tal caso, la partecipazione al corso verrà disposta "con riserva" e il candidato sarà tenuto ad autocertificare, a pena di decadenza, il possesso della laurea entro trenta giorni dalla data di conseguimento.
I principali sbocchi occupazionali del corso riguardano la formazione di medici specialisti in oncologia medica con profilo professionale di Clinical Scientist; medici di diverse specializzazioni che desiderano approfondire le competenze necessarie all?utilizzo di risorse di Intelligenza Artificiale; figure professionali coinvolte a livello industriale o imprenditoriale nello sviluppo di soluzioni di Intelligenza Artificiale per il contesto Salute.
- Università degli Studi di Milano
Dipartimento di Oncologia ed Emato Oncologia
Dott. Rocco Ditaranto
Dott.ssa Nausicaa Carmen Sorci
Via Santa Sofia, 9/1 20122 Milano
[email protected]
Courses list
Open sessions
Courses or activities | Professor(s) | ECTS | Total hours | Language |
---|---|---|---|---|
Compulsory | ||||
Algoritmi e metodi dell'intelligenza artificiale | 6 | 50 | Italian | |
Analisi clinica dei dati | 1 | 12 | Italian | |
Analisi dei casi di studio nel molecular tumor board | 4 | 80 | Italian | |
Aspetti regolatori per l'avvio e la conduzione di trial clinici | 3 | 52 | Italian | |
Bootcamp di analisi dei dati e ia con python | 2 | 32 | Italian | |
Ia ed etica | 6 | 52 | Italian | |
Ia ed imaging medico | 4 | 30 | Italian | |
Ia nella cura incentrata sul paziente | 2 | 16 | Italian | |
Ia nella medicina di precisione | 3 | 30 | Italian | |
Ia nella medicina di precisione 2 | 4 | 28 | Italian | |
Intelligenza artificiale nell'organizzazione medica | 4 | 38 | Italian | |
Nuove tecnologie in medicina | 4 | 30 | Italian | |
Seminari in medicina di precisione | 1 | 16 | Italian | |
Seminari medici | 1 | 16 | Italian | |
Storia e fondamenti dell'intelligenza artificiale (IA) | 4 | 28 | Italian |