Al termine del corso, lo studente: - avrà appreso come sistemi di Intelligenza Artificiale vengono incorporati in diversi tipi di dispositivi medici, dalle applicazioni nella genomica a quelle relative alla diagnostica da immagini. - avrà appreso le nozioni necessarie per lo sviluppo, il deployment e il mantenimento (MLops) di sistemi medici nei diversi campi di applicazione - avrà appreso quali sono i requisiti regolatori necessari per poter far entrare questi sistemi nel mercato come dispositivi medici - saprà simulare lo sviluppo di un dispositivo medico basato su AI, definendo quali sono i passaggi necessari per ottenere la certificazione del dispositivo come dispositivo medico
Prerequisiti
Conoscenza della tassonomia dell'Intelligenza Artificiale e del Machine Learning (come la definizione di supervised, unsupervised, reinforcement learning)
Metodi didattici
La didattica è basata su lezioni frontali e attività di laboratorio. Per le lezioni frontali verranno usate delle presentazioni Powerpoint che verranno messe a disposizione degli studenti sulla piattaforma KIRO. Queste presentazioni conterrano le informazioni relative ai principi di MLops, sulla regolamentazione dei dispositivi medici e diversi casi di studio riguardanti dispositivi già in commercio o in ambito di ricerca. Durante l'attività di laboratorio, gli studenti (eventualmente organizzati in gruppi), collaboreranno per simulare l'implementazione di un dispositivo medico basato su AI. Gli studenti potranno decidere, in base alle loro preferenze, il campo di applicazione del loro device simulato (per esempio bioinformatica, analisi di segnali medici o immagini) e definiranno quali sono i passaggi necessari per ottenere la certificazione del dispositivo
Verifica Apprendimento
L'esame consiste in una prova orale dove gli studenti presenteranno la loro progetto di simulazione dell' implementazione di un dispositivo medico basato su AI. La valutazione terrà in considerazione l'aderenza ai principi MLops e gli aspetti regolatori. Gli studenti possono organizzarsi in gruppi e lavorare insieme al progetto
Testi
Presentazioni Powerpoint
Contenuti
Vengono illustrati quali sono i dipositivi medici che includono componenti di AI attualmente in commercio, e quali sono le linee di ricerca in questo ambito. Successivamente, viene illustrata la regolamentazione necessaria per mettere un dispositivo medico in commercio, con particolare attenzione ai requisiti che l'AI deve soddisfare in questo ambito. Infine, vengono illustrati i principi di sviluppo dei sistemi di AI, del loro deployment e mantanimento (MLOps) in produzione in modo efficace e affidabile.
