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  1. Insegnamenti

502950 - INTELLIGENZA ARTIFICIALE IN MEDICINA

insegnamento
ID:
502950
Durata (ore):
56
CFU:
6
SSD:
BIOINGEGNERIA ELETTRONICA E INFORMATICA
Anno:
2025
  • Dati Generali
  • Syllabus
  • Corsi
  • Persone

Dati Generali

Periodo di attività

Primo Semestre (29/09/2025 - 16/01/2026)

Syllabus

Obiettivi Formativi

Questo corso si propone di fornire le competenze necessarie allo sviluppo di un sistema di supporto alle decisioni in medicina. In particolare, vengono introdotti gli strumenti per la concettualizzazione, la formalizzazione e la gestione della conoscenza, e viene discussa la loro applicazione nella modellizzazione di processi sanitari. La prima parte del corso è dedicata alla modellizzazione della conoscenza attraverso le Ontologie. La seconda parte del corso tratta il tema della Evidence-Based Medicine, con particolare attenzione alla stesura di Linee Guida per la pratica clinica e alla loro infomatizzazione sotto forma di Computer Interpretable Guidelines (CIG). Infine, viene introdotta la modellizzazione dei processi di lavoro, partendo dal mondo aziendale e poi focalizzandosi sui processi sanitari.
Durante il corso vengono introdotti due strumenti software, che consentiranno di realizzare un prototipo di sistema di supporto alle decisioni basato sulle linee guida per la pratica clinica correnti.
L'obiettivo principale di questo corso è trasmettere l'importanza, soprattutto in ambito sanitario, della concettualizzazione e della formalizzazione della conoscenza. Attraverso l'applicazione pratica è possibile comprendere la complessità delle fasi di costruzione di un sistema di supporto alle decisioni e del suo effettivo impiego all'interno della pratica clinica.

Prerequisiti

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Metodi didattici

Lezioni (ore/anno in aula): 30 Esercitazioni (ore/anno in aula): 10 Attività pratiche (ore/anno in aula): 16

Verifica Apprendimento

Durante il corso gli studenti impareranno ad utilizzare 3 software tool che permettono loro di applicare tutte le nozioni apprese durante le lezioni frontali. Nella seconda metà del corso, gli studenti si dividono in gruppi di 3 persone, a cui viene assegnato un progetto. Il progetto è incentrato sulla costruzione di un prototipo di un sistema di supporto alle decisioni basato su una linea guida a scelta, utilizzando i tool presentati a lezione. L'esame finale è costituito da una presentazione orale e da una successiva valutazione approfondita dei progetti da parte del docente.

Testi

Dispense e materiale di approfondimento disponibili sul sito del corso.
Altri testi:
R. Greenes: Clinical decision support- The road for broad adoption, 2nd Edition, Academic Press
R. Arp, B. Smith, A.D. Spear: Basic Formal Ontologies, The MIT Press

Contenuti

Storia dell'Intelligenza Artificiale in Medicina I modelli di sistemi basati sulla conoscenza Sistemi di supporto alle decisioni in medicina Costruzione di basi di Conoscenza Ontologie Come si modellizza un'ontologia Creazione di ontologie in Protegé Formalizzazione della Conoscenza Medica Le linee guida per rappresentare i comportamenti consigliati in medicina: la loro costruzione e disseminazione in ambito sanitario Le linee guida informatizzate Deontics Composer per la modellizzazione di linee guida Process Modeling Rappresentazione di processi tramite workflow Reti di Petri e relative estensioni Modellizzazione di workflow con le reti di Petri YAWL per la modellizzazione dei processi di cura

Lingua Insegnamento

Italiano

Altre informazioni

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Corsi

Corsi (2)

BIOINGEGNERIA 
Laurea Magistrale
2 anni
INGEGNERIA COMPUTAZIONALE E MODELLISTICA PER MATERIALI, STRUTTURE E TECNOLOGIE SOSTENIBILI 
Laurea Magistrale
2 anni
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Persone

Persone

SACCHI LUCIA
AREA MIN. 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione
Settore IBIO-01/A - Bioingegneria
Gruppo 09/IBIO-01 - BIOINGEGNERIA
Professore associato
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