Intelligenza Artificiale e Salute Dell’Uomo

INFORMAZIONI GENERALI

Obiettivi Formativi

Il corso è progettato per fornire una comprensione approfondita delle applicazioni dell'IA nel settore della salute. Durante il corso, le studentesse e gli studenti imparano i fondamenti dell'IA, inclusi i modelli di apprendimento automatico e le reti neurali. Vengono esplorate le diverse applicazioni dell'IA nella salute umana, come la diagnosi medica assistita, la gestione dei dati sanitari e il monitoraggio/telemonitoraggio attuati attraverso l’analisi di dati multimediali.

Risultati di apprendimento attesi

Conoscenza e capacità di comprensione

Comprensione dei concetti di base dell'Intelligenza Artificiale: le studentesse e gli studenti acquisiranno una conoscenza approfondita dei fondamenti dell'IA, come i modelli di apprendimento automatico basati su machine learning e deep learning.
 

Capacità di applicare conoscenza e comprensione

Le studentesse e gli studenti saranno in grado di identificare e comprendere le diverse applicazioni dell'IA nel settore della salute, come la diagnosi assistita, il monitoraggio/telemonitoraggio dei pazienti e la gestione dei dati sanitari. Saranno inoltre capaci di valutare criticamente le prestazioni dei modelli di IA utilizzati nella salute umana e di definire metriche di valutazione appropriate per misurare l'efficacia dei modelli.

Abilità di giudizio

Studentesse e studenti acquisiranno una serie di competenze che svilupperanno la loro autonomia di giudizio. Saranno in grado di valutare in maniera critica le applicazioni dell'IA nel contesto della salute umana, esaminando attentamente i vantaggi, le limitazioni e le possibili implicazioni di tali applicazioni. Questa capacità di valutazione critica consentirà loro di determinare se e come l'IA possa contribuire a migliorare la qualità dell'assistenza sanitaria.

Capacità di apprendimento

Il corso fornirà a studentesse e studenti le basi per un apprendimento continuo e un adattamento alle nuove tecnologie e alle sfide nel campo dell'IA per la salute umana. Consentirà loro di acquisire conoscenze e competenze aggiornate e di affrontare con successo le future sfide del settore.

PROGRAMMA DEL CORSO

Numero           Titolo

1          Introduzione all'intelligenza artificiale per la salute dell’uomo

2          Introduzione all’Intelligenza Artificiale

3          Storia dell’Intelligenza

4          Introduzione al machine learning 1

5          Introduzione al machine learning 2

6          Machine learning e deep learning a confronto

7          Forward propagation

8          Allenamento di una rete neurale

9          Backpropagation

10        Reti neurali per la classificazione delle immagini 1

11        Reti neurali per la classificazione delle immagini 2

12        Reti neurali per la segmentazione delle immagini

13        Reti neurali per la detection di immagini

14        Use case: IA e diabete

15        Use case: IA e patologia renale cronica

16        Use case: IA e COVID-19

17        Use case: IA a supporto della neonatologia

18        Use case: IA a supporto della terapia ABA

19        Use case: IA a supporto della neurologia

20        Use case: affrontare la carenza di dataset pubblici in ambito clinico

Testi consigliati

Slide del corso e Goodfellow, Ian, Yoshua Bengio, and Aaron Courville. Deep learning. MIT press, 2016.

MODALITÀ DI ESAME, PREREQUISITI, ESAMI PROPEDEUTICI

Modalità di esame

L'esame si svolge mediante prova scritta.

ORGANIZZAZIONE DIDATTICA

Modalità di erogazione del corso:

Lezioni videoregistrate

Ricevimento studenti

Saranno fissati previa comunicazione via e-mail alla docente da parte di studentesse e studenti