Conoscenza e capacità di comprensione: Gli studenti acquisiranno conoscenze di base sulle principali modalità di imaging medico e sui fondamenti teorici della formazione delle immagini. Esploreranno inoltre lo stato dell’arte delle applicazioni dell’intelligenza artificiale in radiologia, includendo sia strumenti clinici già consolidati sia ambiti di ricerca attiva.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione: Attraverso sessioni di laboratorio pratico con Jupyter notebooks, gli studenti applicheranno tecniche di intelligenza artificiale a dati di imaging medico. Impareranno a implementare e valutare algoritmi in grado di effettuare analisi quantitative indipendenti dall’operatore.

Autonomia di giudizio: Gli studenti analizzeranno criticamente le sfide intrinseche all’analisi delle immagini mediche, come la definizione ambigua degli osservabili, la scarsità dei dati e la complessità delle procedure di validazione. Svilupperanno la capacità di valutare l’affidabilità e la rilevanza clinica degli strumenti diagnostici basati su AI.

Abilità comunicative: Il corso promuoverà la capacità di comunicare in modo chiaro i risultati tecnici e le implicazioni cliniche dell’uso dell’intelligenza artificiale nell’imaging medico, sia a un pubblico specialistico che non specialistico.

Capacità di apprendimento: Attraverso contenuti teorici e attività pratiche, gli studenti svilupperanno le competenze necessarie per l’apprendimento autonomo e la ricerca nel campo interdisciplinare dell’intelligenza artificiale applicata all’imaging medico.