risultati di apprendimento attesi

Struttura del corso

Il corso, della durata di 25 ore, è organizzato in 4 settimane e propone un percorso sulla raccolta dei dati in medicina:

  1. Dal segnale fisico al dato digitale
  2. Gestione, qualità e standard del dato medico
  3. Qualità avanzata, integrazione e preparazione per l'analisi
  4. Etica, applicazioni e il futuro del medico "Data-driven"

Ogni settimana è composta da videolezioni, attività interattive, quiz e materiali per lo studio individuale per approfondire le tematiche trattate.
L’apprendimento dei concetti sarà verificato tramite 4 quiz di valutazione settimanale e 1 quiz finale.

Risultati di apprendimento attesi

Al termine di questo MOOC sarai in grado di:

  • Spiegare il processo di acquisizione e conversione dei segnali reali in dati digitali, collegandolo alla loro natura fisica.
  • Comprendere i principi fondamentali della digitalizzazione (campionamento, quantizzazione, significato fisico dei valori, compressione).
  • Riconoscere le sfide legate alla qualità dei dati, inclusa la derivazione di dati categorici e la variabilità inter-operatore.
  • Conoscere i principi di gestione dei dati e gli standard medici (DICOM, HL7, FHIR) e l'importanza della normalizzazione/armonizzazione.
  • Riconoscere il ruolo dei dati digitali nell'ecosistema AI in medicina e le implicazioni etiche legate ai bias.
  • Discutere e spiegare l'impatto della qualità e preparazione dei dati sulle performance degli algoritmi AI attraverso esempi pratici