Management e Consulenza Aziendale LM-77

Il corso si propone di fornire strumenti teorici e applicativi inerenti allo scenario del Data Management e dell’ Internet of Health Things (IoHT). Il modulo del corso tenuto dal Prof. Michele Bernardini, è strutturato come segue: Sezione 1: Dopo una breve introduzione al corso, vengono fornite le nozioni del concetto di Dati e Big Data inerenti allo scenario del Data Management. Contestualmente, vengono inquadrati i sistemi sanitari informativi all’interno dell’ecosistema dell’informatica medica e del sistema sanitario nazionale. Sezione 2: Vengono fornite nozioni e approfondimenti sull’esigenza dell’interoperabilità dei dati, introducendo poi le funzionalità e le potenzialità della cartella clinica elettronica (EHR). In questo scenario di riferimento è stato approfondito come estrarre da una EHR un dataset pronto per essere dato in input a un sistema di Intelligenza Artificiale (IA). Tale sezione termina con l’introduzione delle basi del Cloud Computing. Sezione 3 & Sezione 4: Dopo una breve introduzione allo scenario dell’ Internet of Health Things (IoHT), vengono presentati agli studenti casi d’uso applicativi con il fine di approfondire le nozioni e concetti teorici acquisiti nelle sezioni precedenti.

Le studentesse e gli studenti dovranno essere in grado di comprendere le profonde evoluzioni che hanno contraddistinto i sistemi di Data management and Internet of Health Things.   Conoscenza e capacità di comprensione Le studentesse e gli studenti acquisiranno una conoscenza approfondita dei fondamenti della gestione del dato e della tecnologia che ruota intorno allo scenario applicativo dell’IoHT secondo le dinamiche più recenti dello stato dell’arte.   Capacità di applicare conoscenza e comprensione Le studentesse e gli studenti saranno in grado di identificare e comprendere le diverse applicazioni della gestione del dato e dell’ IoHT nel settore della salute, come sistemi di supporto alle decisioni, il monitoraggio/telemonitoraggio dei pazienti e la gestione dei dati sanitari.   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 della gestione del dato e dell’ IoHT nel contesto della salute umana, esaminando attentamente i vantaggi, le limitazioni e le possibili implicazioni di tali applicazioni.   Abilità di comunicare Il corso fornirà a studentesse e studenti le nozioni e la terminologia specifica nello scenario delle tecnologie dell’ IoHT per una comunicazione fluida e contestualizzante.   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 della gestione del dato e dell’ IoHT. Consentirà loro di acquisire conoscenze e competenze aggiornate e di affrontare con successo le future sfide del settore.

Il programma del corso è scandito in dettaglio nella sezione della lista dei titoli dei contributi del corso (slide e video): 1 Introduzione al corso 2 Dati 3 Big Data 4 Informatica medica e sistema sanitario nazionale 5 Sistemi informativi sanitari 6 Interoperabilità dei dati 7 Cartella clinica elettronica 8 Dataset reali per l’Intelligenza Artificiale 9 Dati multimediali a supporto della salute dell’uomo 10 Cloud Computing 11 Internet of Health Things 12 Use case: stima dell’età biologica 13 Use case: l’interoperabilità dei dati nella medicina generale 14 Use case: qualità dei dati nella medicina generale 15 Use case: l’architettura cloud di SINC nel settore della neonatologia 16 Use case: un sistema di supporto cloud-based per valutare la disartria 17 Use case: dati e centri diabetologici 18 Use case: la telemedicina e le architetture dati 19 Use case: architetture di raccolta dati per supportare i terapisti ABA 20 Use case: la domotica e l’anziano fragile   Testi consigliati Il docente consiglia di seguire le slide redatte e supportate dallo stato dell’arte più recente.

  Descrittori Indicatori   Punteggio Conoscenza e capacità di comprensione Presenza di informazioni complete, elaborate e ben illustrate   6 Capacità di applicare conoscenza e comprensione Padronanza della materia ed elaborazione adeguata delle argomentazioni   6     Autonomia di giudizio: Capacità di raccogliere e interpretare i dati ritenuti utili a determinare giudizi autonomi   6 Abilità comunicative Esposizione corretta ed efficace, impiego linguaggio tecnico e capacità di collegamenti fra argomenti diversi   6 Capacità di apprendimento Testimonianza di un grado di apprendimento funzionale all’intrapresa di studi successivi con autonomia   6 Totale punteggio     30 Modalità di esame L’esame prevede una verifica scritta delle conoscenze.   Propedeuticità L’ordinamento della LM-77 non prevede alcuna propedeuticità   Prerequisiti Non sono richiesti specifici prerequisiti.

Modalità di erogazione del corso: Il corso è svolto interamente in modalità telematica, con lezioni asincrone (didattica erogativa) e sincrone (per la didattica interattiva) Attività didattiche previste Le attività di didattica, suddivise tra didattica erogativa (DE) e didattica interattiva (DI), saranno costituite da 6 ore per CFU e ripartite secondo una struttura di almeno 2,5 ore di DE (tenuta in considerazione la necessità di riascolto) e di 1 ora di DI per ciascun CFU. Attività didattica erogativa (N ore): N 20 lezioni frontali videoregistrate, della durata di circa 30 minuti ciascuna (tenuta in considerazione la necessità di riascolto) sempre disponibili in piattaforma. Attività didattica interattiva ·        N 4 lezioni frontali svolte in sincrono, della durata di circa 60 minuti ciascuna. Il calendario per l'anno accademico in corso sarà pubblicato dal/i docente/i in piattaforma didattica. Attività di autoapprendimento: L'articolazione tra DE e DI, per ciascuna unità didattica, sarà organizzata coerentemente con gli obiettivi formativi specifici dell’insegnamento.   Ricevimento studenti Contattare per mail il docente.