Machine Learning per la Diagnosi Medica: Applicazioni e Strumenti

Modulo 1: Introduzione al Machine Learning in Medicina Definizione e ambiti di applicazione Differenza tra AI, Machine Learning e Deep Learning Esempi di successo in ambito sanitario Modulo 2: Tipologie di Dati Medici e Preprocessing Struttura e formato dei dati sanitari (immagini, cartelle cliniche, genomica) Problemi comuni: dati mancanti, sbilanciamento, rumore Strategie di pulizia e normalizzazione Modulo 3: Apprendimento Supervisionato e Non Supervisionato Concetti base: regressione, classificazione, clustering Algoritmi più comuni in medicina (SVM, KNN, Random Forest) Quando usare supervisionato vs non supervisionato Modulo 4: Feature Engineering e Selezione delle Variabili Importanza della scelta delle feature Tecniche di riduzione della dimensionalità (PCA, LDA) Selezione automatica delle variabili (LASSO, forward/backward selection) Modulo 5: Metriche di Valutazione dei Modelli in Medicina Sensibilità, specificità, accuratezza, F1-score ROC curve e AUC Importanza della validazione cross-fold Modulo 6: Reti Neurali e Deep Learning per la Diagnosi Medica Introduzione alle reti neurali artificiali CNN per l’analisi di immagini mediche RNN e LSTM per dati sequenziali (ECG, genomica) Modulo 7: Machine Learning per l’Imaging Medico Diagnosi da immagini (radiografie, TAC, risonanza magnetica) Algoritmi per il riconoscimento di pattern Limiti ed errori nell’interpretazione automatizzata Modulo 8: Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) nelle Cartelle Cliniche Estrarre informazioni dai testi medici Named Entity Recognition (NER) in medicina Uso di modelli transformer come BERT per il linguaggio medico Modulo 9: Interpretabilità e Bias nei Modelli di Machine Learning Importanza dell’interpreteabilità in ambito clinico Tecniche di interpretazione (SHAP, LIME) Bias nei dataset e impatti etici Modulo 10: Sicurezza e Privacy nei Modelli di Machine Learning Medico Normative su privacy dei dati sanitari (HIPAA, GDPR) Tecniche di anonimizzazione e federated learning Rischi di attacco adversarial ai modelli Modulo 11: Machine Learning per la Medicina Personalizzata Approcci personalizzati alla terapia Applicazioni in farmacogenomica Modelli predittivi per la risposta ai farmaci Modulo 12: Machine Learning nelle Malattie Rare e Diagnosi Precoce Problemi di dati limitati e soluzioni (data augmentation, transfer learning) Approcci per la diagnosi precoce (es. Alzheimer, tumori) Modelli di previsione per il rischio clinico Modulo 13: Valutazione e Validazione Clinica dei Modelli Differenza tra validazione tecnica e validazione clinica Studi clinici e regolamentazione FDA/EMA Dal laboratorio all’uso ospedaliero Modulo 14: Integrazione dei Modelli ML nei Sistemi Sanitari Software e piattaforme per l’uso clinico (es. IBM Watson, Google Health) Interoperabilità con i sistemi sanitari elettronici (EHR) Fattori di accettazione e resistenza nell’ambiente medico Modulo 15: Futuro del Machine Learning nella Diagnosi Medica Evoluzione delle tecnologie Il ruolo dell’AI generativa in medicina Limiti attuali e prospettive future