Uso dei dati per diagnosi predittiva e prognosi.

Modulo 1: Introduzione alla Diagnosi Predittiva e Prognosi Cos'è la diagnosi predittiva e la prognosi nel contesto medico. Differenze tra diagnosi predittiva e prognosi: previsioni sui risultati di salute vs. diagnosi di malattie. Importanza dei dati nella medicina moderna: evoluzione dell'approccio basato sui dati. Modulo 2: Tipologie di Dati Medici Utilizzati per Diagnosi e Prognosi Dati clinici: cartelle cliniche elettroniche (EHR), test di laboratorio, immagini mediche. Dati genomici e biomarcatori: utilizzo nel monitoraggio di malattie. Dati di dispositivi wearable e sensori (ad esempio, monitoraggio continuo della glicemia o ECG). Modulo 3: Fondamenti di Machine Learning per la Diagnosi Predittiva Introduzione al machine learning e alla sua applicazione in medicina. Algoritmi di machine learning più comuni: regressione, alberi decisionali, Random Forest, Support Vector Machines. Introduzione agli algoritmi supervisionati e non supervisionati per la diagnosi predittiva. Modulo 4: Algoritmi di Classificazione per Diagnosi Predittiva Classificazione di malattie: come allenare modelli per la diagnosi. Esempi di applicazioni: classificazione delle malattie cardiovascolari, diagnosi precoce del cancro. Valutazione delle performance del modello: accuracy, precisione, recall, F1 score. Modulo 5: Prognosi e Predizione dei Risultati a Lungo Periodo Come il machine learning può aiutare a prevedere l’evoluzione della malattia. Modelli predittivi per la sopravvivenza a lungo termine e le recidive. Analisi dei dati longitudinali per fare previsioni sulla progressione della malattia. Modulo 6: Dati Immagini Mediche e Diagnosi Predittiva L’uso delle immagini mediche (radiografie, TAC, risonanze magnetiche) nella diagnosi predittiva. Tecniche di deep learning applicate alle immagini mediche: reti neurali convoluzionali (CNN). Esempi di diagnosi predittiva tramite immagini: rilevamento di tumori, fratture ossee, malformazioni. Modulo 7: Analisi dei Dati Genomici e Predizione delle Malattie Come i dati genomici (sequenziamento del DNA, SNP) vengono utilizzati nella medicina predittiva. Tecniche di analisi genetica per predire il rischio di malattie ereditarie. Uso di modelli predittivi per personalizzare i trattamenti (medicina di precisione). Modulo 8: Preprocessing dei Dati Medici per la Diagnosi e Prognosi Importanza del preprocessing dei dati: pulizia, normalizzazione, gestione dei valori mancanti. Tecniche per il trattamento dei dati sbilanciati in ambito medico. Feature engineering: come trasformare i dati grezzi in input utili per i modelli predittivi. Modulo 9: Tecniche Avanzate di Machine Learning per Prognosi Uso di modelli avanzati: reti neurali profonde (Deep Learning), modelli bayesiani, e ensemble methods. Reti neurali per la previsione della progressione delle malattie: Alzheimer, Parkinson, diabete. Tecniche di explainable AI (XAI) per interpretare i risultati dei modelli. Modulo 10: Modellazione del Rischio e Predizione di Esiti Clinici Creazione di modelli di rischio per prevedere eventi clinici (infarti, ictus). Uso della regressione logistica, survival analysis e Cox regression per la prognosi. Stima della probabilità di esito clinico basata su variabili multiple. Modulo 11: Validazione e Testing dei Modelli Predittivi in Medicina Come validare un modello predittivo: validazione incrociata, test su set di dati indipendenti. Problemi di overfitting e underfitting nei modelli medici. Tecniche di performance metriche: AUC (Area Under Curve), curva ROC, matrice di confusione. Modulo 12: Etica e Privacy nell'Uso dei Dati per Diagnosi e Prognosi Considerazioni etiche nell'uso dei dati medici per la predizione. Protezione dei dati sanitari sensibili: GDPR e normative sulla privacy. La gestione della responsabilità medico-legale nell’utilizzo di modelli predittivi. Modulo 13: Integrazione della Diagnosi Predittiva nei Sistemi Clinici Come integrare i modelli predittivi nel flusso di lavoro clinico. Supporto decisionale per i medici basato su diagnosi predittiva: sistemi di supporto alla decisione clinica (CDSS). La gestione dei feedback clinici per migliorare la performance dei modelli. Modulo 14: Applicazioni della Prognosi nella Medicina Personalizzata Come la prognosi predittiva aiuta a personalizzare il trattamento medico. Adattamento delle terapie in base alle previsioni di evoluzione della malattia. Esempi di medicina personalizzata: oncologia, cardiologia, neurologia. Modulo 15: Il Futuro dell'Analisi Predittiva in Medicina Tendenze future: l’evoluzione della diagnosi predittiva e della prognosi con l'intelligenza artificiale. L'integrazione di nuovi dati: microbioma, wearable devices, e nuove fonti di dati. Il ruolo dell'intelligenza artificiale nella medicina del futuro: diagnosi precoce, miglioramento dei trattamenti e riduzione dei costi sanitari.