AREA SCIENTIFICA
DAI4Health: Innovazione Digitale e Intelligenza Artificiale nel Settore Sanitario
Milano
Master 2 Livello
Italiano
15 mesi
blend-mista
Vision
L’innovazione digitale e l’Intelligenza Artificiale (AI) stanno trasformando il settore sanitario drasticamente e con una velocià elevatissima. Queste tecnologie emergenti offrono nuove opportunità per migliorare la qualità delle cure, la qualità dell’assistenza, aumentare l’efficienza dei processi e ridurre di conseguenza i costi.
Tuttavia, queste tecnologie sono in rapida evoluzione e questo richiede che i professionisti del settore sanitario acquisiscano nuove competenze per poter sfruttare a pieno le potenzialità che queste offrono. Il sistema sanitario si misura giorno dopo giorno con realtà sempre più sfidanti come l’aumento della domanda dei servizi, l’invecchiamento della popolazione e la gestione delle malattie croniche.
Per rispondere in maniera efficace a queste sfide, è essenziale integrare i sistemi di gestione sanitaria con nuove tecnologie che permettono il trattamento del paziente in maniera innovativa.
Il master in Digital Innovation and AI for Healthcare ha l’obiettivo di fornire ai partecipanti la base metodologica per comprendere le tecnologie digitali e l'AI applicate al settore sanitario. Questo sarà possibile attraverso lezioni teoriche e pratiche, laboratori, workshop e un progetto finale per applicare le competenze acquisite alla realizzazione di un caso d’uso di interesse.
*Date aggiornate rispetto al Bando*
Mission
Il Master ha obiettivi formativi professionalizzanti:
- Fornire competenze pratiche e applicabili dell'uso delle tecnologie digitali e dell'intelligenza artificiale in ambito sanitario.
- Preparare i partecipanti a implementare soluzioni digitali nei processi sanitari per migliorare efficienza e qualità dell'assistenza.
- Sviluppare capacità di analizzare e interpretare dati sanitari per prendere decisioni operative basate su evidenze.
- Promuovere una comprensione approfondita e applicata degli aspetti etici e regolamentari relativi all'uso delle tecnologie digitali e dell'IA in sanità.
Percorso
Organizzazione Didattica
344 ore di Lezione
300 ore di Stage/Project Work
Esami e Frequenza
8
ESAMI
+
1
PROVA FINALE
Per un totale di 60 CFU
RICHIESTO IL
75 %
DELLE ORE DI FREQUENZA
Insegnamenti
- Introduzione alla Digital Health.
- Tecnologie chiave in Digital Health.
- Intelligenza Artificiale e Big Data.
- Interoperabilità e infrastrutture digitali.
- Valutazione delle tecnologie di Digital Health.
- Futuro della Digital Health.
- Regolamentazione e sicurezza.
- Applicazioni pratiche della Digital Health.
48 ORE
6 CFU
- Introduzione all'Intelligenza Artificiale.
- Machine Learning: Algoritmi supervisionati e non supervisionati.
- Deep Learning: Reti neurali artificiali e architetture principali.
- AI applicata alla sanità: Diagnosi automatizzata, elaborazione delle immagini mediche, analisi predittiva.
- Natural Language Processing (NLP): Analisi di dati testuali in ambito medico.
- Big Data e AI in sanità: Analisi di grandi dataset sanitari, data mining e data cleaning.
- Etica e sicurezza nell'uso dell'AI: Bias, trasparenza, e regolamentazioni in ambito sanitario.
- Strumenti e piattaforme AI
56 ORE
6 CFU
- Tipologie di dati sanitari: Dati strutturati (EHR), non strutturati (immagini, testo), e dati in tempo reale.
- Ciclo di vita dei dati: Raccolta, archiviazione, elaborazione, e conservazione dei dati sanitari.
- Strumenti e tecnologie: Database sanitari, sistemi di gestione e analisi dei dati, cloud computing.
- Interoperabilità: Standard di scambio dati (HL7, FHIR) e integrazione tra sistemi.
- Data governance: Qualità, sicurezza e integrità dei dati sanitari.
- Privacy e regolamentazione: Compliance con GDPR e altre normative sula protezione dei dati sanitari.
40 ORE
4 CFU
- Introduzione alla Data Science: Concetti chiave e applicazioni in sanità.
- Tipologie di dati sanitari: Strutturati, non strutturati, e dati in tempo reale.
- Preparazione dei dati: Data cleaning, integrazione e trasformazione di dataset sanitari.
- Modelli statistici e Machine Learning: Algoritmi di classificazione, regressione e clustering applicati ai dati sanitari.
- Visualizzazione dei dati: Strumenti e tecniche per la rappresentazione grafica dei risultati.
- Big Data in sanità: Gestione e analisi di grandi volumi di dati sanitari.
- Privacy e sicurezza dei dati: Normative (GDPR) e tecniche per garantire la protezione dei dati.
- Strumenti e piattaforme di analisi: Utilizzo di software e linguaggi come Python, R, e SQL.
40 ORE
4 CFU
- Introduzione alle tecnologie digitali in sanità: Panoramica su telemedicina, mHealth, wearables e dispositivi connessi.
- Cartelle cliniche elettroniche (EHR): Funzionamento, vantaggi e sfide nell’ implementazione.
- Telemedicina e telemonitoraggio: Strumenti per il monitoraggio remoto dei pazienti e la consultazione a distanza.
- Applicazioni mobile e salute digitale: Utilizzo di app per la prevenzione, diagnosi e gestione delle malattie.
- Wearables e dispositivi per il monitoraggio: Tecnologie indossabili per la raccolta di dati sanitari in tempo reale.
- Interoperabilità dei sistemi sanitari: Standard (HL7, FHIR) e soluzioni per l’integrazione di dati tra diversi sistemi.
- Big Data e cloud computing in sanità: Raccolta, gestione e analisi di grandi volumi di dati sanitari.
- AI e automazione in sanità: Applicazioni dell’ intelligenza artificiale per diagnosi, predizione e ottimizzazione dei processi clinici.
48 ORE
6 CFU
- Introduzione all'IA in sanità: Panoramica sulle tecnologie di intelligenza artificiale applicate alla salute.
- Machine learning e deep learning: Tecniche e algoritmi utilizzati per l'analisi di dati clinici.
- AI per la diagnosi medica: Applicazioni nell'interpretazione di immagini mediche (radiologia, istologia, ecc.).
- AI nella predizione e prevenzione delle malattie: Modelli predittivi per malattie croniche e prevenzione personalizzata.
- AI per il supporto decisionale clinico: Sistemi di assistenza per la presa di decisioni cliniche basate su dati.
- Elaborazione del linguaggio naturale (NLP): Applicazioni dell'IA per l'analisi di cartelle cliniche elettroniche e testi medici.
- AI e robotica in sanità: Automazione di procedure chirurgiche e assistenza robotica per pazienti.
- Sfide etiche e legali: Gestione della responsabilità, trasparenza degli algoritmi e conformità normativa.
- Valutazione e implementazione: Metodi per testare, validare e integrare soluzioni AI nei sistemi sanitari esistenti.
48 ORE
6 CFU
- Introduzione ai sensori intelligenti: Tipologie di sensori (biometrici, ambientali, indossabili) e loro funzionamento.
- Tecnologie e piattaforme per i sensori sanitari: Architettura hardware e software per la raccolta e gestione dei dati.
- Sensori per il monitoraggio dei pazienti: Applicazioni in telemedicina, monitoraggio remoto, e gestione delle malattie croniche.
- Integrazione dei sensori con sistemi sanitari digitali: Interoperabilità con cartelle cliniche elettroniche (EHR) e piattaforme di telemedicina.
- Analisi dei dati raccolti dai sensori: Tecniche di data processing, machine learning e visualizzazione dei dati in ambito sanitario.
- Progettazione e sviluppo di soluzioni basate su sensori: Esercitazioni pratiche per configurare e utilizzare sensori intelligenti.
- Sicurezza e privacy dei dati: Misure di sicurezza per la protezione dei dati raccolti dai sensori e conformità alle normative (GDPR).
- Sfide etiche e regolamentarie: Implicazioni etiche e legali nell'uso di sensori per la salute.
- Casi studio e applicazioni reali: Esplorazione di progetti e soluzioni implementate nell'assistenza domiciliare e ospedaliera.
32 ORE
4 CFU
- Fondamenti di etica in sanità: Principi etici e dilemmi nel contesto sanitario e tecnologico.
- Normative sulla privacy e protezione dei dati: GDPR e altre regolamentazioni internazionali sulla gestione dei dati sanitari.
- Etica della tecnologia in sanità: Intelligenza artificiale, telemedicina e il loro impatto etico.
- Sicurezza dei dati sanitari: Pratiche e regolamenti per garantire la sicurezza informatica e la riservatezza dei pazienti.
- Accesso equo alle tecnologie sanitarie: Considerazioni etiche su disuguaglianze e accessibilità alle cure digitali.
- Responsabilità legale e deontologia professionale: Obblighi legali e morali dei professionisti sanitari nell'uso delle tecnologie.
- Autonomia e consenso informato: Diritti dei pazienti e processi decisionali nell'era digitale.
- Valutazione dell'impatto regolatorio: Implementazione e monitoraggio delle normative nei contesti clinici.
32 ORE
4 CFU
Comitato scientifico
Direttori
Componenti
Fabio
Previdi
Previdi
Professore Ordinario Università di Bergamo
Cosimo
Puttilli
Puttilli
Ab Medica SpA
Alessandro
Tonacci
Tonacci
Istituto di Fisiologia Clinica CNR
Quali competenze acquisisci?
Introduzione alla Digital Health
Fondamenti di Intelligenza Artificiale
Gestione dei Dati Sanitari
Data Science e Analisi dei Dati Sanitari
Strumenti e Tecnologie Digitali in Sanità
Applicazioni Pratiche dell'IA in Sanità
Workshop su Sensori Intelligenti per la Sanità
Etica e Regolamentazione
DAI4Health: Innovazione Digitale e Intelligenza Artificiale nel Settore Sanitario
A chi è rivolto ?
PROFESSIONISTI
Lavoratori delle aziende sanitarie: medici, infermieri, manager e dirigenti del settore sanitario, responsabili dei sistemi informativi, data scientist. Lavoratori delle aziende nel settore healthcare: professionisti che lavorano a progetti di digital health. Lavoratori degli enti pubblici: professionisti impegnati in progetti di digitalizzazione sanitaria.
Lavoratori delle aziende sanitarie: medici, infermieri, manager e dirigenti del settore sanitario, responsabili dei sistemi informativi, data scientist. Lavoratori delle aziende nel settore healthcare: professionisti che lavorano a progetti di digital health. Lavoratori degli enti pubblici: professionisti impegnati in progetti di digitalizzazione sanitaria.
Il Master in Digital Innovation and AI in Healthcare è pensato per professionisti del settore sanitario e dell’industria che desiderano acquisire competenze avanzate e applicabili nell'uso delle tecnologie digitali e dell'intelligenza artificiale.
MULTIMEDIA
AREA SCIENTIFICA
Information and Communication Technology (ICT) Management
Milano
Master 2 Livello
Italiano
16 mesi
blend-mista
Vision
Il Master è progettato, in collaborazione con EY, NTT Data e Profice, per persone che ricoprono, o aspirano a ricoprire ruoli manageriali in società di consulenza/servizi IT, e/o nella direzione IT di aziende di ogni settore e dimensione.
Fornisce le competenze per gestire processi, servizi e tecnologie ICT e di Intelligenza Artificiale sia a livello operativo che strategico:
- competenze tecnologiche, sulle nuove tecnologie informatiche;
- competenze organizzative, per gestire progetti SW complessi, in fase di sviluppo, valutazione e acquisizione;
- competenze economiche, di IT Project Budgeting e Financial Management;
- abilità relazionali (DevOps, Business Analysis), di Project Management e Agile Team Management;
- Competenze di compliance IT alle normative e ai principali standard internazionali;
- Competenze di AI, per introdurre, governare e gestire le tecnologie di Intelligenza Artificiale.
Il master prevede la possibilità di ottenere diverse certificazioni professionali internazionali.
Mission
Ogni studente può scegliere un piano di studi flessibile e personalizzato e frequentare remotamente fino all’80% delle lezioni. Le lezioni del master sono sempre dopo le ore 18, al fine di conciliare le esigenze lavorative dei partecipanti.
Ciascuno degli insegnamenti del Master prevede approfondimenti su casi reali e sulle applicazioni verticali di Artificial Intelligence. Inoltre, con il contributo di EY Advisory, NTT Data, e Profice sono approfondite le competenze per l’introduzione, la governance, il controllo, la compliance e l’integrazione di tecnologie di AI in azienda: complessivamente i temi di AI coprono oltre 80 ore di lezioni, erogate da una Faculty di docenti senior in buona parte provenienti da primarie società e multinazionali.
I programmi delle materie del Master preparano i partecipanti a conseguire, opzionalmente, diverse tra le più richieste certificazioni professionali internazionali in ambito ICT e Project Management, tra cui Cybersecurity Fundamentals, CRISC (Certified in the Risk of Information System Controls), CGEIT (Certified in the Governance of Enterprise IT) e COBIT2019 di ISACA, ITIL4 di PEOLECERT, PMP (Project Management Professional) di PMI, Agile Scrum Master di APMG Internat., Privacy Specialist e ISO 27001 Auditor di AICQ-SICEV.
Percorso
Ogni studente può scegliere un piano di studi flessibile e personalizzato e frequentare remotamente fino all’80% delle lezioni.
Le lezioni del master sono sempre dopo le ore 18, al fine di conciliare le esigenze lavorative dei partecipanti.
Organizzazione Didattica
Il numero di ore di lezione, di stage e i crediti formativi universitari (CFU) possono variare in base alla composizione personalizzata del percorso formativo scelto dallo studente.
Il numero di CFU può variare da 60 a 73.
Esami e Frequenza
23
ESAMI
+
1
PROVA FINALE
Per un totale di 60 CFU
RICHIESTO IL
75 %
DELLE ORE DI FREQUENZA
Insegnamenti
Network Concepts:
- Network protocols
- Mobile Systems
Distributed Services:
- Scalability
- Resilience
Artificial Intelligence for Networking Services
- What is Artificial Intelligence for Networking Services
- AI: a paradigm to develop new Networking Services
40 ORE
2 CFU
Requisiti di sicurezza per i Sistemi Informativi
Pianificazione della sicurezza e analisi dei rischi
Principali schemi e standard crittografici
Sicurezza nei sistemi operativi
Il problema dell'autenticazione
Sicurezza in ambiente Internet - Intranet
Valutazione della sicurezza
Intelligenza Artificiale generativa e Cybersecurity
- Vantaggi della IA nella sicurezza
- Sfide dell'implementazione della IA nella sicurezza
- Casi d'uso
46 ORE
2 CFU
Il Cloud Computing
Tipologie fondamentali
- SaaS (Software as a Service)
- PaaS (Platform as a Service)
- IaaS (Infrastructure as a Service)
Architettura
Intelligenza Artificiale e Cloud Computing
- Vantaggi e problematiche
- Rischi
- Casi d'uso
40 ORE
2 CFU
- Concetti di IoT
- Strumenti IoT
- Scenari di applicazione IoT
- Intelligenza Artificiale e IoT
- Industrial IoT (IIoT)
- Concetti di progettazione di un'infrastruttura IoT
- IIoT e Intelligenza Artificiale: il paradigma Industria 4.0
16 ORE
1 CFU
ENT (Enterprise Social Network)
- Benefici
- Social Suite
- Analisi Social
Social Networking in ambienti aziendali
- I casi più noti di ESN
- Casi d'uso in varie realtà
Ambiente collaborativo in ESN
Relazione tra Social e pratiche di lavoro in ESN
Profilo Utente in ESN
ESN e tendenze future
Introduzione all'Intelligenza Artificiale per:
- Copywriting: scrittura di testi per elaborati e report complessi; processo di scrittura collaborativa in team.
- Analisi di mercato (Benchmark): analisi dell'utilizzo di app social per business da parte delle aziende concorrenti.
IA per un uso personalizzato e di sviluppo interno alle aziende tramite open API
Supporto di tecniche di machine learning per:
- Identificazione e creazione di un team di lavoro in base alle competenze (hard and soft skills)
- Identificazione degli esperti su tematiche specifiche
- Identificazione del materiale utile per lo svolgimento del lavoro
40 ORE
2 CFU
- Obiettivo è fornire una visione d’insieme della letteratura e dei contributi metodologici sulla gestione della conoscenza nelle organizzazioni complesse.
- Conoscenze all’interno di strutture latenti, quali le comunità di pratica.
- Temi strategici quali la progettazione dei flussi di Collaboration & Knowledge Management, l’innovazione e l’Open Innovation, il Community Management e la selezione degli strumenti tecnologici di supporto e temi più operativi quali il Web Writing, lo Storytelling e la gestione dei contenuti.
- Il ruolo dell'Intelligenza Artificiale nella gestione della conoscenza e viceversa.
- Casi studio e paper tematici per approfondire gli argomenti trattati.
- Un project work permetterà di testare gli apprendimenti e la applicazione pratica di quanto sviluppato nel modulo.
40 ORE
2 CFU
I Social Network
- Possibile evoluzione e integrazione delle strategie di CRM
Evoluzione dei Social Network
- Applicazione dei modelli di Intelligenza Artificiale.
Customer Relationship Management (CRM)
- Attività di cross-selling e up-selling
- Help-desk e CRM
Gestionale o ERP attuale?
Tecnologie di supporto
- Dalla business intelligence alle piattaforme di CRM
CRM basati sull'Intelligenza Artificiale
- Sfide
- Vantaggi strategici
40 ORE
2 CFU
Il rischio nelle organizzazioni
Modelli e approcci all’analisi degli incidenti
Le categorie dell’errore umano
I fattori organizzativi
Metodi di analisi organizzativa degli errori nelle organizzazioni
Il ruolo dell'Intelligenza Artificiale nel Risk Management
Disaster Recovery e Business Continuity con l'Intelligenza Artificiale
46 ORE
2 CFU
Pianificazione Strategica IT
- Budgeting e KPI
Processi, Tecniche e Strumenti di IT Financial Management
Performance Monitoring e Controllo costi
Esercitazioni pratiche:
- Monitoraggio richieste di autorizzazione di investimento
- Business Care
- Modello di Costing Servizi IT
L'Intelligenza Artificiale e Controllo di Gestione
Il Budgeting e l'Intelligenza Artificiale
28 ORE
2 CFU
Approfondimento adempimenti normativi IT per la PA
- Linee guida AGID
- GDPR
- Direttiva NIS
- Cybersecurity Act
L'ampliamento del principio di trasparenza e l'accesso civico generalizzato agli atti della PA
Le problematiche relative alla tutela della privacy
- Nuovo Regolamento UR n. 679/2016
I nuovi obblighi di digitalizzazione della PA
- Open Government
- CAD (Codice Amministrazione Digitale)
- Circolare 3/2018 Min PA
La pubblicità, la trasparenza, la conservazione dei documenti amministrativi informatici e i sistemi di gestione documentale
Il management dei processi di digitalizzazione
L'Intelligenza Artificiale nella Digital Transformation e nella Dematerializzazione
20 ORE
1 CFU
Impatti e Misure IT derivanti da Regolamenti e Legislazioni per il Mondo ICT
Normativa italiana e comunitaria relativa a:
- GDPR
- Direttiva NIS2
- Cyberact
- DORA
- AI Act
- ISO 27001
- ISO 22301
Cyber Law e Intelligenza Artificiale
- Le nuove frontiere del diritto
26 ORE
1 CFU
L'identità professionale, la leadership e i diversi stili di potere
- La valutazione
I processi comunicativi e la qualità nella gestione dell'equipe professionale
L'ambiente
- Analisi strutturale delle organizzazioni complesse
Le relazioni
- Dinamiche di gruppo
Le Potenzialità dell'Intelligenza Artificiale nel Team Building
Strategie per integrare l'Intelligenza Artificiale nel Team Management
29 ORE
2 CFU
Vocabolario DevOps
Vantaggi di DevOps per il Business e per l'IT
Principi e concetti chiave DevOps
Business Benefit di DevOps e Continuous Delivery (CD)
Processo di Service Delivery
- Automazione prove, infrastrutture, sviluppo e deployment
Strumenti DevOps
Fattori Critici di successo per l'implementazione di DevOps
Il ruolo dell'Intelligenza Artificiale in DevOps
- Semplificazione del SW Development
Casi di studio
27 ORE
1 CFU
- Concetti di Comunicazione Tecnica e Business Analysis
- Scenari operativi di comunicazione e raccolta requisiti IT
- Componenti di una comunicazione tecnica efficace
- Raccolta e condivisione requisiti IT
- Scenari pratici di Business Analysis
- Comunicazione e contesti decisionali di Business
- Intelligenza Artificiale Generativa per la Comunicazione Tecnica
- Business Analysis e Intelligenza Artificiale
20 ORE
1 CFU
I processi di business come processi cooperativi
- Attori, clienti, manager
Tipologie di processi di business
- Procedure
- Progetti
- Processi esplorativi
I ruoli nelle diverse tipologie di processo
- Initiator
- Actor
- Owner
- Supervisor
Flusso ordinario ed eccezioni nei processi di business
La robustezza di un processo e la reversibilità del processo
Impatto dell'Intelligenza Artificiale sul Business Project Management
I modi in cui l'Intelligenza Artificiale migliora il Business Project Management
- Casi di studio
40 ORE
2 CFU
La gestione del cambiamento
- Quando, come, perché
Localizzare e risolvere
Strategie di cambiamento
- Empirico-razionale
- Normativo-rieducativa
- Coercitiva
- Adattativa
Intelligenza Artificiale – come gestire le nuove tecnologie con il Change Management
- Ruolo del coaching nel Change Management
20 ORE
1 CFU
Using Data Mining Methodology
- Analyzing structured, semi-structured, and unstructured data
Formulating and Solving Classification Problems
- Applications in Data Mining and Business Intelligence (e.g., fraud detection, customer churning, network intrusion detection)
Developing, Validating, and Applying a Data Mining Workflow
- Solving binary and non-binary classification problems
Course Overview
- Self-contained, no programming skills required
- Hands-on lectures using KNIME open-source software platform
Data Analytics and Artificial Intelligence
- Transforming organizations
Role of Artificial Intelligence and Machine Learning Algorithms
- Explaining patterns of correlation in data
Examples and Case Studies
40 ORE
2 CFU
Metriche di IT Governance
- Modelli di riferimento ed esempi pratici
Metriche di Cybersecurity
- Modelli di riferimento ed esempi pratici
Progettazione, Messa in Opera e Adozione di un Sistema di Metriche di IT Governance e di Cybersecurity
Processi di Reporting e Monitoraggio
I Nuovi KPI per il Service Desk basato su Intelligenza Artificiale
- Esempi e casi di studio
20 ORE
1 CFU
Governance e Management dell’Intelligenza Artificiale
- Casi di studio
Focus sulle Tecnologie di IA
- Casi di studio
Certificazione Etica su IA
- AI Audit & Compliance (ISO 42001, AI Act)
Focus su una Compliance all'AI Act
- Integrazione con i modelli organizzativi
52 ORE
2 CFU
Il Problema del Controllo di Qualità del Software
- Il processo di qualità
Strategie di Test
- Pianificazione e monitoraggio della qualità
Fasi di Test, Responsabilità e Organizzazione del Gruppo di Qualità
- Test funzionale
- Test di software object-oriented
- Oracoli e scaffolding
Analisi e Ispezione
Impatto dell'Intelligenza Artificiale nel Controllo di Qualità del Software
Documentazione e Certificazione
- Automazione e strumenti
Miglioramento del Processo di Qualità
- L'Intelligenza Artificiale e il Quality Management
40 ORE
2 CFU
Project Management
- Motivazioni economiche e operative
Project e Program Management
- Analogie e differenze
Tecniche e Strumenti per la Gestione e Pianificazione del Lavoro
- Work Breakdown Structure (WBS)
- Product Breakdown Structure (PBS)
- Suddivisione del progetto in unità elementari
- Aspetti olistici della gestione
Work Packages
- Supporti metodologici
- Ruolo dell’esperienza
Program Evaluation and Review Techniques (PERT)
- Stima attività
- Sequenzializzazione e determinazione delle propedeuticità
- Limiti, cautele e criticità
Critical Path Model (CPM)
- Determinazione del cammino critico
- Rischi connessi
Gantt Chart
- Uso previsionale e consuntivo
Come l'Intelligenza Artificiale Sta Trasformando il Project Management
- Pianificazione e coordinamento
- Comunicazioni
- Automatizzazione nella creazione di documenti
- Capacità di fornire una panoramica dettagliata delle opzioni disponibili
40 ORE
2 CFU
- Concetti di Agile e Scrum Project Management
- Ciclo di Vita dei Progetti Agile e Scrum
- Tecniche Agile e Scrum
- Ruoli e Responsabilità
- Principi e Buone Pratiche
- Pianificazione Progetti
- Monitoraggio Progetti
- Concetti Avanzati di Agile e Scrum in Situazioni Complesse
- Esercitazioni Pratiche di Applicazione Agile e Scrum
- Agile e Scrum Project Management nell'Intelligenza Artificiale
36 ORE
2 CFU
Metodi, Modelli e Metriche per la Valutazione della Qualità
- Valutazione dei processi orientati ai servizi.
- Valutazione dei sistemi informativi orientati ai servizi.
Governance dell'Intelligenza Artificiale
- Paradigma Simbolico: gestione e applicazioni.
- Paradigma Subsimbolico: aspetti operativi e impatti.
- Paradigma Generativo: vantaggi, sfide e applicazioni pratiche.
Casi di Studio
- Applicazioni concrete e analisi di esempi pratici per ogni paradigma.
59 ORE
3 CFU
- Fondamenti Data Governance
- Gestione Metadati
- Data Modeling
- Data Catalog e Data Governance
- Integrazione Dati
- Qualità dei dati e analisi dei rischi
- Normative di Data Governance
- Progettare la Data Governance
- Esempi e casi pratici
- Impatto della Intelligenza Artificiale nella Data Governance
- Come ottimizzare le attività legate alla Data Governance con l’Intelligenza Artificiale generativa
20 ORE
1 CFU
- ITIL e IT Service Management
- Focus sugli ERP
- Impatto della Intelligenza Artificiale sull'IT Service Management e sugli ERP
- Come l'Intelligenza Artificiale usata nei sistemi di IT Service Management migliora le capacità di previsione, riduce i costi operativi, massimizzando al contempo la soddisfazione dei clienti
26 ORE
1 CFU
- Il Framework Cobit2019
- Principi cardine, processi e componenti Cobit
- Management Objectives
- Performance Management
- PAM-Process Assessment Model: esempi ed esercitazioni pratiche
- L’Intelligenza Artificiale per l’analisi dei sistemi e dei processi nell'ambito del Digital Trust Ecosystem Framework di ISACA
26 ORE
1 CFU
Comitato scientifico
Direttore
Componenti
Carlo
Batini
Batini
Professore Ordinario in quiescenza
Giuseppe
Gualandris
Gualandris
Profice
Information and Communication Technology (ICT) Management
A chi è rivolto ?
Il master si rivolge a
consulenti, professionisti operanti in aziende di servizi ICT, nonché ad esperti di informatica, analisti, programmatori, amministratori di sistema e manager dei sistemi informativi provenienti da aziende private o della pubblica amministrazione,
che abbiano prospettive di crescita verso posizioni manageriali o con maggiore responsabilità organizzativa in area ICT.
Per iscriversi è necessario aver già conseguito una laurea magistrale o equivalente
Sbocchi professionali
Capo Progetto per l'Innovazione Digitale di Processi
Questa figura professionale richiede la capacità di gestire un gruppo di sviluppo di processi digitali, deve conoscere le nuove tecnologie e il loro impatto sull’attività produttiva, deve avere capacità organizzative e capacità di gestire relazioni interpersonali a vario livello.
Progettisti di Sistemi Digitali Avanzati
Questa figura professionale richiede capacità di progettazione, deve conoscere le nuove tecnologie e il loro impatto sull’attività produttiva e deve avere capacità di gestire relazioni interpersonali a vario livello.
Consulenti, Professionisti ICT e Manager di Sistemi Informativi in Aziende Private e Amminsitrazione Pubblica.
Questa figura professionale deve acquisire e/o gestire grossi sistemi informativi e quindi necessita di competenze interdisciplinari di tipo tecnico, organizzativo ed economico e deve essere in grado di gestire rapporti interpersonali complessi.
SVEVA MAGARAGGIA
CARMEN LECCARDI
Genere, politica e istituzioni
Milano
Corso formazione
Italiano
48 ore
blend-mista
Cerimonia di consegna dei diplomi ai nuovi coordinatori delle professioni sanitarie che hanno concluso il master in Management per Funzioni di Coordinamento delle Professioni Sanitarie, organizzato all'interno della Bicocca Academy, un percorso formativo che prepara i professionisti sanitari a ruoli di leadership e coordinamento.
Autore:
admin
AREA MEDICO SANITARIA
Competenze Ostetriche Avanzate-Evolutive per la Nascita
Monza
Master 1 Livello
Italiano
12 mesi
blend-mista
Vision
I contenuti del corso e il programma interdisciplinare del Master è orientato ad implementare l’applicazione delle raccomandazioni delle Linee Guida nazionali e internazionali, le migliori evidenze e buone pratiche disponibili nonché le esperienze di centri di eccellenza e di professionisti con specifiche competenze di natura clinica, gestionale, relazionale nell’ambito dell’area nascita. Il titolo acquisito sarà spendibile per sviluppi di carriera e acquisizione di incarichi di funzione all'interno dei punti nascita sul territorio nazionale.
Mission
Il Master è volto a fornire conoscenze e abilità personali e professionali specifiche, appropriate, innovative e diversificate nell’ambito della gestione assistenziale materna e neonatale nel corso del travaglio di parto e del post-partum.
Il Master è orientato alla formazione di una leadership professionale evoluta capace di interfacciarsi con i membri del team e con altri professionisti coinvolti nel processo assistenziale, di essere una risorsa altamente competente nella gestione della complessità specifica dell’assistenza ostetrica e neonatale nonché punto di riferimento per le molteplici sfide che attualmente si presentano in ambito clinico e medico legale.
Il percorso formativo è orientato all’acquisizione di competenze e abilità sempre più richieste in ambito clinico/organizzativo nella sanità pubblica e privata nonché fruibili nella Ricerca clinica e nella Formazione.
Percorso
Organizzazione Didattica
308 ore di Lezione
250 ore di Stage/Project Work
Esami e Frequenza
7
ESAMI
+
1
PROVA FINALE
Per un totale di 60 CFU
RICHIESTO IL
75 %
DELLE ORE DI FREQUENZA
Insegnamenti
- Metodologia della ricerca
- Ricerca e analisi delle migliori evidenze disponibili nella midwifery
- Analisi e valutazione dei dati epidemiologici
- Produzione e interpretazione degli esiti e dei risultati in area ostetrica e neonatale
- Gestione e prevenzione degli eventi avversi
- Mappatura dei rischi; sistema di allarme MEOWS
- Midwifery partnership model
- Applicare il Midwifery management per pianificare e organizzare le attività (lavorare per obiettivi, gestione delle risorse, identificare le priorità);
- Progettazione e organizzazione di interventi
40 ORE
5 CFU
- Gestire la comunicazione in modo efficace nel team e con l'utenza
- Saper risolvere relazioni conflittuali nel team e con l'utenza
- Essere punto di riferimento nel team per dare sostegno ai componenti il team e alle donne/coppie in situazioni critiche
- Saper lavorare in gruppo e favorire il lavoro in gruppo o l'attivazione di gruppi di lavoro
32 ORE
4 CFU
- Uso ed interpretazione Ecografia
- Lettura ed interpretazione CTG nelle diverse fasi del travaglio
- Emergenze cardiotocografiche
- Utilizzo del nuovo partogramma WHO
- Tecniche di rianimazione neonatale
- Tecniche di rianimazione nell'adulto
- Assistenza ostetrica alle donne in caso di: analgesia epidurale, induzione e accelerazione, VBAC, presentazione podalica, gravidanze gemellari
- Tecniche di sutura
- Management della ferita perineale
72 ORE
9 CFU
- Semeiotica ostetrica
- Psiconeuroendocrinologia (ossiticina,...)
- Dolore
- Neurofisiologia
- Interpretazione della comunicazione verbale e non verbale
- Normale adattamento alla vita extrauterina
- Buone pratiche per promuovere e sostenere la fisiologia: movimento libero e posture
- uso dell'acqua medicina complementare e integrativa
- sostegno alla donna/coppia; aspetti clinico-assistenziali nell’assistenza al neonato (cure amiche della mamma)
- Gestione dei fattori influenzanti la fisiologia del travaglio di parto: ambiente, modelli
68 ORE
8 CFU
- Riconoscere le deviazioni dalla fisiologia: posizioni fetali anomale
- Distress materno
- Rallentamento della progressione nel I-II-III stadio
- Segni di allerta materni e neonatali nel IV stadio
- Management delle deviazioni dalla fisiologia: rebozo
- Posture materne
- Medicina complementare e integrativa
- Relazione terapautica
- Prevenzione del danno perineale
- Gestione clinica dei segni di allerta materni e neonatli nel IV stadio
36 ORE
5 CFU
- Riconoscere le distocie dinamica, meccanica, emotiva,(..) nei 4 stadi del travaglio
- Management delle distocie nel travaglio di parto
16 ORE
2 CFU
- Riconoscere i fattori di rischio delle emergenze: segni clinici, strumenti per lavalutazione del rischio
- Management delle emergenze urgenze: distocia di spalla, emorragia post partum, prolasso di funicolo
- Leadership e getione del team
- Identificazione e gestione delle priorità
- Organizzazione e gestione simulate, focus group, briefing e debriefing
- Metabolizzazione dell’esperienza con la donna e il partner
44 ORE
5 CFU
Comitato Scientifico
Direttore
Componenti
Quali competenze acquisisci?
Disciplinari avanzate/evolutive 1
Disciplinari avanzate/evolutive 2
Disciplinari avanzate/evolutive 3
Proteggere e sostenere la normalità della nascita
Deviazioni dalla fisiologia
Clinica e organizzativa delle distocie
Emergenza- urgenza
Competenze Ostetriche Avanzate-Evolutive per la Nascita
A chi è rivolto ?
PROFESSIONISTI
Ostetriche e ostetrici a livello avanzato
Ostetriche e ostetrici a livello avanzato
Il Master mira a formare ostetriche/ci ad un livello avanzato che sappiano gestire a 360° la fisiopatologia del travaglio nonché situazioni cliniche complesse di emergenza/urgenza partendo da un ampliamento delle capacità di analisi critica e di adozione di processi decisionali e di problem solving rapidi, efficaci e coerenti alle migliori buone pratiche validate dalle evidenze scientifiche per i migliori esiti di salute perseguibili.