Guida Facile alla AI in Medicina

la Rivoluzione degli LLM, dei Digital Twin e degli Agenti Intelligenti

di Alberto E. Tozzi, Diana Ferro | Il Pensiero Scientifico

€ 95 iva esente
art.10 633/72 | 24 crediti ECM

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Accreditamento ECM a cura di: Bookia srl (id 6554), Piazza Attilio Deffenu 12, 09125 Cagliari

Guida Facile alla AI in Medicina

la Rivoluzione degli LLM, dei Digital Twin e degli Agenti Intelligenti

di Alberto E. Tozzi, Diana Ferro | Il Pensiero Scientifico

€ 95 iva esente
art.10 633/72 | 24 crediti ECM

Informazioni

Durata:

16 ore formative

Scadenza:

31/12/2026

Obiettivo formativo:

Argomenti di carattere generale: sanità digitale, informatica di livello avanzato e lingua inglese scientifica. Normativa in materia sanitaria: i principi etici e civili del S.S.N. e normativa su materie oggetto delle singole professioni sanitarie, con acquisizione di nozioni di sistema

Professioni:

tutte le professioni

Codice ECM:

6554-473595

Abstract

L’intelligenza artificiale sta trasformando la medicina non come semplice innovazione tecnologica, ma come vero e proprio cambiamento di paradigma nel modo di pensare la cura, il processo decisionale clinico e l’organizzazione dei sistemi sanitari. Guida facile all’intelligenza artificiale in medicina nasce con l’obiettivo di accompagnare i professionisti della salute all’interno di questa trasformazione, fornendo una comprensione solida, critica e accessibile dei fondamenti dell’IA e delle sue principali applicazioni in ambito medico, senza ricorrere a tecnicismi superflui né a semplificazioni fuorvianti. Il volume propone una visione di “intelligenza aumentata”, in cui l’IA non sostituisce il ruolo del professionista, ma ne potenzia le capacità decisionali, interpretative e relazionali. Attraverso un percorso strutturato e progressivo, il libro introduce i concetti chiave dell’intelligenza artificiale – dal machine learning al deep learning, dal natural language processing ai large language models, fino ai sistemi agentici e ai digital twins – spiegandone il funzionamento di base e chiarendone le potenzialità reali e i limiti operativi. L’attenzione è costantemente rivolta alla pratica clinica, con esempi concreti che mostrano come l’IA sia già oggi utilizzata per supportare la diagnosi, la predizione della prognosi, la personalizzazione delle terapie, l’analisi di immagini diagnostiche, segnali fisiologici e dati testuali provenienti dalle cartelle cliniche.

Un tema centrale del volume è il ruolo dei dati: quantità, qualità, rappresentatività ed eterogeneità delle informazioni sono analizzate come fattori determinanti per lo sviluppo di modelli affidabili ed equi. In questo contesto, il libro introduce il concetto di real world data e ne discute l’impatto sull’evoluzione della medicina di precisione, evidenziando al contempo i rischi di bias, opacità algoritmica e disuguaglianze sanitarie che possono emergere da un uso non critico dell’IA.

Ampio spazio è dedicato alla capacità predittiva dei modelli, alle applicazioni generative e all’uso consapevole degli LLM, sempre con l’obiettivo di fornire strumenti di comprensione piuttosto che soluzioni preconfezionate. Accanto agli aspetti tecnico-applicativi, il testo affronta in modo sistematico le dimensioni etiche, regolatorie e di governance dell’intelligenza artificiale in medicina. Vengono discussi temi cruciali come la responsabilità professionale, la trasparenza degli algoritmi, la sicurezza dei dati, la tutela della privacy e il rapporto tra evidenza scientifica e decisione clinica. In questa prospettiva, il libro invita i professionisti sanitari a diventare attori consapevoli e partecipi dello sviluppo e dell’implementazione dell’IA, superando la visione della tecnologia come “scatola nera” e promuovendo un approccio umano-centrico e sostenibile.

Guida facile all’intelligenza artificiale in medicina si rivolge a chi desidera orientarsi con competenza in uno scenario in rapido mutamento, acquisendo un’alfabetizzazione algoritmica di base che consenta di leggere criticamente la letteratura scientifica, dialogare con sviluppatori e decisori, e integrare l’IA nei processi di cura senza perdere di vista la centralità della relazione medico–paziente. Il volume rappresenta così uno strumento formativo essenziale per affrontare il futuro della sanità, in cui tecnologia e intelligenza umana sono chiamate a collaborare per migliorare l’efficacia, l’equità e la qualità delle cure.

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Questa offerta include:

Libro in formato ePub (iPad, PC, tablet reader)

Libro in formato PDF stampabile (PC, carta, iPad, tablet, eBook reader)

Accesso al test di apprendimento e al questionario di qualità ECM

Ricezione dell’attestato ECM

Dettagli del corso su ebook

Autore:

Alberto E. Tozzi, Diana Ferro

Responsabile scientifico:

Alberto E. Tozzi, Diana Ferro

Editore:

Il Pensiero Scientifico

N° pagine:

210

Anno pubblicazione:

2026

ISBN:

9788849008371

Cosa imparerai:

Acquisizione competenze tecnico-professionali
Acquisire conoscenze di base sull’intelligenza artificiale e sui principali modelli utilizzati in medicina, comprendendo il funzionamento di algoritmi predittivi, diagnostici e generativi. Sviluppare la capacità di interpretare criticamente le applicazioni dell’IA nella pratica clinica.

Acquisizione competenze di processo
Comprendere come integrare l’intelligenza artificiale nei processi decisionali clinici e organizzativi, valutandone benefici, limiti e impatti sui percorsi di cura. Rafforzare l’uso consapevole dei dati e delle evidenze scientifiche a supporto delle decisioni.

Acquisizione competenze di sistema
Sviluppare una visione sistemica dell’intelligenza artificiale in sanità, considerando aspetti etici, regolatori e di governance. Promuovere un approccio umano-centrico e sostenibile all’adozione dell’IA nei sistemi sanitari.

Indice

Presentazioni

Verso una medicina aumentata dall’intelligenza artificiale: una nuova era per la salute – Alessandro Vespignani

L’intelligenza artificiale in medicina: un partner per il futuro – Anthony Chang

Introduzione

1. Cos’è l’intelligenza artificiale
2. Le applicazioni dell’intelligenza artificiale in medicina
3. Quali e quanti dati servono per sviluppare l’intelligenza artificiale in medicina
4. L’intelligenza artificiale per la diagnosi
5. L’intelligenza artificiale per la predizione
6. Natural language processing
7. Intelligenza artificiale generativa
8. Usare gli LLM
9. Agenti e intelligenza artificiale agentica
10. L’intelligenza artificiale per lo sviluppo di nuovi farmaci
11. Digital twins
12. Evidence-based medicine e intelligenza artificiale
13. Leggere gli articoli che parlano di intelligenza artificiale
14. Etica e regolamentazione dell’intelligenza artificiale

Conclusioni

FAQ - Domande frequenti

Chi può partecipare al corso e quali sono gli obiettivi formativi?

Il corso è aperto a tutte le professioni. Gli obiettivi formativi riguardano l’acquisizione di competenze su sanità digitale, informatica avanzata e inglese scientifico, insieme a nozioni di normativa sanitaria e ai principi etici e civili del Servizio Sanitario Nazionale, con un inquadramento di sistema applicabile alle diverse professioni.

Qual è il contenuto principale del corso e quali tematiche copre?

Il corso offre una guida chiara e critica all’intelligenza artificiale applicata alla medicina, spiegando in modo accessibile come funzionano i principali approcci (dal machine learning ai modelli linguistici) e come vengono usati nella pratica clinica, ad esempio per supportare diagnosi, prognosi, personalizzazione delle terapie e analisi di immagini e dati clinici. Tocca anche il tema dei dati (qualità, rappresentatività, real world data), i rischi di bias e opacità, e le implicazioni etiche, regolatorie e di governance, inclusi privacy, sicurezza e responsabilità professionale.

Quali sono i vantaggi di partecipare a questo corso per i professionisti sanitari?

Partecipare aiuta a orientarsi con competenza in un cambiamento che sta già impattando il lavoro quotidiano, migliorando la capacità di valutare strumenti e studi scientifici sull’IA senza trattarla come una “scatola nera”. In più rende più facile dialogare con sviluppatori e decisori, integrare l’IA nei processi di cura in modo consapevole e sostenibile, e farlo mantenendo centrale la relazione medico–paziente e l’attenzione a equità e sicurezza.

Come posso ottenere i crediti ECM partecipando al corso?

Per ottenere i 24 crediti ECM, è necessario studiare il testo (sono previste 16 ore di studio) e superare il test di apprendimento nell'area riservata. È necessario anche compilare il questionario di qualità, come parte integrante del percorso formativo. L'attestato ECM sarà rilasciato a seguito del completamento e superamento di queste prove.

Conosci gli autori

Alberto E. Tozzi

Medico pediatra e ricercatore, con una lunga esperienza nell’ambito della medicina predittiva e preventiva e dell’innovazione applicata alla sanità. Opera presso l’Ospedale Pediatrico Bambino Gesù IRCCS di Roma, dove si occupa di ricerca clinica e di integrazione delle tecnologie digitali nei processi di cura. È membro attivo di reti e società scientifiche internazionali dedicate all’innovazione in sanità e all’intelligenza artificiale applicata alla medicina. Nel corso della sua attività ha approfondito in particolare il ruolo dei dati, dei modelli predittivi e dell’intelligenza artificiale come strumenti di supporto alla decisione clinica, con un approccio fortemente orientato alla sicurezza, all’equità e alla centralità del paziente.

Diana Ferro

Ricercatrice in ambito medico e lavora presso l’Unità di ricerca di Medicina predittiva e preventiva dell’Ospedale Pediatrico Bambino Gesù IRCCS di Roma. È membro della Società Italiana di Intelligenza Artificiale in Medicina e si occupa di applicazioni dell’IA alla pratica clinica, con particolare attenzione all’analisi dei dati sanitari, ai modelli predittivi e all’utilizzo responsabile delle tecnologie digitali in sanità. La sua attività di ricerca si concentra sull’integrazione tra conoscenza clinica, dati real-world e strumenti di intelligenza artificiale, con l’obiettivo di migliorare i percorsi di diagnosi, prevenzione e cura.

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