• BitMAT
  • BitMATv
  • Top Trade
  • Linea EDP
  • Itis Magazine
  • Industry 5.0
  • Sanità Digitale
  • ReStart in Green
  • Speciale Sicurezza
  • Contattaci
Close Menu
Sanità DigitaleSanità Digitale
    Facebook X (Twitter) LinkedIn Instagram Vimeo RSS
    mercoledì, 28 Gennaio
    Trending
    • Samas e OMRON rivoluzionano il packaging medicale con una cella robotica dotata di circular tracking
    • Docplanner raggiunge la redditività e accelera sull’AI
    • L’uso del digitale cresce nella sanità italiana
    • D4Science (CNR) sceglie Google Cloud: l’AI accelera la ricerca scientifica globale in oltre 70 Paesi
    • Pillar Health di Samothrace: i risultati presentati a Messina
    • Barra: “Tecnologia in grado di lasciare un segno indelebile per accesso alle cure”
    • Droni salvavita: la nuova frontiera del soccorso medico
    • ASL Napoli 1 Centro si protegge dalle minacce informatiche: anche in sanità cresce la consapevolezza dell’importanza della cybersecurity
    Facebook X (Twitter) LinkedIn Instagram Vimeo RSS
    Sanità DigitaleSanità Digitale
    • Home
    • Cura
    • Tendenze
    • Riabilitazione
    • No Limits
    • Incontri
    • Tecnologie
    Sanità DigitaleSanità Digitale
    Sei qui:Home»Tendenze»Intelligenza Artificiale in sanità: due nuovi Master della Statale

    Intelligenza Artificiale in sanità: due nuovi Master della Statale

    By Redazione BitMAT8 Settembre 20212 Mins Read
    Facebook LinkedIn Twitter WhatsApp Telegram Reddit Email

    L’Università degli Studi di Milano fa partire due master di II livello in ambito medico sanitario che hanno come focus la tecnologia: intelligenza artificiale, machine learning, data mining, predictive analytics e robotica saranno al centro del percorso didattico che ha l’obiettivo di formare professionisti con competenze altamente specializzate in grado di operare in diversi ambiti della sanità pubblica e privata

    master Università degli Studi di Milano

    L’Università degli Studi di Milano ha aperto il bando per due master di secondo livello in area medico-sanitaria: Artificial intelligence and machine learning in cancer medicinee Chirurgia urologica robot-assistita. Per entrambi, le domande di ammissione scadono il 6 ottobre 2021.

    Artificial intelligence and machine learning in cancer medicine

    L’obiettivo del master è la definizione di un percorso formativo che generi figure professionali con competenze nell’implementazione delle risorse di Intelligenza Artificiale in ambito medico-sanitario (con particolare approfondimento nella medicina oncologica), sviluppare la capacità di adozione di nuove tecnologie per migliorare le attività di diagnosi, intervento e organizzazione nelle diverse specializzazioni mediche e promuovendo idee e contributi innovativi per l’investimento e l’imprenditorialità nel settore delle Intelligenze Artificiali al servizio della salute pubblica.

    Il progetto formativo è finalizzato alla comprensione dei principali algoritmi e metodi e delle sfide all’implementazione dell’Intelligenza Artificiale nel contesto Salute. Le figure selezionate acquisiranno gli strumenti analitici necessari alla gestione dei dati clinici e genomici, all’implementazione di Molecula Tumor Boards nelle strutture sanitarie, nello sviluppo di algoritmi di decision making in ambito medico-sanitario. Il master mira anche alla formazione sull’utilizzo di piattaforme di Intelligenza Artificiale e include l’apprendimento di metodologie avanzate di analisi dei dati, per una migliore comprensione delle funzionalità della Intelligenza Artificiale stessa, del machine learning, del data mining e dei predictive analytics in ambito clinico.

    Il master prevede attività didattica frontale, analisi di casi di studio e seminari, per un totale di 510 ore, oltre a 250 ore di tirocinio. I posti disponibili sono 25, c’è tempo fino al 6 ottobre per presentare la domanda di ammissione.

    Chirurgia urologica robot-assistita

    Il corso si propone di formare i partecipanti affinché operino nell’ambito della chirurgia robotica urologica, fornendo conoscenze teoriche e pratiche nel campo della chirurgia mini-invasiva, in tutti i suoi aspetti, dall’organizzazione della sala operatoria, all’operazione chirurgica, fino alla gestione perioperatoria del paziente.

    In particolare, il master mira a fornire specifiche conoscenze dell’anatomia chirurgica urologica, conoscenze teoriche e pratiche necessarie per il trattamento delle patologie urologiche benigne e maligne con approccio laparoscopico robot-assistito, l’apprendimento dei diversi accessi chirurgici per il trattamento della patologia urologica, la conoscenza delle complicanze chirurgiche intra- e postoperatorie e la gestione tempestiva delle stesse ed infine la conoscenza e la acquisizione dei principi di economia sanitaria e bioetica.

    Il percorso formativo comprende attività didattica frontale, casi studio e seminari, erogate anche in modalità e-learning, per un totale di 500 ore. Completano le attività 250 ore di tirocinio.

    I posti disponibili sono 20, le domande di ammissione scadono il 6 ottobre.

     

    master sanità tecnologia Università degli Studi di Milano
    Share. Facebook LinkedIn Twitter WhatsApp Telegram Reddit Email

    Correlati

    Samas e OMRON rivoluzionano il packaging medicale con una cella robotica dotata di circular tracking

    28 Gennaio 2026

    Docplanner raggiunge la redditività e accelera sull’AI

    28 Gennaio 2026

    L’uso del digitale cresce nella sanità italiana

    27 Gennaio 2026
    Newsletter

    Iscriviti alla Newsletter per ricevere gli aggiornamenti dai portali di BitMAT Edizioni.

    BitMATv – I video di BitMAT
    2VS1 incontra GCI: il Presales tra strategia, tecnologia e metodo
    Snom amplia l’ecosistema delle comunicazioni professionali
    Cybersecurity tra presente e futuro: minacce, trend e strategie per il 2026
    RS Italia, sostenibilità come leva strategica per la filiera
    Dal Forum Fiscale di Wolters Kluwer Italia le voci e le idee che stanno cambiando la professione
    Più Letti

    Samas e OMRON rivoluzionano il packaging medicale con una cella robotica dotata di circular tracking

    28 Gennaio 2026

    Docplanner raggiunge la redditività e accelera sull’AI

    28 Gennaio 2026

    L’uso del digitale cresce nella sanità italiana

    27 Gennaio 2026

    D4Science (CNR) sceglie Google Cloud: l’AI accelera la ricerca scientifica globale in oltre 70 Paesi

    27 Gennaio 2026
    Chi Siamo
    Chi Siamo

    Sanità Digitale è una testata giornalistica appartenente al gruppo BitMAT Edizioni, una casa editrice che ha sede a Milano con una copertura a 360° per quanto riguarda la comunicazione online ed offline rivolta agli specialisti dell'lnformation & Communication Technology.

    Facebook X (Twitter) Instagram Vimeo LinkedIn RSS
    NAVIGAZIONE
    • Cura
    • Tendenze
    • Riabilitazione
    • No Limits
    • Incontri
    Ultime

    Samas e OMRON rivoluzionano il packaging medicale con una cella robotica dotata di circular tracking

    28 Gennaio 2026

    Docplanner raggiunge la redditività e accelera sull’AI

    28 Gennaio 2026

    L’uso del digitale cresce nella sanità italiana

    27 Gennaio 2026
    • Contattaci
    • Cookies Policy
    • Privacy Policy
    • Redazione
    © 2012 - 2026 BitMAT Edizioni - P.Iva 09091900960 - tutti i diritti riservati Iscrizione al tribunale di Milano n° 295 del 28-11-2018 Testata giornalistica iscritta al ROC

    Type above and press Enter to search. Press Esc to cancel.