Impatto della ai nel contesto sanitario
Corso FAD e-learning (LMS) per tutte le professioni sanitarie sull'impatto dell'intelligenza artificiale nella sanità: fondamenti di ML/deep learning, explainability, workflow clinici e responsabilità professionali nell'era AI.
Provider
A.I.R.O.P.A.I.R.O.P. (208)
Crediti ECM
5
Costo
10,00 €
Durata
5 ore
Date
Fino al 31 dic '26
Fonte dati per questo evento: Agenas. Evento organizzato da provider terzo. Smart ECM riporta dati pubblici dell'evento a scopo informativo e non è responsabile né del corso né dei contenuti, né ha accordi commerciali o di collaborazione con il provider.
Razionale scientifico
Il corso nasce con l'obiettivo di fornire ai professionisti sanitari una comprensione critica, aggiornata e scientificamente fondata dell'impatto dell'intelligenza artificiale nel contesto sanitario contemporaneo. I tre articoli selezionati costruiscono un percorso progressivo e coerente: comprensione tecnico-scientifica dei modelli AI applicati alla diagnosi e alla predizione delle malattie; comprensione delle problematiche di explainability, integrabilità e accettazione clinica; comprensione del livello reale di preparedness e percezione dell'AI tra operatori sanitari e studenti. Il corso affronta l'intelligenza artificiale non come semplice tecnologia computazionale, ma come trasformazione sistemica dell'ecosistema sanitario. L'AI modifica infatti processi decisionali, diagnosi e stratificazione del rischio, workflow clinici, responsabilità professionali, relazione terapeutica, modelli formativi, gestione organizzativa e competenze cognitive richieste ai professionisti sanitari. Il percorso è pienamente coerente con un accreditamento ECM multiprofessionale poiché sviluppa competenze trasversali oggi fondamentali: AI literacy, pensiero critico, interpretazione degli output algoritmici, comprensione dei bias, explainability, supervisione umana, integrazione clinica dell'AI, responsabilità etica e professionale.
Programma
- CAPITOLO 1 – Fondamenti dell'AI clinica: machine learning, deep learning, diagnosi e predizione delle malattie
- CAPITOLO 2 – Explainability, integrabilità e accettazione clinica dell'AI sanitaria
- CAPITOLO 3 – Preparazione percepita e impatto professionale dell'AI tra studenti e operatori sanitari
Responsabili del corso
A.I.R.O.P.
Provider
ID Provider: N° 208
Città: Roma (RM)
Tipologia: Società Scientifiche e Associazioni Professionali in Campo Sanitario
Stato accreditamento: Standard - 1° Rinnovo
Paolo Zavarella
Responsabile scientifico
Specializzazione: Odontostomatologia
Struttura: A.I.R.O.P. / FormazioneSalute srl / EDUCAM
Ruolo: Medico chirurgo odontoiatra libero professionista; Presidente A.I.R.O.P. (dal 1996); Presidente FormazioneSalute srl (dal 2024); Direttore Generale EDUCAM (dal 2014); Docente e relatore in congressi nazionali e internazionali.
Domande frequenti
Questo evento è accreditato per: Tutte Le Professioni (Tutte Le Professioni).
Fonte dati per questo evento: Agenas. Evento organizzato da provider terzo. Smart ECM riporta dati pubblici dell'evento a scopo informativo e non è responsabile né del corso né dei contenuti, né ha accordi commerciali o di collaborazione con il provider.