Struttura del Programma
Il piano di studi del corso di Laurea Magistrale in Data Analytics and Artificial Intelligence in Health Sciences (DAIHS) è finalizzato allo sviluppo di un profilo culturale e professionale in grado di contribuire direttamente al miglioramento della vita dei pazienti e delle organizzazioni sanitarie.
Per raggiungere questo obiettivo, il piano di studi è stato progettato integrando i settori scientifico-disciplinari propri della classe di Laurea Magistrale in Data Science con quelli dell’ambito medico-biologico. Questo approccio consente di combinare una solida formazione avanzata in programmazione, statistica, Machine Learning e Intelligenza Artificiale con una solida conoscenza della biologia, della genetica, dell’etica e delle normative specifiche del settore sanitario.
Il corso ha una durata di due anni e si svolge interamente in lingua inglese. Il corpo docente del corso DAIHS comprende docenti ed esperti internazionali con una significativa esperienza professionale maturata all’estero.
Gli studenti avranno inoltre l’opportunità di svolgere esperienze internazionali nell’ambito dello sviluppo della tesi di laurea.
Il primo anno è principalmente dedicato all’acquisizione delle conoscenze necessarie in programmazione avanzata, statistica, Machine Learning e Intelligenza Artificiale e, per queste caratteristiche, si svolge prevalentemente presso l’Università Bocconi.
Il secondo anno si svolge presso Humanitas University e permette agli studenti di immergersi nella realtà di un grande ospedale universitario, lavorando su dati biologici e clinici.
Obiettivi Formativi
La Laurea Magistrale in Data Analytics and Artificial Intelligence in Health Sciences mira a fornire agli studenti conoscenze teoriche e pratiche per comprendere e applicare metodi di Intelligenza Artificiale e Machine Learning, tenendo conto della complessità dei dati sanitari, all’interno di strutture ospedaliere e territoriali, nonché di istituti di ricerca clinica.
Scopri gli obiettivi
- Conoscenze relative agli aspetti legali ed etici connessi alla gestione e alla tutela della privacy e dei dati sensibili, al fine di comprendere i limiti e le condizioni previsti dalla normativa
- Una solida conoscenza dell’inferenza e della modellazione statistica, nonché dei principi e dei metodi del Machine Learning
- Conoscenze approfondite di programmazione, algoritmi, database, architetture e sviluppo di software per l’elaborazione di dataset sanitari di piccole e grandi dimensioni
- Una formazione approfondita sulle nuove tecniche di Intelligenza Artificiale applicate a modelli predittivi e diagnostici
- Una formazione approfondita in altri ambiti specifici e rilevanti, quali l’elaborazione del linguaggio naturale (Natural Language Processing), l’inferenza causale e la modellazione computazionale
- Conoscenze nell’ambito biologico e sanitario, con riferimento alle discipline biologiche, quali biologia e genetica, e alle discipline medico-sanitarie, tra cui anatomia umana, fisiologia e patologia, aspetti di medicina clinica, diagnostica per immagini e radiologia
- Conoscenze di epidemiologia per lo studio dei modelli di malattia, l’analisi dei dati clinici e la valutazione dell’impatto dell’Intelligenza Artificiale e del Machine Learning sulla salute pubblica, su specifiche popolazioni di pazienti e sui singoli individui
- Conoscenze del sistema sanitario e del funzionamento delle strutture e dei contesti assistenziali, nonché delle relative banche dati sanitarie
- Capacità di problem solving, unite alle competenze analitiche necessarie per individuare le componenti informatiche e statistiche utili alla risoluzione di problematiche proprie dell’ambito medico-sanitario, con particolare attenzione alle esigenze specifiche dell’assistenza al paziente
Piano di Studio
Il primo anno è principalmente dedicato all’acquisizione delle conoscenze necessarie in statistica avanzata, programmazione, Machine Learning e Intelligenza Artificiale e si svolge prevalentemente presso l’Università Bocconi.
La parte finale del primo anno e l’intero secondo anno completano la formazione principalmente presso Humanitas University, attraverso un’esperienza di apprendimento immersiva e pratica che comprende insegnamenti integrati obbligatori, esami a scelta, seminari, attività pratiche ed esperienze di ricerca indipendente.
Gli studenti avranno inoltre l’opportunità di vivere esperienze internazionali nell’ambito dello sviluppo della tesi e dello svolgimento del tirocinio.
Percorso Formativo
Primo Anno
Il primo anno si svolge principalmente presso l’Università Bocconi, con un ultimo bimestre presso Humanitas University. Questo consente agli studenti di acquisire le conoscenze fondamentali e di base sia nell’ambito della data science sia in quello medico-biologico.
Il primo anno del corso è articolato in quattro bimestri:
- 1° bimestre – Università Bocconi
Insegnamenti di base di Statistica avanzata per le Scienze della Salute e Programmazione informatica avanzata. - 2° bimestre – Università Bocconi
Insegnamenti di base di Intelligenza Artificiale e Machine Learning, con un focus specifico sugli aspetti legati alla privacy, all’etica e alla normativa nel settore sanitario. - 3° bimestre – Università Bocconi
Questo bimestre approfondisce le competenze tecniche fondamentali acquisite nei primi due bimestri, con un’ulteriore formazione nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale e sul funzionamento dei sistemi di gestione dei dati in ambito sanitario. Gli studenti avranno inoltre l’opportunità di scegliere tra diversi insegnamenti a scelta, dedicati, tra gli altri, ai temi dell’inferenza causale, dell’elaborazione del linguaggio naturale e della modellazione computazionale. - 4° bimestre – Humanitas University
Focus sulle conoscenze in ambito biologico e clinico.
Secondo Anno
L’intero secondo anno si svolge presso Humanitas University, dove gli studenti seguiranno ulteriori insegnamenti e potranno confrontarsi con problematiche proprie della realtà di un grande ospedale universitario, lavorando su dati biologici e clinici. Insegnamenti, seminari e attività di laboratorio sono incentrati sull’applicazione di tecnologie avanzate alle scienze cliniche e biologiche.
Il secondo anno consente agli studenti di personalizzare il proprio percorso attraverso esperienze di apprendimento pratico, quali insegnamenti a scelta, un tirocinio e la tesi di laurea.