Id Provider: 2091
Evento n° 468322
Data inizio: 15/03/2026
Data fine: 15/12/2026
Crediti assegnati: 3
Corso gratuito
https://www.expopoint.it/?fuseaction=skdEventi&id=2760
L’intelligenza artificiale (AI) è oggi sempre più utilizzata nell’ambito dei tumori urologici come strumento di supporto alla diagnosi, alla valutazione prognostica e ai processi decisionali clinici, con il potenziale di trasformare profondamente la gestione di queste patologie.
L’AI rappresenta un vero e proprio cambio di paradigma, reso possibile dall’evoluzione dei sistemi informatici e dalla disponibilità di enormi quantità di dati sanitari prodotti negli ultimi anni. Grazie alle tecniche di machine learning, queste tecnologie sono in grado di analizzare e interpretare immagini diagnostiche (radiografie, TC, ECG), dati clinici e biologici, contribuendo in modo sempre più accurato alla formulazione della diagnosi. Numerose applicazioni, già validate scientificamente, hanno dimostrato livelli di affidabilità spesso paragonabili a quelli dei migliori specialisti in specifici ambiti medici.
Un ulteriore ambito di applicazione riguarda il supporto al decision making clinico: i sistemi di supporto alle decisioni, oggi potenziati dal machine learning, consentono di integrare molteplici variabili cliniche per individuare il trattamento farmacologico più appropriato per il singolo paziente, favorendo un approccio sempre più personalizzato.
L’AI trova inoltre un ruolo strategico nella ricerca clinica, facilitando l’identificazione delle molecole più promettenti, riducendo i tempi di sviluppo degli studi clinici e accelerando l’accesso a terapie innovative. Recenti evidenze hanno dimostrato la capacità dei sistemi di intelligenza artificiale di riconoscere specifici pattern tumorali, aprendo nuove prospettive nella classificazione delle neoplasie. A ciò si affianca l’area predittiva: l’analisi di dati clinici digitalizzati consente di individuare pazienti a maggior rischio e di prevedere eventi clinici futuri, migliorando le strategie di prevenzione e di monitoraggio.
Un ulteriore campo di applicazione è rappresentato dal Natural Language Processing (NLP), che permette di analizzare e interpretare il testo libero presente nelle cartelle cliniche elettroniche, valorizzando informazioni spesso non strutturate ma clinicamente rilevanti.
L’utilizzo dell’intelligenza artificiale non è tuttavia privo di criticità. La qualità e la validazione scientifica dei dati su cui si basano gli algoritmi sono elementi fondamentali. È pertanto essenziale distinguere tra sistemi addestrati su fonti affidabili, come letteratura scientifica e linee guida, e applicazioni basate su dati non controllati. In ogni caso, il ruolo del medico resta centrale: la decisione finale sull’utilizzo dell’AI deve sempre fondarsi su evidenze scientifiche, sicurezza, appropriatezza clinica, equità e rispetto delle normative vigenti.
I corsi proposti si articolano su due direttrici formative principali: da un lato, offrire alla comunità clinica e di ricerca una panoramica chiara e strutturata sulle potenzialità e sui limiti delle metodologie di intelligenza artificiale; dall’altro, consentire un’esperienza pratica attraverso l’utilizzo di una piattaforma di aggiornamento scientifico basata sull’AI, per affrontare quesiti diagnostico-terapeutici concreti e ottenere risposte rapide e pertinenti.