Usare al meglio l'intelligenza artificiale nelle professioni sanitarie

Fondamenti dell'Intelligenza Artificiale e Alfabetizzazione Concettuale

• Definizione di Intelligenza Artificiale: storia, evoluzione e tassonomia
• Cosa è un modello AI: architettura, addestramento e funzionamento probabilistico
• Chat, assistenti conversazionali e interfacce utente
• Agenti AI: dall'assistente passivo all'esecutore autonomo di compiti
• Il Personal Brain: knowledge base personalizzate e sistemi RAG
• Ecosistema AI e glossario operativo per il professionista sanitario

Panorama dei Principali Modelli AI Disponibili e Criteri di Scelta

• I modelli di OpenAI: dalla famiglia GPT ai modelli di ragionamento
• Claude di Anthropic: focus su sicurezza, ragionamento lungo e contesto esteso
• Gemini di Google e l'integrazione con Workspace
• Modelli open-source: Llama, Mistral, DeepSeek e le implicazioni per la sanità
• Modelli verticali e specializzati per la medicina
• AI come dispositivo medico: MDR/IVDR, marcatura CE e validazione clinica
• Criteri di scelta e matrice decisionale per il professionista sanitario

Prompt Engineering – L'Arte di Interrogare Correttamente un Modello AI

• Fondamenti del prompt engineering: perché la formulazione della domanda è cruciale
• La struttura di un prompt efficace: ruolo, contesto, task, formato, esempi
• Tecniche avanzate: few-shot learning, chain-of-thought, self-consistency
• Prompting per compiti sanitari specifici: casi d'uso e template pronti all'uso
• Iterazione, raffinamento e gestione del contesto conversazionale
• Prompt injection, prompt leaking ed errori comuni da evitare

Limiti Tecnici dell'Intelligenza Artificiale

• Le allucinazioni: natura, cause e strategie di mitigazione
• Cut-off temporale e obsolescenza della conoscenza
• Bias e distorsioni nei modelli AI: implicazioni per la sanità
• Limiti nel ragionamento matematico, logico e nelle attività specialistiche
• Contesto, memoria e limiti architetturali
• Riproducibilità, non-determinismo e validazione delle risposte AI

Aspetti Legali, Privacy e Responsabilità Professionale nell'Uso dell'AI

• Il quadro normativo europeo: l'AI Act e la classificazione del rischio
• GDPR e trattamento di dati sanitari con strumenti AI
• Segreto professionale, riservatezza e casi concreti da evitare
• Consenso Informato nell'Era dell'AI: Trasparenza e Comprensione
• Responsabilità professionale e Legge Gelli-Bianco nell'era dell'AI
• Responsabilità Civile e Penale per Danni Causati dall'AI
• Proprietà intellettuale, copyright e uso dei contenuti generati dall'AI

Applicazioni Pratiche, Casi d'Uso e Prospettive per le Professioni Sanitarie

• AI nella ricerca bibliografica, EBM e aggiornamento professionale
• AI nella documentazione clinica e nella comunicazione con il paziente
• AI nella formazione continua, ECM e sviluppo professionale
• AI nel supporto decisionale clinico: opportunità e limiti
• AI per attività amministrative, organizzative e gestionali
• Workflow integrati multi-strumento e orchestrazione AI
• AI per la telemedicina, il monitoraggio remoto e l'assistenza domiciliare

Etica e Governance dell'AI in Sanità

• Principi Etici Fondamentali nell'AI Sanitaria: Beneficenza, Non-Maleficenza, Autonomia e Giustizia
• Equità e Fairness nell'AI per la Salute: Rischio di Bias e Disparità
• La Trasparenza e Spiegabilità Etica: Costruire la Fiducia nell'AI Clinica
• Il Ruolo del Professionista Sanitario: Umanità, Competenza e Controllo nell'Era dell'AI
• Governance aziendale, policy interne e formazione obbligatoria

Il Futuro dell'AI in Sanità: Prospettive e Adattamento Professionale

• Scenari Futuri dell'AI in Diagnostica e Terapia: Innovazioni Emergenti
• L'AI nella Prevenzione e Salute Pubblica: Modelli Predittivi e Gestione delle Crisi
• Adattamento Professionale e Competenze del Futuro: Formazione Continua nell'Era dell'AI
• Sfide Etiche e Sociali a Lungo Termine: L'Impatto dell'AI sulla Società e sul Rapporto Medico-Paziente
• Roadmap personale di adozione e partecipazione al dibattito professionale

Quiz Finale

• Quiz Finale