Servizi per la didattica
PORTALE DELLA DIDATTICA

Assistenza sanitaria e intelligenza artificiale (Grandi Sfide - Salute)

01DEOOA, 01DEOJM, 01DEOLH, 01DEOLI, 01DEOLM, 01DEOLN, 01DEOLP, 01DEOLS, 01DEOLU, 01DEOLX, 01DEOLZ, 01DEOMA, 01DEOMB, 01DEOMC, 01DEOMH, 01DEOMK, 01DEOMN, 01DEOMO, 01DEOMQ, 01DEONX, 01DEOOD, 01DEOPC, 01DEOPI, 01DEOPL, 01DEOPM, 01DEOPW

A.A. 2022/23

Lingua dell'insegnamento

Italiano

Corsi di studio

Corso di Laurea in Ingegneria Informatica - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Meccanica (Mechanical Engineering) - Torino
Corso di Laurea in Design E Comunicazione - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Dell'Autoveicolo (Automotive Engineering) - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Informatica (Computer Engineering) - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Dell'Autoveicolo - Torino
Corso di Laurea in Electronic And Communications Engineering (Ingegneria Elettronica E Delle Comunicazioni) - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Dei Materiali - Torino
Corso di Laurea in Architettura (Architecture) - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Elettrica - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Aerospaziale - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Biomedica - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Chimica E Alimentare - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Civile - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Edile - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Energetica - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Meccanica - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Per L'Ambiente E Il Territorio - Torino
Corso di Laurea in Matematica Per L'Ingegneria - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Elettronica - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Fisica - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Del Cinema E Dei Mezzi Di Comunicazione - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Gestionale - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Gestionale - Torino
Corso di Laurea in Architettura - Torino
Corso di Laurea in Pianificazione Territoriale, Urbanistica E Paesaggistico-Ambientale - Torino

Organizzazione dell'insegnamento
Didattica Ore
Lezioni 36
Esercitazioni in aula 24
Docenti
Docente Qualifica Settore h.Lez h.Es h.Lab h.Tut Anni incarico
Balestra Gabriella Professore Associato ING-INF/06 12 12 0 0 2
Collaboratori
Espandi

Didattica
SSD CFU Attivita' formative Ambiti disciplinari
*** N/A ***
ING-INF/06
3,6
2,4
D - A scelta dello studente
D - A scelta dello studente
A scelta dello studente
A scelta dello studente
Valutazione CPD 2022/23
2022/23
La tecnologia gioca sempre un ruolo importante nelle grandi sfide che deve affrontare l'umanità. Che si parli di digitale, di energia, di mobilità, di clima, di salute o in generale di tecnologie e umanità, la tecnologia è quasi sempre al centro. Tuttavia le grandi sfide non sono praticamente mai riducibili al solo dato tecnico, né quando si analizzano, né quando si progettano possibili soluzioni. Per comprenderle e per affrontarle con successo è necessario il contributo di tutti i saperi, da quelli tecnico-scientifici a quelli umanistici, da quelli sociali a quelli artistici. I corsi "Grandi sfide" sono un'opportunità per approfondire in maniera fortemente interdisciplinare uno specifico tema di rilievo per la vita dell'umanità, ponendo la tecnologia al centro ma facendo allo stesso tempo toccare concretamente con mano quanto la tecnologia sia parte integrante della nostra umanità e del nostro vivere insieme sul pianeta. In questo contesto tutti i corsi "Grandi sfide" faranno riferimento agli Obiettivi per lo Sviluppo Sostenibile delle Nazioni Unite, un'iniziativa globale che sta indirizzando molte politiche dal livello locale a quello internazionale. L'insegnamento è inserito all'interno del catalogo "Grandi sfide" ed in particolare della sfida salute. Nel corso degli ultimi quarant’anni la sanità è passata dal basarsi solo sul giudizio del medico a quella che viene chiamata l’evidence based medicine cioè una medicina che basa le proprie decisioni utilizzando dati che provengono dall’uso della strumentazione elettromedicale, dispositivi medici, caratteristiche genetiche. Il passo successivo sarà quello di personalizzare sempre di più la cura sulle caratteristiche del singolo paziente e di arrivare ad avere un paziente che svolge un ruolo attivo nelle decisioni relative al suo processo di cura e di assistenza. La strumentazione si è evoluta nel tempo inserendo al suo interno sofisticati strumenti di elaborazione dei dati e/o segnali e/o immagini acquisiti. Questo sta portando allo sviluppo di sistemi di aiuto alla decisione rivolti a supportare diagnosi, definizione della terapia, monitoraggio del paziente... a partire da dataset robusti e validati. Contemporaneamente l’Intelligenza Artificiale (IA) sta entrando nei processi di cura a livello ospedaliero e di assistenza territoriale con l’obiettivo di consentire decisioni sempre più affidabili. Infatti, i sistemi di aiuto alla decisione basati su IA permettono di supportare decisioni cliniche andando a utilizzare dati provenienti da fonti diverse ed estraendo la conoscenza dai dati stessi. Si tratta prevalentemente di sistemi che forniscono aiuto proponendo una o più soluzioni e lasciando all’operatore sanitario la decisione finale. A questo punto nascono un certo numero di problemi. Ad esempio, occorre affrontare il problema della spiegazione di come il sistema è arrivato alla soluzione proposta dando così all’operatore sanitario gli strumenti per condividere o non condividere la proposta. In certi casi potrebbe non essere facile prendere questa decisione. Quello che viene fornito non sono solo più dati da analizzare secondo la propria conoscenza, ma informazione e conoscenza su cui basare la propria decisione. Questa evoluzione dei processi di cura pone anche una serie di problemi etici legati tanto allo sviluppo quanto all’utilizzo di questi sistemi.
Technology always plays a key role in the great challenges that are currently facing humanity. Talking about digital, energy, mobility, climate, health or humanity in general, technology is mostly at the core. However, nowadays challenges cannot be reduced to a mere technical data, either analysing or designing possible solutions. To comprehend and face them successfully, all forms of knowledge are essential, from the techno-scientific field to the human, social and artistic ones. The “Big Challenges” courses are an opportunity to examine with interdisciplinary lens a number of relevant topics concerning humanity, focusing on technology and its key role on human living. In this framework, all the courses will address the UN Sustainable Development Goals, a global initiative aimed at renewing local and international policy.
Conoscenza degli Obiettivi per lo Sviluppo Sostenibile (acronimo inglese: SDG) delle Nazioni Unite. Capacità di comprendere le connessioni tra i diversi processi che concorrono alle crisi e alle sfide globali trattate (costi ambientali, salute circolare, servizi ecosistemici e biodiversità, soluzioni tecnologiche). Acquisizione degli elementi di base del metodo scientifico (falsificabilità, ripetibilità, modelli, comunicazione della scienza). Conoscenza per sommi capi dei temi tecnici di maggiore rilevanza sociale relativamente alla sfida "Salute". Al termine di questo insegnamento lo studente avrà appreso quali sono le problematiche relative allo sviluppo e all'utilizzo di strumenti basati su IA in ambito sanitario. Lo studente avrà anche maturato una maggiore conoscenza delle implicazioni etiche legate allo sviluppo e all’utilizzo di questi strumenti.
Lo studenti avrà appreso quali sono le problematiche relative allo sviluppo e all'utilizzo di strumenti basati su IA in ambito sanitario.
Nessuno
Nessuno
L'insegnamento prevede una prima parte comune per tutti i corsi “Grandi sfide” (11,5 ore) così strutturata: -Gli Obiettivi per lo Sviluppo Sostenibile (acronimo inglese: SDG) delle Nazioni Unite. -Quattro esempi di sfide globali che richiedono un approccio integrato: 1) Climate Change e definizione di Antropocene; 2) One Health (in particolare: pandemie ed ecologia); 3) Crisi della biodiversità (modello della Sesta Estinzione); 4) Oltre il Problem Solving: crisi globali ed evoluzione delle tecnologie. Seguirà un'introduzione alla specifica sfida "Salute", durante la quale verranno presentati i temi tecnici di maggiore rilevanza sociale (3 ore), alle quali seguiranno 24 ore di lezioni in aula, così organizzate: 1. Modelli di organizzazione dell'assistenza sanitaria 2. Strumenti per la modellizzazione dei processi clinici 3. Intelligenza artificiale 4. I passi per lo sviluppo di un sistema di aiuto alla decisione 5. Gli aspetti etici legati allo sviluppo di questi strumenti
1. Modelli di organizzazione dell'assistenza sanitaria 2. Strumenti per la modellizzazione dei processi clinici 3. Intelligenza artificiale 4. I passi per lo sviluppo di un sistema di aiuto alla decisione 5. ....
L’insegnamento è organizzato in 6h - Modulo introduttivo comune a tutti i corsi Grandi sfide 1.5h – Modulo sugli obiettivi dello sviluppo sostenibile 3h – Modulo comune ai 4 insegnamenti della sfida salute. Le restanti ore saranno suddivise a metà tra lezioni teoriche e attività di laboratorio.
L’insegnamento è organizzato in 6h - Modulo introduttivo comune a tutti i corsi Grandi sfide 1.5h – Modulo sugli obiettivi dello sviluppo sostenibile 3h – Modulo comune ai 4 insegnamenti della sfida salute. Le restanti ore saranno suddivise a metà tra lezioni teoriche e attività di laboratorio.
Bibliografia per la parte comune a tutti i corsi (definita a livello di Ateneo): Libri: - Jared Diamond, 1997, Armi, acciaio e malattie, Einaudi, Torino, 1998 (+ nuove edizioni) - Simon L. Lewis, Mark A. Maslin, 2018, Il pianeta umano, Einaudi, Torino, 2019. Articoli (reperibili tramite il sito del Sistema Bibliotecario del Politecnico, https://www.biblio.polito.it/): - David Morens, Anthony Fauci, 2020, “Emerging Pandemic Diseases: How We Got to COVID-19”, in Cell, 182: 1077-1092. - Emily Elhacham, Liad Ben-Uri, Jonathan Grozovski, Yinon M. Bar-On & Ron Milo, 2020, “Global human-made mass exceeds all living biomass”, in Nature, 588: 442-444. Bibliografia per la parte relativa all'insegnamento: Allo studente verranno messe a disposizione le slide usate durante le lezioni, articoli o capitoli di libro utili per gli approfondimenti da utilizzare per l’attività di laboratorio. Verranno inoltre forniti i link a filmati anch’essi utili per il laboratorio.
Allo studente verranno messe a disposizione le slide usate durante le lezioni, articoli o capitoli di libro utili per gli approfondimenti da utilizzare per l’attività di laboratorio. Verranno inoltre forniti i link a filmati anch’essi utili per il laboratorio.
Modalità di esame: Elaborato progettuale in gruppo; Prova scritta in aula tramite PC con l'utilizzo della piattaforma di ateneo;
Exam: Group project; Computer-based written test in class using POLITO platform;
Scritto con domande a risposta guidata per valutare le conoscenze: scritto tramite piattaforma exam consistente in 19 domande a risposta multipla (3 sulle lezioni comuni a tutti gli insegnamenti, 2 sulla lezione specifica per le sfide salute, 7 sulle lezioni relative a intelligenza artificiale e assistenza sanitaria, 7 sulle lezioni di bioetica) per un totale di 19 punti (1 punto per ogni domanda corretta, non verranno penalizzate le domande errate); durata 25 minuti Elaborato progettuale in gruppo per valutare la capità di applicare le competenze, vale 14 punti
Gli studenti e le studentesse con disabilità o con Disturbi Specifici di Apprendimento (DSA), oltre alla segnalazione tramite procedura informatizzata, sono invitati a comunicare anche direttamente al/la docente titolare dell'insegnamento, con un preavviso non inferiore ad una settimana dall'avvio della sessione d'esame, gli strumenti compensativi concordati con l'Unità Special Needs, al fine di permettere al/la docente la declinazione più idonea in riferimento alla specifica tipologia di esame.
Exam: Group project; Computer-based written test in class using POLITO platform;
In addition to the message sent by the online system, students with disabilities or Specific Learning Disorders (SLD) are invited to directly inform the professor in charge of the course about the special arrangements for the exam that have been agreed with the Special Needs Unit. The professor has to be informed at least one week before the beginning of the examination session in order to provide students with the most suitable arrangements for each specific type of exam.
Esporta Word


© Politecnico di Torino
Corso Duca degli Abruzzi, 24 - 10129 Torino, ITALY
Contatti