ALTA FORMAZIONE

Governance dell’Intelligenza Artificiale in Sanità (GIAS)

Costruire le basi per un’adozione consapevole dell’IA nelle strutture sanitarie

Il Corso di Alta Formazione in Governance dell’Intelligenza Artificiale in Sanità (GIAS) è un percorso di alta formazione progettato per formare professionisti capaci di comprendere, valutare e governare l’introduzione dell’Intelligenza Artificiale nei contesti sanitari pubblici e privati.

SEDE

Online

LINGUA

Italiano

FREQUENZA

Lezioni Asincrone e Sincrone a distanza

FRUIZIONE

Full Online

DURATA

72 ore

L'IA nei processi organizzativi e decisionali
Innovazione tecnologica e rigore metodologico

Il Master è partner accademico di:
SIIAM (Società Italiana Intelligenza Artificiale in Medicina)

Società Italiana Intelligenza Artificiale in Medicina

L’Intelligenza Artificiale (IA) sta trasformando in modo strutturale i processi clinici, organizzativi e decisionali. Dalla diagnostica assistita ai sistemi di supporto alle decisioni, dall’analisi dei Big Data sanitari alla gestione predittiva delle risorse, l’IA impone una revisione profonda dei modelli di governance nelle strutture sanitarie pubbliche e private.

Il Corso di Alta Formazione in Governance dell’Intelligenza Artificiale in Sanità (GIAS) è un percorso di alta formazione interamente online progettato per formare i professionisti e i decisori di domani. Attraverso 4 moduli iper-specializzati, il corso insegna a comprendere, valutare e governare l’introduzione dell’IA unendo il rigore metodologico dell'Evidence-Based Medicine (EBM) con una solida conoscenza del nuovo quadro normativo-regolatorio europeo (AI Act, GDPR, MDR).

Perché scegliere questo Corso

Il Corso GIAS rappresenta il primo percorso strategico in Italia per chi intende assumere un ruolo attivo e di leadership nella trasformazione digitale della sanità.

✅ Rigorosità Scientifica ed Evidence-Based
Integra conoscenze tecniche, metodologiche e di evidence-based medicine, fornendo gli strumenti necessari per valutare criticamente la qualità clinica degli algoritmi e distinguere l'hype tecnologico dal reale valore clinico-organizzativo.
✅ Visione Regolatoria Europea
Approfondisce in modo pratico i Regolamenti Europei (MDR, AI Act, EHDS, GDPR, NIS2) e il quadro normativo nazionale, per collocare l’adozione dell’IA in un perimetro giuridico e di sicurezza chiaro.
✅ Governance e Gestione del Rischio
Fornisce strumenti concreti per definire policy aziendali, accountability, sistemi di monitoraggio e audit per una gestione sicura, equa e sostenibile dell'innovazione tecnologica.
✅ Gestione del Cambiamento (Change Management)
Prepara ad affrontare le resistenze organizzative, a coinvolgere gli stakeholder e ad accompagnare l’evoluzione dei percorsi clinico-assistenziali con un approccio responsabile.

Obiettivi Formativi

Il Corso in Governance dell’Intelligenza Artificiale in Sanità (GIAS) prepara professionisti e dirigenti a comprendere, valutare e governare l’introduzione dell’IA nei contesti sanitari pubblici e privati, con un approccio integrato tra innovazione tecnologica, rigore metodologico e responsabilità organizzativa.

Al termine del percorso, i partecipanti avranno acquisito strumenti utili per:

  • Comprendere i fondamenti teorici e metodologici dell’Intelligenza Artificiale applicata alla sanità
  • Integrare i principi della Evidence-Based Medicine nella valutazione di algoritmi e strumenti di IA
  • Analizzare disegni di studio, validazioni cliniche e real-world evidence
  • Interpretare il quadro normativo europeo e nazionale relativo alle tecnologie digitali in sanità
  • Progettare modelli di governance aziendale dell’IA coerenti con esigenze cliniche, organizzative e regolatorie
  • Integrare l’IA nei percorsi clinico-assistenziali in modo consapevole, sicuro ed efficace
  • Governare processi di change management tecnologico nelle strutture sanitarie
  • Gestire responsabilità professionale, rischio organizzativo e sistemi di monitoraggio delle performance

Risultati di Apprendimento

Al termine del Corso, il partecipante sarà in grado di applicare conoscenze avanzate e competenze operative per valutare il potenziale dell’Intelligenza Artificiale in sanità, distinguendo tra innovazione realmente utile e semplice hype tecnologico.

Conoscenza e comprensione

  • Descrivere i principali modelli e strumenti di IA applicati alla sanità
  • Analizzare criticamente le evidenze scientifiche relative ai sistemi di IA
  • Comprendere classificazione, funzionamento e regolazione delle tecnologie basate su IA

Capacità applicate

  • Valutare robustezza, performance e sicurezza delle tecnologie digitali
  • Progettare un piano di implementazione aziendale dell’IA
  • Redigere framework di governance per l’adozione dell’IA in sanità

Autonomia di giudizio

  • Distinguere tra promessa tecnologica e valore clinico-organizzativo reale
  • Formulare raccomandazioni strategiche basate su evidenze
  • Valutare rischi, impatti e sostenibilità dell’adozione dell’IA

Abilità comunicative e apprendimento

  • Dialogare con sviluppatori, clinici, manager e decisori istituzionali
  • Presentare analisi di impatto organizzativo e proposte di governance
  • Aggiornarsi rispetto all’evoluzione normativa, scientifica e tecnologica

A Chi È Rivolto

Il Corso si rivolge a professionisti che operano in sanità e aspirano a governare la rivoluzione dell’Intelligenza Artificiale. In particolare:

  • Medici specialisti e dirigenti medici
  • Direttori di struttura semplice e complessa
  • Manager sanitari, Innovation Manager e RTD
  • Farmacisti ospedalieri e territoriali
  • Responsabili qualità e Risk Manager
  • Ingegneri biomedici, informatici e clinici
  • Biologi, biostatistici ed epidemiologi
  • Professionisti HTA (Health Technology Assessment)
  • Professionisti sanitari con laurea magistrale
  • Data Protection Officer (DPO) e responsabili compliance in ambito sanitario
  • Altri professionisti a vario titolo interessati

Sbocchi Professionali

Il Corso consente di acquisire competenze immediatamente spendibili nei processi di innovazione, valutazione e governo delle tecnologie digitali in sanità. Il profilo in uscita è particolarmente adatto a contesti nei quali è richiesta la capacità di integrare visione strategica, conoscenza normativa e comprensione delle applicazioni cliniche dell’Intelligenza Artificiale.

I partecipanti potranno valorizzare il percorso in ruoli e funzioni quali:

  • Responsabile di progetti di innovazione digitale in sanità
  • Innovation Manager e Responsabile per la Transizione Digitale
  • Direttore sanitario o dirigente coinvolto nella governance dell’innovazione
  • Risk Manager e Responsabile qualità
  • Professionista impegnato nella valutazione di tecnologie sanitarie e processi HTA
  • Coordinatore di percorsi di implementazione dell’IA in strutture pubbliche e private
  • Referente per compliance, monitoraggio e audit di sistemi basati su IA
  • Consulente per governance, sicurezza e sostenibilità dell’innovazione tecnologica
  • Professionista coinvolto nella definizione di policy aziendali e modelli di accountability

Programma Didattico e Competenze Acquisite

Il corso, erogato in modalità Full Online (lezioni asincrone e sessioni sincrone mensili), è progettato specificamente per conciliare l'alta formazione con gli impegni lavorativi. Si articola nelle seguenti macro-aree:

Fondamenti di IA in Sanità

  • Tecnologie e Modelli: Machine learning, deep learning, LLM/LMM (Large Language Models).
  • Dati e Applicazioni: Gestione dataset sanitari, dati sintetici, bias algoritmici. Applicazioni cliniche, chirurgiche e diagnostiche.

Evidence Based Medicine (EBM)

  • Valutazione Metodologica: Gerarchia delle evidenze, validazione algoritmica, real-world evidence, performance e safety.
  • Integrazione clinica: Revisioni sistematiche, metodo GRADE e interazione con l'HTA (Health Technology Assessment).

Quadro Regolatorio e Normativo

  • Compliance Europea e Nazionale: Applicazione pratica di MDR, AI Act, EHDS (Spazio Europeo dei Dati Sanitari), GDPR e cybersecurity (NIS2).

Governance, Rischio e Applicazione

  • Modelli Aziendali: Governance multilivello, accountability, monitoraggio performance, equità e sostenibilità.
  • Laboratori e Project Work: Analisi casi reali/simulati, redazione framework aziendali e progetto applicativo finale in un contesto sanitario reale.

Programma didattico Dettagliato del Corso

Introduzione agli scenari della sanità digitale e alle logiche di funzionamento dei modelli algoritmici applicati alla medicina:

  • Sanità digitale e IA: contestualizzazione dell'evoluzione tecnologica nei sistemi sanitari.
  • Modelli di IA e task in medicina: panoramica sui principali modelli e i loro compiti operativi in ambito clinico.
  • IA generativa e LLM: i modelli linguistici (Large Language Models) e le loro applicazioni operative.
  • Dati sanitari e interoperabilità: qualità del dato, governance e gestione dell'intero ciclo di vita dei sistemi di IA.
  • Trasparenza e rischi dell'AI: approfondimento su xAI (IA spiegabile), applicazioni clinico-chirurgiche e territoriali, automation bias, sovranità cognitiva e cognitive offload.

Analisi rigorosa delle evidenze scientifiche e validazione clinica degli strumenti tecnologici per distinguere il valore reale dall'hype:

  • EBM applicata all'IA: integrazione dei principi della medicina basata sulle evidenze nella valutazione degli algoritmi.
  • Disegni di studio e Real World Evidence: analisi della gerarchia delle evidenze scientifiche e dei dati generati nella pratica clinica reale.
  • Validazione e performance: metriche per la valutazione interna ed esterna dei sistemi, accuratezza e safety.
  • Bias algoritmico e fairness: identificazione dei pregiudizi sistematici nei dati e criteri di equità degli algoritmi.
  • Framework HTA: valutazione dell'impatto clinico, organizzativo ed economico dei sistemi di IA nelle strutture.

Inquadramento giuridico e normativo per operare all'interno del perimetro di sicurezza europeo e nazionale:

  • Ecosistema normativo europeo: principi fondamentali e architettura del nuovo regolamento europeo AI Act.
  • AI Act in sanità e normativa italiana: applicazione nel settore della salute, interazione con la Legge 132/2025 e con l'EHDS (Spazio Europeo dei Dati Sanitari).
  • Privacy e Cybersecurity: gestione della conformità al GDPR, redazione della DPIA (Valutazione di Impatto) e requisiti della direttiva NIS2.
  • MDR e SaMD: il Regolamento sui Dispositivi Medici applicato ai software basati su Intelligenza Artificiale.
  • Responsabilità e governance istituzionale: profili di responsabilità professionale e ruoli delle autorità di vigilanza.

Strumenti manageriali e organizzativi per pianificare e monitorare l'adozione dell'innovazione tecnologica:

  • Governance dell'innovazione: modelli organizzativi per la gestione strategica dell'IA nei sistemi sanitari.
  • Change management: gestione del cambiamento, mappatura e coinvolgimento degli stakeholder nei percorsi clinici.
  • Procurement e policy aziendali: procedure di acquisto delle tecnologie, definizione di linee guida interne e gestione del rischio clinico associato.
  • Monitoraggio delle performance: sistemi di audit continuo per garantire l'equità, l'efficacia e la sostenibilità economica.

Sessioni interattive e workshop di natura fortemente pratica focalizzati sulle metodologie di analisi diretta:

  • Lab 1 — Analisi critica di uno strumento AI in sanità: esercitazione pratica sulla scomposizione e sullo studio di un sistema di intelligenza artificiale reale.
  • Lab 2 — Valutazione metodologica di uno studio su sistemi AI: simulazione di valutazione di un paper scientifico o di un trial clinico incentrato su soluzioni AI-based.

A conclusione del Corso di Alta Formazione, i partecipanti dovranno elaborare un **Project Work finale**, sviluppato individualmente o in piccoli gruppi.

La prova consiste nella redazione e nella successiva discussione di un elaborato basato sulla sperimentazione attiva dei contenuti appresi, preferibilmente calato all'interno del proprio contesto lavorativo reale o su un caso simulato. La presentazione dell'elaborato avverrà di fronte a una commissione esaminatrice designata.

Requisiti di Ammissione

Possono accedere al Corso coloro che sono in possesso del requisito minimo del Diploma di scuola secondaria di secondo grado di durata quinquennale (L. 341/1990, art. 6). È fortemente raccomandato il possesso di una laurea o titolo equipollente in discipline mediche, sanitarie, ingegneristiche, informatiche, giuridiche, economiche o gestionali, in coerenza con i profili destinatari.

E’ prevista una giornata di kick-off del CAF, per gli iscritti e per tutti gli interessati, nella quale verrà presentato il Corso e le relative modalità di svolgimento. La giornata di kick-off inaugurale si svolgerà in forma ibrida, in presenza a Fano e da remoto. La giornata conclusiva si svolgerà in forma ibrida, in presenza a Fano e da remoto.

Direzione e Coordinamento

Direttore CAF:

Prof. Davide Golinelli

Coordinatore Scientifico:

Dr. Mattia Mercier

Coordinatore Didattico:

  • Prof.ssa Miriana D'Alessandro

Docenti:

Il corpo docente è costituito da professori, ricercatori e professionisti esperti nelle aree della Sanità Pubblica e Sanità Digitale, dell'Informatica medica, dell'Evidence Based Medicine, dell'Health Technology Assessment, della regolazione europea dell'IA e dei dispositivi medici, della governance e del management delle organizzazioni sanitarie. L'elenco nominativo dei docenti sarà reso disponibile prima dell'avvio del Corso.

Domande Frequenti (FAQ)

Sì, il Corso è erogato in modalità Full Online. Prevede un mix flessibile di lezioni asincrone (videolezioni registrate sempre disponibili) e momenti sincroni programmati per favorire l'interazione diretta con i docenti.

Assolutamente sì. La struttura didattica del Corso è stata concepita specificamente per dirigenti e professionisti in servizio, permettendo di conciliare la formazione avanzata con i turni e gli impegni clinico-aziendali.

Il Corso ha un taglio fortemente applicativo. Include laboratori e workshop in sincrono basati sull'analisi di casi reali, simulazioni di valutazione metodologica, redazione di framework aziendali e si conclude con un Project Work finale calato nel proprio contesto lavorativo.

Il Corso si rivolge a medici, dirigenti sanitari, farmacisti, ingegneri biomedici, biologi, epidemiologi, manager sanitari, risk manager, innovation manager e professionisti coinvolti nella valutazione e governance delle tecnologie sanitarie.

Il partecipante acquisisce competenze per comprendere i modelli di IA applicati alla sanità, valutare evidenze scientifiche e performance degli algoritmi, interpretare il quadro regolatorio, progettare modelli di governance e gestire l’implementazione dell’innovazione nelle organizzazioni sanitarie.

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