Adeguata conoscenza del linguaggio di programmazione Python. Sono altresì utili le conoscenze di base relative ai principali concetti del dominio hardware e software.

Si suggerisce di sostenere prima l'esame di Fondamenti di Informatica.

L'insegnamento introdurrà gli studenti ai principali aspetti caratterizzanti dell'informatica per i sistemi biomedicali.

Verranno analizzati alcuni casi di studio tipici del settore, come l'analisi di segnali biomedici. Inoltre, ampio spazio verrà dato al ruolo che l'AI e l'AI Generativa possono avere nel settore dell'informatica biomedica, considerando anche i potenziali rischi legati ad un uso errato o non consapevole di tali soluzioni. Una ulteriore parte importante del corso sarà dedicata agli standard di interoperabilità dei dati sanitari (HL7 v2 e v3, CDA, FHIR, DICOM) e al ruolo che essi ricoprono nell'interscambio di dati sanitari e biomedici sia nella configurazione dispositivo-dispositivo che in quella dispositivo-utente. Verranno altresì esaminati gli aspetti caratterizzanti di cartelle cliniche elettroniche (CCE) e fascicoli sanitari elettronici (FSE), contestualizzandoli con gli omologhi electronic medical record (EMR) ed electronic health record (EHR) presenti nello scenario internazionale. Infine, verrà fornita una panoramica del sistema integrato di sanità digitale attualmente in utilizzo nella regione Puglia (relativamente alle sue componenti principali, come il sistema Edotto); tale panoramica sarà preceduta da una sintetica introduzione agli aspetti caratterizzanti i sistemi informativi ospedalieri, anche in virtù della loro stretta connessione con gli standard di interoperabilità sanitaria discussi nel corso.

Tutti i temi del corso verranno affrontati sia da un punto di vista teorico che pratico. Le attività laboratoriali pratiche saranno incentrate principalmente sull'uso del linguaggio di programmazione Python, con specifico riferimento a librerie specifiche per il settore.

Obiettivi formativi

In coerenza con i Descrittori di Dublino, lo studente acquisirà:

Conoscenze e competenze

L'insegnamento consentirà agli studenti di:

• conoscere le tecniche e le tecnologie informatiche che supportano i sistemi biomedicali
• acquisire una solida conoscenza dei principali strumenti di informatica applicata ai sistemi biomedicali, con particolare attenzione all’ecosistema Python e ad alcune delle sue librerie specializzate
• conoscere le basi teoriche e applicative delle tecnologie emergenti in ambito biomedico, quali la realtà virtuale/aumentata e i modelli generativi di intelligenza artificiale
• acquisire una conoscenza adeguata degli aspetti di base relativi agli standard di interoperabilità sanitaria come DICOM e HL7
• conoscere le differenze principali fra le varie versioni dello standard HL7
• comprendere le specificità di cartelle cliniche elettroniche (CCE) e fascicoli sanitari elettronici (FSE)
• saper contestualizzare CCE ed FSE dallo scenario italiano a quello internazionale, in riferimento agli electronic medical record (EMR) e agli electronic health record (EHR)
• conoscere le caratteristiche principali e i flussi dati del sistema integrato di sanità digitale attualmente in utilizzo presso il sistema sanitario regionale (SSR) della regione Puglia

Applicazione di conoscenze e competenze

Gli studenti saranno in grado di applicare le conoscenze acquisite durante il corso agli scenari tipici dei sistemi biomedicali, per utilizzare in modo autonomo e critico gli strumenti basati sul linguaggio Python per acquisire, elaborare, visualizzare e analizzare dati biomedici reali provenienti da fonti eterogenee. Parimenti, gli studenti saranno in grado di comprendere modalità, vincoli e rischi di utilizzo legati ai modelli di AI generativa per la sintesi e l'aumento dei dati biomedici, con particolare attenzione alle applicazioni pratiche. Gli studenti saranno altresì capaci di riconoscere i casi d'uso tipici degli standard di interoperabilità dei dati sanitari e di comprenderne l'importanza per facilitare lo scambio sicuro ed efficiente di dati medici fra dispositivi, sistemi informativi sanitari e stakeholder, arrivando a distinguere le varie tipologie di interoperabilità (sintattica, semantica, organizzativa).

Autonomia di giudizio 

Il corso fornirà agli studenti la capacità di sviluppare capacità di ragionamento autonomo e di analisi critica per tutto ciò che attiene alle tematiche trattate durante il corso, con particolare riferimento alla valutazione della qualità e della adeguatezza dei dati biomedici in riferimento a specifici scenari di utilizzo, anche in relazione a questioni etiche, di privacy e di bias nei dati.

Abilità comunicative

Al termine del corso, gli studenti avranno acquisito le competenze linguistiche settoriali e comunicative necessarie per comprendere, analizzare e descrivere in maniera rigorosa e dettagliata tutti gli argomenti trattati nel corso.

Capacità di apprendimento

Gli studenti verranno costantemente motivati all’analisi e alla ricerca proattiva di materiali supplementari e alla valutazione critica di tale materiale, in relazione a quanto appreso a lezione. Al termine del corso gli studenti avranno maturato autonomia nell'analisi della componente informatica alla base dei moderni sistemi biomedicali.

L'insegnamento sarà erogato tramite lezioni teoriche frontali e pratiche laboratoriali relative a ciascuna delle tematiche su cui verterà il corso. Gli studenti verranno coinvolti attivamente nell'uso del software e delle piattaforme utilizzate, nonché nell'uso della piattaforma di e-learning per la consultazione del materiale didattico e per lo svolgimento di esercizi di preparazione all'esame.

Prova scritta a risposta multipla, con una quota di domande aperte pari al 10% del punteggio complessivo, su tutti gli argomenti del corso. L'esame verifica la padronanza degli strumenti informatici e dei contenuti teorici affrontati, nonché la comprensione delle applicazioni nel contesto sanitario delle tecnologie esaminate nel corso.

Criteri di valutazione

La valutazione sarà basata sui seguenti criteri:

• Accuratezza delle risposte a scelta multipla: valutazione basata sul numero di risposte corrette fornite rispetto al totale delle domande (per misurare il livello complessivo di apprendimento dei contenuti del corso).
• Copertura degli ambiti del programma: verifica della performance dello studente sui diversi argomenti e tematiche del corso — dai fondamenti Python e di elaborazione dei segnali, alle caratteristiche generali del software biomedicale, ai sistemi informativi sanitari e agli standard di interoperabilità, fino all'intelligenza artificiale generativa (per quantificare la capacità di rispondere correttamente a domande distribuite su tutti gli argomenti e per valutare se lo studente esibisce una preparazione completa e adeguata).
• Capacità di applicazione in contesti sanitari: valutata attraverso la correttezza delle risposte a quesiti situazionali o applicativi che richiedono di scegliere la soluzione tecnologica più appropriata fra le alternative proposte o interpretare un caso d'uso nel contesto sanitario (es. individuare lo standard di interoperabilità corretto per uno scenario dato, o riconoscere il comportamento atteso di uno snippet di codice Python/Streamlit).
• Capacità di argomentazione: valutata attraverso le domande aperte (10% del punteggio complessivo), che richiedono allo studente di motivare brevemente una scelta tecnica o metodologica, descrivere il funzionamento di un componente software o spiegare in termini propri un concetto affrontato nel corso, a integrazione di quanto misurato dalle domande a risposta multipla.

Come indicato da portale Web: https://studenti.unisalento.it/

La frequenza è obbligatoria come da regolamento didattico pubblicato sul sito del Dipartimento di Medicina Sperimentale per il CdLM in oggetto, per l'anno accademico di erogazione di questo insegnamento.

Il docente è disponibile per ricevimento e assistenza tecnica sui programmi utilizzati a lezione.

Il modulo favorisce lo sviluppo di competenze digitali fondamentali per l'esercizio professionale e l'aggiornamento continuo in ambito clinico e organizzativo.

• Presentazione del corso e introduzione all'informatica per i sistemi biomedicali (1h)
• Caratteristiche generali del software per sistemi e dispositivi biomedicali: requisiti, ciclo di vita e conformità normativa (Software as a Medical Device, IEC 62304, ISO 14971, MDR) (4h)
• Richiami di programmazione Python e librerie fondamentali (2h)
• Fondamenti di elaborazione dei segnali biomedici in Python (3h)
• Sviluppo di applicazioni web interattive per sistemi biomedicali in Python (3h) 
• Fondamenti di sistemi informativi sanitari (1h)
• Cartella clinica elettronica (CCE) e fascicolo sanitario elettronico (FSE) - electronic medical record (EMR) ed electronic health record (EHR) (3h)
• Sistema integrato di sanità digitale della regione Puglia (2h)
• Standard di interoperabilità sanitaria: DICOM, HL7 v2 e v3, CDA, HL7 FHIR (3h)
• Intelligenza artificiale generativa per i sistemi biomedicali (2h)

• Articoli scientifici e materiale didattico fornito dal docente tramite il portale Web: https://elearning.unisalento.it/
• Testi e altro materiale didattico fornito in aula dal docente