Il Master di I livello in Tecniche di Radiologia Applicate alla Ricerca Clinica, all鈥橧maging Avanzato e all鈥橧ntelligenza Artificiale nasce in risposta alla progressiva diffusione dell鈥橧ntelligenza Artificiale e dello sviluppo della ricerca clinici, aspetti che stanno portando alla trasformazione del ruolo del Tecnico Sanitario di Radiologia Medica (TSRM).
Le iscrizioni per l’a.a. 2026/2027 sono aperte
Obiettivi Formativi
Il Master offre una formazione pratica e applicativa nell鈥檃mbito dell鈥檌maging avanzato, dell鈥檌ntelligenza artificiale e delle tecnologie innovative in radiologia, attraverso laboratori dedicati, attivit脿 di ricerca clinica e collaborazioni con partner industriali.
Al termine del percorso, i partecipanti avranno acquisito competenze per la gestione di protocolli di ricerca clinica in imaging, l鈥檜tilizzo di strumenti di AI per l鈥檈laborazione delle immagini e l鈥檌mpiego di tecnologie avanzate quali radiomica, photon-counting CT e risonanza magnetica ad alto campo.
Saranno inoltre in grado di contribuire all鈥檌nnovazione dei processi diagnostici e di ricerca, assumendo ruoli qualificati come Tecnici per la Ricerca Clinica in Radiologia, referenti dell鈥檌mplementazione di nuove tecnologie innovative e di AI in radiologia e delle collaborazioni con l鈥檌ndustra biomedicale.
Per maggiori informazioni, inviare un鈥檈mail a master@hunimed.eu
Durata del Corso
1 anno
Lingua
Italiano/inglese
Posti disponibili
20 posti
Crediti
60 crediti formativi universitari (CFU)
Termine candidatura
31 gennaio 2027
Costo
Quota di iscrizione di 鈧� 4.000
Frequenza
Lezioni frontali on campus e online; esercitazioni, laboratori e tirocinio presso 麻豆传媒AV在线看 University, 麻豆传媒AV在线看 Research Hospital ed enti convenzionati.
Inizio attivit脿
25 febbraio 2027
Documenti
Struttura e Programma
Il Master ha durata annuale (12 mesi), e prevede un impegno totale di 1.500 ore, compreso lo studio individuale, cui corrispondono complessivi 60 CFU.
Le attivit脿 didattiche si svolgeranno in modalit脿 mista, con lezioni teoriche e seminariali on campus e online, attivit脿 laboratoriali in presenza e tirocinio presso 麻豆传媒AV在线看 University, 麻豆传媒AV在线看 Research Hospital ed enti convenzionati.
Le attivit脿 sono cos矛 suddivise:
- lezioni teoriche e seminariali on campus e online;
- laboratori in presenza dedicati a AI, radiomica, analisi dei dati e imaging quantitativo;
- tirocinio professionalizzante in diagnostica avanzata, ricerca clinica in imaging e progetti di innovazione;
- Industry Experience con aziende partner del settore imaging e AI;
- elaborato finale su un progetto di ricerca applicata o innovazione tecnologica sviluppato durante il tirocinio.
Il percorso formativo 猫 progettato per integrare conoscenze teoriche, attivit脿 pratiche e esperienze sul campo, consentendo ai partecipanti di sviluppare competenze immediatamente applicabili nei contesti clinici, di ricerca e di innovazione tecnologica.
Piano degli Studi
Didattica Frontale (35 CFU)
A. Statistica applicata alla ricerca clinica in imaging
- Disegno dello studio nella ricerca in imaging
- Test statistici per il confronto tra gruppi
- Valutazione della performance diagnostica e predittiva
- Riproducibilit脿 e accordo tra osservatori
- Modelli statistici avanzati e analisi multivariata
- Fondamenti di statistica per l’imaging clinico
- Chatbot nella ricerca clinica
B. Fondamenti di ricerca clinica e metodologia scientifica
- Gestione dei dati clinici e imaging data governance
- Privacy, GDPR e gestione dei dataset complessi
- Etica, normativa e consenso informato
- Good Clinical Practice (GCP)
- La ricerca clinica in imaging: dal quesito scientifico alla produzione dell鈥檈videnza
- Dalla domanda di ricerca al protocollo di studio
- Endpoint clinici e radiologici
- Standardizzazione multicentrica negli studi di imaging
- Piattaforme di Business Intelligence (BI) in radiologia: dalla data governance al cruscotto operativo
C. Intelligenza artificiale e data analysis in radiologia
- Fondamenti di Intelligenza Artificiale in Radiologia
- Imaging medico digitale e formati dei dati
- Data analysis in Radiologia
- Modelli di Deep Learning per l’imaging medico
- Applicazioni cliniche dell’IA in Radiologia
- Applicazioni tecniche dell’IA in Radiologia
- Aspetti etici, normativi e futuro dell’IA
D. Tecnologie avanzate e imaging quantitativo
- Tomografia computerizzata di ultima generazione: dalla TC spettrale al photon-counting
- RM quantitativa: mappe parametriche e biomarcatori tissutali
- Mezzi di contrasto in TC e RM: ottimizzazione dei protocolli e ricerca su fantocci
- PET-TC e PET-RM: aspetti tecnici innovativi
- Implementazioni IA workflow e post processing
E. Attivit脿 laboratoriali e (AI, radiomica, tecnologie avanzate)
- Frequenza Sala TC photon-counting
- Frequenza Sala RM ad alto campo
- Workshop aziendali A 鈥� Caso studio: 鈥淚l nuovo protocollo PCCT addome a diversi keV 猫 non inferiore allo standard?鈥�
- Workshop aziendali B 鈥� Simulazione di uno studio multicentrico di imaging
- Workshop aziendali C 鈥� Dall鈥檃lgoritmo al reparto: validazione locale di soluzioni IA
- Workshop aziendali D 鈥� Imaging quantitativo e mezzi di contrasto
Tirocinio (15 CFU)
- Diagnostica avanzata: photon-counting CT, RM multiparametrica/funzionale ad alto campo e ottimizzazione dei protocolli di acquisizione
- Ricerca clinica in imaging: raccolta dati, validazione, studi multicentrici e produzione di evidenze scientifiche
- Laboratorio IA e radiomica: sviluppo e validazione di modelli applicati alla diagnostica per immagini
- Industry Experience (Clinical & Technology Track): esperienza in collaborazione con aziende del settore biomedicale e dell’intelligenza artificiale
Prova finale (10 CFU)
Elaborato finale su unprogetto di ricerca applicata o di innovazione tecnologicasviluppato durante il tirocinio
Comitato Scientifico e Faculty
Direzione del Master
Comitato Scientifico
Prof. Andrea Laghi
Coordinatore Scientifico
Ordinario in Diagnostica per Immagini e Radioterapia, 麻豆传媒AV在线看 University
Direttore della Scuola di Specializzazione in Radiodiagnostica
Prof. Letterio Politi
Coordinatore Scientifico
Ordinario in Neuroradiologia, 麻豆传媒AV在线看 UniversityPresidente del Corso di Laurea Magistrale in Data Analytics and Artificial Intelligence in Health Sciences (DAIHS)
Dott. Riccardo Levi
Ricercatore in Bioingegneria, 麻豆传媒AV在线看 University
Dott.ssa Simona Superbi
Tecnico Sanitario Radiologia Medica, 麻豆传媒AV在线看 Research Hospital
Dott. Cristian Colmo
Tecnico Sanitario di Radiologia Medica, Affidea
Requisiti di Ammissione
L鈥檃mmissione al Master prevede una selezione per titoli, con eventuale colloquio, come indicato dal bando di concorso.
Possono presentare domanda i candidati in possesso di:
- Laurea triennale in Tecniche di Radiologia Medica e/o di laurea triennale in discipline affini quali Ingegneria Biomedica, Fisica
- Abilitazione all鈥檈sercizio della professione
- Regolare iscrizione all鈥檕rdine dei TSRM
Procedura di Selezione
1. Registrazione a MyPORTAL
Per inviare la tua domanda di ammissione devi registrarti su MyPORTAL.
Al termine della registrazione riceverai un鈥檈mail di conferma con username e password per accedere al sistema e procedere allo step successivo.
2. Domanda di ammissione al Master
Per candidarti al Master, accedi alla tua area riservata su MyPORTAL utilizzando le credenziali ricevute via email durante la registrazione.
Per completare la domanda, devi allegare, in formato .pdf e dimensione massima 2 MB per ciascun file:
- Domanda di ammissione compilata, datata e firmata
- Curriculum vitae et studiorum aggiornato agli ultimi sei mesi con dettaglio dell鈥檃ttivit脿 clinica rilevante
- Copia di un documento di identit脿 in corso di validit脿
Le dichiarazioni riportate nel modulo di domanda sono valide come autocertificazioni ai sensi del D.P.R. 445/2000.
I dati inseriti possono essere modificati fino al momento dell鈥檌nvio della domanda.
3. Pagamento
A seguito dell鈥檌nvio della domanda, riceverai automaticamente un鈥檈mail di conferma con richiesta di pagamento tramite carta di credito del contributo per i costi di selezione, pari a 鈧� 50,00 (inclusa l鈥檌mposta di bollo).
La domanda si intende completata solo dopo il pagamento del contributo per i costi di selezione. Tale quota non 猫 rimborsabile e deve essere versata entro la data di chiusura delle iscrizioni.
Puoi verificare lo stato del pagamento accedendo all鈥檃rea riservata MyPORTAL con le tue credenziali.
4. Immatricolazione
Gli studenti ammessi in graduatoria potranno completare l鈥檌mmatricolazione nella propria area riservata di MyPortal (menu a sinistra > Segreteria > Area Immatricolazioni).
La quota di immatricolazione al Master 猫 pari a 鈧� 4.000, comprensiva dei costi per l鈥檈missione del certificato originale del Master e delle imposte di bollo, da versare come segue:
- 鈧� 2.000 al momento dell鈥檌mmatricolazione
- 鈧� 2.000 entro il 30/05/2027
L鈥檃ttivazione del Master 猫 subordinata al raggiungimento di 15 immatricolazioni.
