Modulo 7: Innovazione e digitalizzazione dei trial clinici

Modulo 7: Innovazione e digitalizzazione dei trial clinici

(In collaborazione con il Gruppo Intelligenza Artificiale UNIPA, AstraZeneca)

Struttura del Modulo

• CFU: 4

• Ore totali: 100

• Lezioni frontali: 36 ore

  • Didattica in presenza: 30 ore

  • Didattica a distanza: 0 ore

  • Workshop a distanza: 6 ore  

• Studio individuale: 64 ore

Obiettivi formativi

1. Approfondire l'integrazione delle tecnologie avanzate e delle soluzioni digitali nel contesto dei trial clinici.

2. Esplorare l'applicazione dell'intelligenza artificiale per migliorare l'efficienza degli studi clinici.

3. Sviluppare competenze nell'utilizzo di strumenti digitali, telemonitoraggio, applicazioni mobile e Internet of Things (IoT) per la gestione dei trial clinici.

4. Promuovere l'adozione di tecnologie emergenti per ottimizzare la raccolta dei dati e il monitoraggio in tempo reale.

Programma delle Lezioni Frontali (36 ore)

1. Introduzione all'Intelligenza Artificiale e al Machine Learning (6 ore) (Calogero Cammà, Ciro Celsa)

   • L'IA e sulle sue applicazioni nella ricerca clinica.

   • Fondamenti di machine learning (supervised, unsupervised, reinforcement learning).

   • Introduzione ai principali algoritmi usati nella ricerca clinica (es. regressione, decision trees, reti neurali).

2. Tecniche e Strumenti di IA per i Clinical Trial (6 ore) (Calogero Cammà, Ciro Celsa)

   • Data Management e Data Mining: gestione dei Big Data nella ricerca clinica. Estrazione di pattern utili dai dati clinici (Utilizzo di AI per l'analisi di immagini).

   • Modelli predittivi: predizione del successo dei trial e modelli per la stratificazione dei pazienti.

   • Natural Language Processing (NLP): analisi dei dati non strutturati, ad esempio cartelle cliniche elettroniche.

3. App e sistemi IoT per i trial clinici (12 ore) (Salvatore Vitabile, Giovanni Cicceri,)

   • Tecnologie e dispositivi IoT per i trial clinici

     • Tipologie di dispositivi IoT per la salute (Sensori, wearables e dispositivi portatili, Dispositivi per il monitoraggio remoto dei pazienti)

     • Principi di raccolta e trasmissione dei dati (Sensori biometrici, monitoraggio dei segni vitali, etc., Sistemi di trasmissione dei dati in tempo reale

     • Case studies: Applicazioni reali nei trial clinici

   • App mobili e piattaforme digitali nei trial clinici

     • Ruolo delle app mobili nella gestione dei trial (Monitoraggio dei pazienti, raccolta di dati e feedback, Gestione dei dati in tempo reale e follow-up dei pazienti)

     • Funzionalità delle app per trial clinici (Comunicazione con i partecipanti, Integrazione con dispositivi IoT e gestione dei dati)

     • Esempi di app usate nei trial clinici

   • Analisi dei dati e gestione delle informazioni

     • Data analysis nei trial clinici (Come vengono analizzati i dati raccolti da dispositivi IoT, Strumenti di analisi per monitorare la salute e l’efficacia del trattamento)

     • Big Data, Machine Learning e Intelligenza Artificiale (Applicazioni avanzate per predire risultati e ottimizzare i trial)

     • Piattaforme di gestione dei dati nei trial clinici

4. Sanità 4.0: trasformazione digitale e interoperabilità tra sistemi informativi (Ing. Nicola Alessi, AOUP)  (4 ore)

   • Il sistema informativo degli ospedali: architettura, sfide e soluzioni

   • Esplorare l’interoperabilità tra sistemi informativi sanitari.

   • Come collegare i sistemi informativi degli ospedali e i sistemi di raccolta dati della ricerca

5. European Health Data Space e interoperabilità, Blockchain e Sicurezza dei Dati Clinici Marika Ciappa e Peter Fenici, AstraZeneca, Italia (2 ore)

   • Gestione dei dati sanitari a livello europeo  

   • Opportunità di condivisione e collaborazione tra istituzioni 

   • Applicazioni della blockchain per garantire trasparenza e integrità 

   • Protezione dei dati sanitari e compliance normativa 

6. Workshop pratico: Progettazione e gestione dei trial clinici digitali, Marika Ciappa e Peter Fenici, AstraZeneca, Italia  (6 ore)

   • Intelligenza Artificiale Generativa nei trial clinici e Digital Health e Patient-Centric Trials (2 ore)

     • Uso di modelli AI per la creazione di protocolli sperimentali

     • Automazione dell'analisi dei dati clinici 

     • Tecnologie per il coinvolgimento attivo dei pazienti 

     • Personalizzazione delle terapie attraverso piattaforme digitali

   • Trial Clinici Decentralizzati, SaMD, IoT e Telemedicina e Gamification, Realtà Aumentata e Virtuale per la Formazione Clinica (2 ore)

     • Sperimentazioni cliniche senza necessità di ospedalizzazione 

     • Monitoraggio remoto e raccolta dati tramite dispositivi indossabili

     • Simulazioni immersive per la formazione di ricercatori e medici 

     • Tecniche di gamification per migliorare l'apprendimento

   • Automazione e Robotica nella Ricerca Clinica e Digital Twin, Coorti da Paziente Sintetico e Simulazioni Cliniche (2 ore)

     • Uso di robot per la somministrazione di trattamenti sperimentali 

     • Automazione del processo di raccolta e analisi dei dati 

     • Creazione di gemelli digitali per testare farmaci

     • Simulazioni avanzate per la previsione degli effetti terapeutici 

Studio Individuale (64 ore)

1. Lettura di articoli scientifici, casi studio, e white paper sui virtual trials, telemonitoraggio, IoT e AI nei trial clinici.

2. Studio di nuove tecnologie emergenti che potrebbero influenzare i trial clinici nei prossimi anni.

3. Ricerca su piattaforme di digital health e il loro impatto sull'efficacia e l'efficienza dei trial clinici.

4. Esplorazione di piattaforme e strumenti digitali per la gestione dei trial clinici (come software per il monitoraggio remoto e analisi dei dati).

5. Studio dei principali fornitori di dispositivi IoT e app per i trial clinici.