Un filo solo. Che cosa cambia quando i dati sanitari non possono essere spostati, e che cosa serve perché un sistema informativo li renda comunque utili alla cura? Da questa domanda discendono i percorsi raccolti qui, rivolti a pubblici diversi — universitario, professionale, dirigenziale — e il testo che li attraversa.
Percorsi integrati
Le voci qui sotto non si erogano solo singolarmente: si compongono secondo il pubblico.
| Destinatario | Composizione | Impegno |
|---|---|---|
| Corso di laurea magistrale | Uno dei due corsi da 6 CFU, con il primo volume della collana come testo di riferimento | 6 CFU · 32 lezioni |
| Scuola di dottorato | Ciclo di seminari come percorso principale, con il Modulo 1 in versione intensiva per chi arriva senza basi | 22 ore + 24 ore |
| Master in management sanitario | Modulo 2 e Modulo 3 in versione compatta: sistemi informativi e governo, poi decisione dirigenziale | 6 CFU |
| Formazione per la dirigenza pubblica | Modulo 3 in versione per dirigenti, chiuso dal laboratorio di policy design | 16 ore |
| Azienda sanitaria o IRCCS | Modulo 2 con laboratorio progettuale condotto su un caso dell’ente | 24–48 ore |
| Percorso completo | Tutti e tre i moduli in versione estesa, integrati dal ciclo di seminari | 12–15 CFU |
Durata, taglio e profondità si adattano al pubblico: ogni modulo esiste in versione estesa e in versione intensiva, e i laboratori si dimensionano sulle ore disponibili. Il dettaglio delle combinazioni →
Apprendimento federato per dati non centralizzabili
Che cosa cambia nell'apprendimento automatico quando i dati non possono essere centralizzati.
Il corso tratta come un insieme — e non come capitoli separati — l'eterogeneità dei nodi, le garanzie di riservatezza, l'interoperabilità dei formati, la conformità regolatoria e la misura dell'equità.
| Modulo | Lezioni |
|---|---|
| 1 · Perché i dati non si spostano | 4 |
| 2 · La caratterizzazione dell'eterogeneità | 6 |
| 3 · Gli algoritmi di aggregazione | 6 |
| 4 · Riservatezza e sicurezza | 5 |
| 5 · Interoperabilità e quadro regolatorio | 6 |
| 6 · Valutare: oltre l'accuratezza | 5 |
Ogni scelta di progetto è accompagnata dalla misura del suo costo: il corso trasmette non soltanto come funziona l'apprendimento federato, ma come si stabilisce se sta funzionando.
H-Health e il ruolo delle ICT nella Gestione del Sistema Salute
Come le tecnologie dell'informazione entrano nell'organizzazione sanitaria, che cosa rendono possibile e a quali condizioni.
Il percorso muove dai fondamenti tecnologici, attraversa la telemedicina nelle sue forme operative, affronta il governo del dato sanitario, e si chiude sulla trasformazione digitale delle competenze.
| Area tematica | Lezioni |
|---|---|
| Fondamenti tecnologici ed evoluzione della medicina digitale | 1–3 |
| eHealth e telemedicina: definizioni e significato operativo televisita, teleconsulto, telecontrollo, teleassistenza, domiciliarità | 4–11 |
| Progettazione di un servizio in telemedicina esercitazione guidata | 13–15 |
| Il dato sanitario: nature, governo, uso primario e secondario con principi di progettazione delle basi di dati | 16–19 |
| Intelligenza artificiale, tecnologia e medicina | 22–24 |
| Fascicolo Sanitario Elettronico e Precision Medicine | 25–27 |
| Terapie digitali e robotica per l'assistenza | 28–30 |
| ICT nella gestione, trasformazione digitale e reskilling | 31–35 |
Il programma sviluppato dichiara per ciascuna lezione gli obiettivi formativi e i contenuti, con indicazione dei punti in cui viene portato materiale di prima mano.
AI, Federated Learning e Sanità Digitale
Per università, master e scuole di alta formazione per la dirigenza pubblica.
| Modulo | Lezioni | Ore |
|---|---|---|
| 1 · Intelligenza Artificiale e Federated Learning in Sanità taglio tecnico | 7 | 21 |
| 2 · Sanità Digitale, Sistemi Informativi e Governance dei Dati taglio organizzativo | 7 | 21 |
| 3 · AI, Innovazione Digitale e Dirigenza nella Sanità e nella PA taglio decisionale | 6 | 18 |
I tre moduli seguono lo stesso principio dei corsi ma cambiano interlocutore: il primo è tecnico, il secondo organizzativo, il terzo decisionale. Si erogano singolarmente o come percorso unico, e durata e taglio si adattano al pubblico.
CSFL 2026
Federated Learning per la Sanità Digitale: dalla teoria all'implementazione nell'EHDS.
| 01 | Fondamenti di Federated Learning e panorama |
| 02 | Etica, privacy e GDPR |
| 03 | Standard e interoperabilità |
| 04 | Applicazioni cliniche |
| 05 | Architetture avanzate |
| 06 | Governance e modelli economici |
| 07 | Generative AI e LLM |
| 08 | Prospettive e percorsi professionali |
Otto incontri per ventidue ore, con impianto ibrido: ciascuno accosta il fondamento metodologico al vincolo reale che lo rende necessario in sanità. Il primo pone il problema, gli ultimi due ne misurano il costo.
Versante didattico di FENITH, la linea di ricerca sull’apprendimento federato per la sanità italiana.
Quaderni di Studio su Federated Learning
Fondamenti, Algoritmi, Sicurezza e Applicazioni.
| Vol. | Titolo | Stato |
|---|---|---|
| 1 | Fondamenti Teorici e Architetture ISBN 9798300049942 · sette capitoli, due appendici |
in corso di pubblicazione |
| 2 | Algoritmi Avanzati: Tecniche e Applicazioni | in preparazione |
| 3 | Privacy e Sicurezza: Metodologie e Protocolli | in preparazione |
| 4 | Implementazioni Pratiche e Casi Studio | in preparazione |
| 5 | Federated Learning per Large Language Models | in preparazione |