AI, Federated Learning
e Sanità Digitale

Modulo 1 · Intelligenza Artificiale e Federated Learning in Sanità

7 lezioni · 21 ore · taglio tecnico

Titolo alternativo: Federated Learning e Data Governance in Healthcare Information Systems

Destinatari	Lauree magistrali in Sanità Digitale e in Data Science/AI, master in AI in Healthcare e in Management Sanitario, corsi di specializzazione per dirigenti del SSN.
Durata	6 CFU (48 ore), oppure modulo intensivo da 3 CFU (24 ore)
Settori	ING-INF/05 · INF/01

Obiettivi formativi

• Comprendere i principi di apprendimento automatico applicati a dati clinici e organizzativi, con attenzione a riservatezza, sicurezza e requisiti regolatori (GDPR, AI Act).
• Analizzare architetture e casi d'uso dell'apprendimento federato in contesti sanitari reali: ospedali, reti regionali, progetti europei.
• Valutare implicazioni etiche, regolatorie e di governance dell'intelligenza artificiale distribuita nella sanità pubblica.
• Progettare concettualmente soluzioni federate per aziende sanitarie, considerando vincoli organizzativi, tecnici e normativi.

N.	Lezione	Ore	Prerequisiti
1.1	Fondamenti di AI e ML per la sanità	3	Conoscenze di base di statistica e informatica
1.2	Architetture dati in ambiente ospedaliero	3	Lez. 1.1
1.3	Introduzione al Federated Learning	3	Lez. 1.1, 1.2
1.4	Federated Learning in ambienti eterogenei e dinamici	3	Lez. 1.3
1.5	Explainable AI (XAI) e accountability in sanità	3	Lez. 1.1, 1.3
1.6	Sicurezza, privacy e data governance	3	Lez. 1.3, 1.4
1.7	Progetti reali e casi studio	3	Lez. 1.1–1.6

Il modulo si chiude con un laboratorio progettuale, non scandito in lezione a orario fisso: i partecipanti impostano una soluzione federata su un caso assegnato.

Modulo 2 · Sanità Digitale, Sistemi Informativi e Governance dei Dati

7 lezioni · 21 ore · taglio organizzativo

Titolo alternativo: Sistemi Informativi per la Sanità Digitale · Management dei Sistemi Informativi in Sanità

Destinatari	Corsi di management sanitario e organizzazione dei servizi, scuole per dirigenti sanitari, master in direzione delle aziende sanitarie.
Durata	3–6 CFU (24–48 ore), oppure versione intensiva per dirigenti
Settori	ING-INF/05 con SECS-P/08 o SECS-P/10, secondo l'inquadramento

Obiettivi formativi

• Comprendere il ruolo strategico dei sistemi informativi e dei dati per la governance clinico-amministrativa delle aziende sanitarie.
• Leggere e utilizzare strumenti di business intelligence e analisi dei dati per il governo delle strutture.
• Progettare e valutare processi e progetti di trasformazione digitale in sanità, con attenzione a qualità, rischio e sostenibilità economica.
• Dialogare efficacemente con le funzioni informatiche e con i fornitori tecnologici.

N.	Lezione	Ore	Prerequisiti
2.1	Ecosistema della sanità digitale	3	—
2.2	Sistemi informativi ospedalieri e territoriali	3	Lez. 2.1
2.3	Data warehouse e Business Intelligence per la direzione	3	Lez. 2.2
2.4	Progettare e governare un data lake sanitario	3	Lez. 2.2, 2.3
2.5	Project Management Office e portfolio progetti IT	3	Lez. 2.1–2.4
2.6	Data governance e data literacy per la dirigenza	3	Lez. 2.3, 2.4
2.7	Casi studio integrati	3	Lez. 2.1–2.6

Modulo 3 · AI, Innovazione Digitale e Dirigenza nella Sanità e nella PA

6 lezioni · 18 ore · taglio decisionale

Destinatari	Master e scuole di alta formazione in management sanitario e pubblico, percorsi SNA, scuole biennali SPISA e ASA3, corsi per direttori di struttura complessa.
Durata	3 CFU (24 ore), oppure modulo intensivo per dirigenti da 16 ore
Settori	SECS-P/10 · SECS-P/08, con possibile co-docenza giuridica

Obiettivi formativi

• Comprendere come intelligenza artificiale, analisi dei dati e piattaforme digitali incidano sulle funzioni dirigenziali in sanità e nella pubblica amministrazione.
• Impostare strategie e progetti di innovazione digitale coerenti con vincoli normativi, etici e di finanza pubblica.
• Guidare il cambiamento organizzativo, comunicando con tecnici, clinici, portatori di interesse istituzionali e decisori politici.
• Valutare rischi, opportunità e implicazioni etiche dell'adozione di soluzioni di intelligenza artificiale nella propria organizzazione.

N.	Lezione	Ore	Prerequisiti
3.1	Ruolo del dirigente nell'era dell'AI	3	—
3.2	Trasformazione digitale nella PA sanitaria	3	Lez. 3.1
3.3	AI e decisione pubblica	3	Lez. 3.1, 3.2
3.4	Etica, regolazione e rischio nelle soluzioni AI	3	Lez. 3.1–3.3
3.5	Modelli organizzativi per l'adozione di AI e Big Data	3	Lez. 3.1–3.4
3.6	Project e change management per dirigenti	3	Lez. 3.1–3.5

Il modulo si chiude con un laboratorio di policy design, non scandito in lezione a orario fisso.