Un percorso formativo con una forte componente pratica rivolta al trasferimento e applicazione delle nozioni acquisite dagli studenti al reale contesto lavorativo per rispondere alla mancanza, nell’ambito della ricerca nei settori delle scienze della vita e della medicina, di figure professionali in possesso di adeguate competenze digitali e informatiche, divenute ormai essenziali per l’implementazione delle metodologie definite da discipline emergenti quali la Medicina In Silico, o la Medicina di Precisione. È questo l’obiettivo di Re-Train-Me, corso di formazione post-laurea in Biomedical Computing promosso dal ICSC – Centro Nazionale di Ricerca in HPC, Big Data e Quantum Computing ed erogato in collaborazione con nove enti di ricerca aderenti al Centro Nazionale, che si svolgerà dal 30 settembre 2024 al 9 maggio 2025.
Giunto alla sua seconda edizione, Re-Train-Me è il frutto dell’incontro tra le numerose competenze trasversali raccolte all’interno dell’ecosistema di ICSC, che vede tra le sue principali missioni anche la formazione di nuove professionalità in grado di portare a valore la grande produzione di dati che oggi contraddistingue un vasto insieme di ambiti disciplinari, e le esigenze dei partner del Centro Nazionale, impegnati in prima linea in settori della ricerca, tra cui quello medico, in cui le tecnologie e le soluzioni computazionali e algoritmiche hanno fatto il loro ingresso in tempi relativamente recenti.
“Se la matematica, la fisica e l’ingegneria rappresentano storicamente domini di applicazione per il calcolo, proponendo per questo motivo indirizzi dedicati al loro interno, altre discipline si sono affacciate solo negli ultimi anni alle scienze computazionali. Discipline come quelle appartenenti all’area biomedica, in ritardo nell’adozione delle competenze e delle relative tecnologie digitali e informatiche anche a causa della specificità dei percorsi universitari di riferimento. Tutto ciò si traduce nella difficoltà da parte degli gli enti affiliati a Re-Train-me, e non solo, di reclutare personale qualificato post-laurea in possesso di conoscenze e competenze in entrambe le aree medico biologica e computazionale”, spiega Marco Viceconti, Ordinario di Bioingegneria all’Università di Bologna e coordinatore scientifico di Re-Train-Me.
Il luogo in cui queste particolari richieste formative hanno potuto trovare risposta è stato lo Spoke 8 ‘In Silico Medicine and Omics Data’ di ICSC, che ha svolto il ruolo di aggregatore delle necessità e delle esperienze multispecialistiche deglI enti promotori di Re-Train-Me (CINECA, Università Catania, Università di Bologna, Istituto Italiano di Tecnologia, Università di Bari, Università di Torino, Università di Pavia, University di Milano Bicocca, Istituto Nazionale di Fisica Nucleare), supportando la progettazione ed erogazione di un programma avente l’obiettivo di integrare la formazione accademica nelle materie scientifiche di riferimento con le competenze computazionali o biologiche mancanti. Una finalità perseguita attraverso la suddivisione del corso in due fasi distinte: una iniziale e nozionistica di didattica frontale online riservata a un massimo di 30 partecipanti; e una di tirocinio, da svolgere presso uno degli enti affiliati, a cui avranno accesso solo 15 partecipanti.
“La proposta di Re-Train-Me punta si compone di un percorso formativo suddiviso in quattro aree di competenza che si concentrano sull’informatica medica, sull’Health Big Data – ovvero la Big Data Science applicata ai dati medici -, sulla bioinformatica e sul settore emergente della Medicina in Silico, che prevede l’utilizzo di modelli di Digital Twin dei sistemi biologici per supportare la pratica medica. L’insegnamento in queste aree può contare su riconosciute competenze di livello internazionale provenienti dagli enti affiliati. Elementi che configurano quindi in una proposta didattica estremamente attrattiva, in grado di rendere gli studenti potenzialmente appetibili per il reclutamento”, conclude Marco Viceconti.
Per sottomettere le candidature: https://agenda.supercomputing-icsc.it/e/RE_TRAIN_ME_2024/25
