CORSO BASE
Il corso si svolgerà dal 16 marzo al 22 maggio 2026.
Le preiscrizioni sono aperte. Per partecipare è necessario compilare il form e la modulistica presenti nella pagina Iscrizione.
L’iscrizione verrà finalizzata solo al raggiungimento del numero minimo di partecipanti, momento in cui verrà richiesto il saldo della quota di iscrizione.
Modulo introduttivo in Scienze della Vita
10 ore (facoltativo)
Il modulo ha l’obiettivo di fornire le conoscenze di base per comprendere l'analisi dei dati di sequenziamento e affronta argomenti come:
• Anatomia della cellula
• Ribosomi e sintesi delle proteine
• Mitocondri e metabolismo energetico
• Distinzione tra segnalazione endocrina, paracrina, autocrina
• DNA; RNA; Ribosomi; proteine; tessuti; organi
Questo corso è progettato per offrire ai partecipanti una preparazione trasversale sui metodi computazionali avanzati, combinando un approccio pratico e orientato all’applicazione in contesti reali. Verrà inoltre presentata una visione d’insieme sulle principali aree applicative della salute digitale, evidenziando le potenzialità e le sfide dell’uso delle tecnologie computazionali in ambito sanitario.
I Modulo: Introduzione alla Biomedica Computazionale (online sincrono)
II Modulo: Scienza ed Ingegneria Computazionale (16 ore in presenza c/o Dama Tecnopolo Bologna + 24 ore online sincrona)
Corso Biomedica Computazionale
2 Moduli – 52 ore
CORSI VERTICALI DI SPECIALIZZAZIONE
Al termine del corso in Biomedicina Computazionale, i partecipanti avranno la possibilità di proseguire il percorso formativo scegliendo uno o più moduli verticali di specializzazione, ciascuno dedicato a un ambito chiave della salute digitale e delle scienze computazionali applicate
I partecipanti interessati a proseguire il percorso con una o più specializzazioni, potranno opzionare la propria iscrizione preregistrandosi. Al raggiungimento del numero minimo di iscrizioni, si procederà a definire il calendario delle lezioni e i preiscritti potranno finalizzare l’iscrizione al modulo verticale di interesse.
Bioinformatica
(Da Maggio 2026)
40 ore
Prerequisiti
Per le lezioni frontali:
◦ Nozioni di base di biochimica e biologia molecolare (genomi, trascrittomi, proteine, varianti, funzioni)
◦ Nozioni di base di statistica descrittiva e inferenziale e di machine learning
◦ Abilità di base di informatica (manipolazione file, esecuzione di tool, programmazione di base)
Curriculum:
• Dove reperire le informazioni esistenti: Database biomedici (2 ore frontali – 4 ore esercitazioni)
• Il problema dell’annotazione dei dati biologici: Ontologie, confronto tra sequenze e tra strutture, trasferimento di informazione per similarità (2 ore frontali – 4 ore esercitazione)
• Tecniche e dati di sequenziamento: tipi, formati (3 ore frontali)
• Introduzione ai sistemi di workflow management: Galaxy e/o NextFlow (1 ora frontale – 1 ora esercitazioni)
• Analisi bioinformatica di dati genomici per la chiamata di varianti: SNPs, indel, varianti strutturali (3 ore frontali – 5 ore esercitazioni)
• Analisi bioinformatica per l’analisi di trascrittomi (3 ore frontali – 5 ore esercitazioni)
• Annotazione di proteine e varianti proteiche, in relazione a malattie (3 ore frontali – 4 ore esercitazioni)
(Da Maggio 2026)
40 ore
Prerequisiti
• Matematica e fisica di base
• Nozioni fondamentali di calcolo differenziale e integrale
• Conoscenze introduttive su equazioni differenziali ordinarie (ODE) e
alle derivate parziali (PDE)
• Elementi di meccanica classica
• Biologia e fisiologia umana
• Fondamenti di biologia cellulare e molecolare
• Principi generali di fisiologia, con particolare riferimento ai sistemi
immunitario, cardiovascolare e neuro-muscoloscheletrico
• Informatica e programmazione
• Conoscenze di base di programmazione (preferibilmente in Python o linguaggi equivalenti)
• Familiarità con ambienti di calcolo numerico e simulazione
computazionale
• Statistica e apprendimento automatico
• Nozioni fondamentali di statistica descrittiva e inferenziale
• Concetti introduttivi di machine learning, in particolare supervised learning
Curriculum:
• Che cos’è un modello? Una prospettiva evoluzionistica (2 ore)
• Una tassonomia generale dei modelli predittivi (2 ore)
• Validazione sperimentale di modelli (2 ore)
• Modelli basati sulla conoscenza: modelli basati su PDE e ODE (2 ore)
• Modelli basati sulla conoscenza: modelli basati su agenti (2 ore)
• Modelli basati sui dati: predittori di Machine Learning (2 ore)
• Applicazione: Gemelli digitali del sistema immunitario (2 ore)
• Applicazione: Gemelli digitali del sistema neuromuscoloscheletrico (2 ore)
• Applicazione: Gemelli digitali del sistema cardiovascolare (2 ore)
• Applicazione: Prove in silico di vaccini (2 ore)
• Laboratorio di Biomeccanica Computazionale (10 ore)
• Laboratorio di immunologia computazionale (10 ore)
Scienze regolatorie per la
Medicina Digitale
(Da Maggio 2026)
40 ore
Prerequisiti
Nessuno
Curriculum:
• Introduzione alla scienza regolatoria (2 ore)
• Il processo regolatorio nell’UE (2 ore)
• Il processo regolatorio negli Stati Uniti (2 ore)
• Garanzia della qualità e gestione del rischio (2 ore)
• Le basi giuridiche dell’utilizzo delle tecnologie digitali nell’assistenza sanitaria (2 ore)
• Gestione ed elaborazione legale ed etica dei dati medici (2 ore)
• Certificazione di Dispositivi Medici digitali e Farmaceutica Digitale (2 ore)
• Qualificazione di strumenti di sviluppo digitale per prodotti medicali (2 ore)
• Requisiti essenziali: biocompatibilità e sicurezza elettrica (2 ore)
• Certificazione delle tecnologie per la salute mobile e i sensori indossabili (2 ore)
(Da Ottobre 2026)
40 ore
Prerequisiti
Per attività di laboratorio:
• Conoscenze di base di programmazione, preferibilmente in linguaggi adatti a una rapida prototipizzazione come Python
• Conoscenze di base di statistica descrittiva e inferenziale (eventualmente due ore di laboratorio possono essere spese per recuperare i soli concetti fondamentali di statistica necessari per proseguire con le attività)
Curriculum:
• Tipi di dati in sanità (2 ore)
• Sistemi Informativi Sanitari e Telemedicina (2 ore)
• Smart Systems (2 ore)
• Fascicolo sanitario elettronico (2 ore)
• Biosegnali (2 ore)
• Bioimmagini e DICOM (2 ore)
• Formati standard dei dati clinici: HL7 CDA, HL7 FHIR, OMOP (2 ore)
• Vocabolari standard dei dati clinici: SNOMED CT, ICD, LOINC (2 ore)
• Aspetti regolatori: usi primari e secondari dei dati sanitari (2 ore)
• Aspetti normativi: certificazione dei dispositivi medici (2 ore)
• Sicurezza per proteggere i dati clinici (2 ore)
• Laboratorio di Informatica Medica (9 ore)
• Laboratorio di elaborazione dei segnali e dati sanitari (9 ore)
Big Data in Medicina
(Da Ottobre 2026)
40 ore
Prerequisiti
• Nozioni di base di statistica descrittiva
• Calcolo delle probabilità e inferenza
• Fondamenti di programmazione (preferibilmente in R, ma almeno in Python)
• Conoscenza di base delle caratteristiche dei dati genomici
Curriculum:
• Disegno, causalità e modellazione (6 ore)
• Pulizia e preparazione dei dati (4 ore)
• Inferenza statistica per dati ad alta dimensionalità (6 ore)
• Apprendimento non supervisionato e riduzione dimensionale (6 ore)
• Apprendimento supervisionato (modelli di regressione e di classificazione, predittori continui e categoriali; fitting penalizzato del modello, valutazione della performance del modello) (12 ore)
• Visualizzazione dei dati (2 ore)
• Caso di studio: Applicazioni genomiche
Curriculum:
• Introduzione ai sensori indossabili nel campo della mobile health (2 ore)
• Sensori indossabili per il monitoraggio della mobilità (3 ore)
• Sensori indossabili per il monitoraggio della funzionalità cardiaca (2 ore)
• Sensori indossabili per il monitoraggio dello stress (2 ore)
• Tecniche descrittive per analisi dati da sensori indossabili (2 ore)
• Validazione di sensori indossabili (2 ore)
• Laboratorio online – uso sensoristica presente in uno smartphone (3 ore)
• Laboratorio online – analisi cammino (3 ore)
• Laboratorio online – analisi mobilità (3 ore)
• Laboratorio online – analisi cadute (3 ore)
• Laboratorio online – analisi sonno (3 ore)
• Laboratorio online – analisi funzionalità cardiaca (3 ore)
• Laboratorio online – analisi stress (3 ore)
• Laboratorio in presenza* – prova pratica sensori indossabili (6 ore)
