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Home/Ricerca/INTELLIGENZA ARTIFICIALE E ONCOLOGIA. FOCUS SUL CARCINOMA DELL'UROTELIO
FAD

INTELLIGENZA ARTIFICIALE E ONCOLOGIA. FOCUS SUL CARCINOMA DELL'UROTELIO

ACCADEMIA NAZIONALE DI MEDICINA

ID evento ECM: 452856

Responsabili scientifici

  • PATRIZIA GIANNATEMPO· MEDICO ONCOLOGO
  • ARSELA PRELAJ· MEDICO ONCOLOGO

Docenti

  • PATRIZIA GIANNATEMPO· RELATORE
  • ALESSANDRA LAURA GIULIA PEDROCCHI· RELATORE
  • ARSELA PRELAJ· RELATORE
  • MATTEO SANTONI· RELATORE
  • DANIEL TRUHN· RELATORE

Accreditato per

Evento aperto a tutte le professioni sanitarie.

Provider

Ragione sociale
ACCADEMIA NAZIONALE DI MEDICINA
Stato accreditamento
STANDARD - 2° rinnovo

Competenze

Di sistema
Il rapido sviluppo della tecnologia e dell’intelligenza artificiale sta rivoluzionando la medicina, in particolare l’oncologia. Questo webinar, rivolto agli oncologi medici, offrirà una panoramica delle principali innovazioni nel campo dell’ai applicata al carcinoma uroteliale, attraverso quattro interventi su tematiche complementari. L’incontro si aprirà con una prima presentazione dedicata all’impatto dell’ai nel migliorare l’approccio diagnostico e terapeutico nel carcinoma uroteliale. A seguire, sarà approfondito l’utilizzo dei dati real world integrati con informazioni cliniche, molecolari e radiologiche per costruire modelli predittivi di risposta all’immunoterapia. Il terzo intervento sarà focalizzato sulle sfide etiche e applicative dell’intelligenza artificiale in medicina. Infine, si esploreranno le potenzialità dei modelli linguistici di grandi dimensioni (llms), come l’ai generativa, nel contesto clinico

Dettagli tecnici

Partecipanti max
500
Verifica presenza
-
Verifica apprendimento
Questionario A Risposta Multipla (Se Online: Con Doppia Randomizzazione)
Gratuitonessun costo di iscrizione
Inizio09 lug 2025
1.5crediti ECM assegnati
ModalitàOnline (FAD)

Topics

  • biomarcatori
  • carcinoma uroteliale
  • grandi modelli linguistici
  • immunoterapia
  • intelligenza artificiale
  • modelli predittivi
  • oncologia medica
  • radiologia
  • real world evidence

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