- Di processo
- Il progetto si propone di: consolidare le competenze diagnostiche nella mf, con attenzione ai parametri clinici e molecolari rilevanti; sviluppare capacità di valutazione integrata dei fattori di rischio, con focus sul paziente anemico, sulla tollerabilità ai trattamenti e sull’identificazione tempestiva dei segni di progressione o resistenza; identificare criteri di scelta terapeutica personalizzati in base alla risposta, alla tollerabilità e al profilo molecolare di ciascun paziente, con specifica attenzione alla gestione dell’anemia e ai possibili switch terapeutici; valutare criticamente il potenziale ruolo dell’intelligenza artificiale come supporto ai processi decisionali clinici nella mielofibrosi, attraverso il confronto tra approcci derivati dalla pratica reale e output generati dall’ai; creare strumenti pratici, quali flussi decisionali, trasferibili nella pratica clinica quotidiana.
- Professionali
- Il progetto si propone di: consolidare le competenze diagnostiche nella mf, con attenzione ai parametri clinici e molecolari rilevanti; sviluppare capacità di valutazione integrata dei fattori di rischio, con focus sul paziente anemico, sulla tollerabilità ai trattamenti e sull’identificazione tempestiva dei segni di progressione o resistenza; identificare criteri di scelta terapeutica personalizzati in base alla risposta, alla tollerabilità e al profilo molecolare di ciascun paziente, con specifica attenzione alla gestione dell’anemia e ai possibili switch terapeutici; valutare criticamente il potenziale ruolo dell’intelligenza artificiale come supporto ai processi decisionali clinici nella mielofibrosi, attraverso il confronto tra approcci derivati dalla pratica reale e output generati dall’ai; creare strumenti pratici, quali flussi decisionali, trasferibili nella pratica clinica quotidiana.
- Di sistema
- Il progetto si propone di: consolidare le competenze diagnostiche nella mf, con attenzione ai parametri clinici e molecolari rilevanti; sviluppare capacità di valutazione integrata dei fattori di rischio, con focus sul paziente anemico, sulla tollerabilità ai trattamenti e sull’identificazione tempestiva dei segni di progressione o resistenza; identificare criteri di scelta terapeutica personalizzati in base alla risposta, alla tollerabilità e al profilo molecolare di ciascun paziente, con specifica attenzione alla gestione dell’anemia e ai possibili switch terapeutici; valutare criticamente il potenziale ruolo dell’intelligenza artificiale come supporto ai processi decisionali clinici nella mielofibrosi, attraverso il confronto tra approcci derivati dalla pratica reale e output generati dall’ai; creare strumenti pratici, quali flussi decisionali, trasferibili nella pratica clinica quotidiana.