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Scadenza Iscrizione : 31 ottobre 2024

Facoltà di : MEDICINA E CHIRURGIA

Big data and value generation in biomedical research and clinical practice

Roma

Anno Accademico
2024/2025
Lingua
Italiano English
Tipologia Master
Master II livello
Frequenza
Full time
Modalità
In presenza

Presentazione del master

L’Università Cattolica del Sacro Cuore, per iniziativa della Facoltà di Medicina e chirurgia “A. Gemelli”, in collaborazione con:

  • GDMH
  • MAASTRO (Department of Radiation Oncology (MAASTRO), GROW School for Oncology and Developmental Biology, Maastricht University Medical Centre+, Maastricht, the Netherlands)
  • INNOVATION SPRINT
  • IBM
  • CNR
  • ROCHE
  • FARMINDUSTRIA
  • ASTRAZENECA

attiva  per l’anno accademico 2024/25 la V edizione del Corso di Master universitario di secondo livello in Big Data and Value Generation in Biomedical Research and Clinical Practice.

Il Master universitario di secondo livello ha la durata di un anno accademico per complessivi 60 crediti, pari a 1500 ore.

A coloro che avranno ultimato il percorso formativo previsto e superate le relative prove di valutazione (con voto espresso in trentesimi) sarà rilasciato un titolo di Master Universitario di “Master Universitario di secondo livello in Big Data and Value Generation in Biomedical Research and Clinical Practice”. 

Il Master universitario in  “Big Data and Value Generation in Biomedical Research and Clinical Practice” ha lo scopo di formare la figura professionale del Data Scientist in Biomedical Research and Clinical Practice, oltre a trasmettere ai medici e ai ricercatori le competenze necessarie per lo sfruttamento di risorse Big Data in ambito clinico, in un contesto fortemente multidisciplinare.

Obiettivi specifici del Master sono quelli di fornire strumenti e modelli, per estrapolare e analizzare informazioni provenienti da grosse moli di dati eterogenei (secondo standard di sicurezza e integrità) e andare, quindi, a valorizzare le informazioni ottenute al fine di migliorare ed agevolare i processi decisionali.

Le competenze di analisi, valorizzazione e modellazione dei dati nell’ambito delle organizzazioni sanitarie, acquisite durante il Master, consentono una preparazione professionale che garantisce l’inserimento nel mondo del lavoro nell’ambito delle aziende sanitarie pubbliche e private, degli enti pubblici e privati che svolgono attività di ricerca in campo clinico e le aziende industriali e di servizi operanti nel settore biomedico.

Il Master è rivolto a coloro che siano in possesso di laurea specialistica o magistrale e a chi abbia conseguito la laurea secondo gli ordinamenti didattici precedenti all’entrata in vigore del Decreto Ministeriale n. 509 del 3 novembre 1999.

Ulteriori Requisiti:

  • conoscenza della lingua Inglese (livello B2).

Il numero degli ammessi al Master universitario è fissato in un minimo di 5 e in un massimo di 20.

L’ammissione al Master universitario in Big Data and Value Generation in Biomedical Research and Clinical Practice sarà subordinata alla valutazione del curriculum di studio e del profilo scientifico/professionale dei candidati. 

Nel caso in cui le richieste di ammissione eccedessero il numero massimo degli ammessi, si procederà a un colloquio orale davanti ad una commissione costituita da docenti del Master, che stilerà l’elenco degli studenti ammessi, a suo insindacabile giudizio, sulla base dei titoli esibiti e delle risultanze del colloquio.

E’ previsto l’obbligo di frequenza. La partecipazione alla prova finale è subordinata alla verifica della frequenza di almeno l’80% delle lezioni.

Gli sbocchi professionali previsti per coloro che hanno conseguito il titolo di Master universitario in “Big Data and Value Generation in Biomedical Research and Clinical Practice” sono ampi ed in continua evoluzione. A titolo esemplificativo, si citano i seguenti ambiti:

  • Laboratori di ricerca clinica orientati ai Big data.
  • Industrie farmaceutiche che intendono includere l'analisi dei Big Data nei loro percorsi di ricerca 
  • Istituzioni e Pubblica Amministrazione, orientate all’utilizzo dei dati in campo Digital Health, attraverso persone formate sull’analisi e trattamento del dato.
  • Aziende private che operano in diversi campi nell'ambito della consulenza A.I. e intendono fornire servizi in Health (es. assicurazioni sanitarie).