Corso ECM.5 - Impatto della AI nel contesto Sanitario (5 ECM)
ECM.5 – Impatto della AI nel contesto Sanitario (5 ECM)
Tipologia formativa proposta
Formazione a distanza asincrona, basata su studio individuale di materiali scientifici, abstract estesi, letture critiche, bibliografia internazionale e questionario finale di apprendimento.
Destinatari
Tutte le professioni sanitarie.
Obiettivo formativo AGENAS consigliato
Obiettivo 11 – Management sistema salute. Innovazione gestionale e sperimentazione di modelli organizzativi e gestionali.
Razionale scientifico generale
Il corso ECM.5 nasce con l’obiettivo di fornire ai professionisti sanitari una comprensione critica, aggiornata e scientificamente fondata dell’impatto dell’intelligenza artificiale nel contesto sanitario contemporaneo.
I tre articoli selezionati costruiscono un percorso progressivo e coerente:
- comprensione tecnico-scientifica dei modelli AI applicati alla diagnosi e alla predizione delle malattie;
- comprensione delle problematiche di explainability, integrabilità e accettazione clinica;
- comprensione del livello reale di preparedness e percezione dell’AI tra operatori sanitari e studenti.
Il corso affronta l’intelligenza artificiale non come semplice tecnologia computazionale, ma come trasformazione sistemica dell’ecosistema sanitario. L’AI modifica infatti:
- processi decisionali;
- diagnosi e stratificazione del rischio;
- workflow clinici;
- responsabilità professionali;
- relazione terapeutica;
- modelli formativi;
- gestione organizzativa;
- competenze cognitive richieste ai professionisti sanitari.
Il percorso è pienamente coerente con un accreditamento ECM multiprofessionale poiché sviluppa competenze trasversali oggi fondamentali:
- AI literacy;
- pensiero critico;
- interpretazione degli output algoritmici;
- comprensione dei bias;
- explainability;
- supervisione umana;
- integrazione clinica dell’AI;
- responsabilità etica e professionale.
Struttura didattica del corso
Il corso è organizzato in tre capitoli principali, ciascuno costruito attorno a un articolo scientifico internazionale corredato da traduzione estesa, sintesi critica e approfondimento clinico-organizzativo.
Capitolo 1 – Fondamenti dell’AI clinica: machine learning, deep learning, diagnosi e predizione delle malattie
Capitolo 2 – Explainability, integrabilità e accettazione clinica dell’AI sanitaria
Capitolo 3 – Preparazione percepita e impatto professionale dell’AI tra studenti e operatori sanitari
Architettura didattica complessiva
Il corso può essere articolato secondo una progressione logica:
- Comprendere i fondamenti dell’AI clinica:
machine learning, deep learning, diagnosi, predizione e medicina personalizzata. - Comprendere l’adozione clinica dell’AI:
explainability, integrabilità, workflow, usability e sostenibilità cognitiva. - Comprendere la preparedness professionale:
atteggiamenti, competenze, formazione continua e impatto organizzativo.
Competenze attese
Al termine del corso, il professionista sanitario dovrebbe essere in grado di:
- descrivere i principali modelli AI applicati alla sanità;
- distinguere machine learning, deep learning, transfer learning ed ensemble learning;
- comprendere il ruolo dell’AI nella diagnosi e nella predizione delle malattie;
- riconoscere i limiti metodologici e i bias algoritmici;
- comprendere il valore di explainability e integrability;
- identificare i rischi di automation bias;
- comprendere l’impatto dell’AI sui workflow clinici;
- valutare criticamente l’integrazione uomo-macchina;
- sviluppare un atteggiamento professionale responsabile e non delegante verso l’automazione.
Tabella di proporzione didattica e attribuzione dei crediti
Capitolo | Articolo | Pagine articolo inglese | Pagine lettura critica e materiali in italiano | Peso formativo stimato | Crediti ECM | Numero domande ECM |
1 | Sadr et al. – Unveiling the potential of artificial intelligence in revolutionizing disease diagnosis and prediction: A comprehensive review of machine learning and deep learning approaches | 32 pagine | 38 pagine | Alto | 2,20 | 7 |
2 | Liu et al. – Improving explainability and integrability of medical AI to promote health care professional acceptance and use: Mixed systematic review | 24 pagine | 26 pagine | Alto | 1,60 | 5 |
3 | Jibril et al. – Will healthcare workers incorporate artificial intelligence in their practices? | 3 pagine | 6 pagine | Medio-alto | 1,20 | 3 |
Totale | Materiali didattici italiani + articoli originali | 59 pagine in inglese | 70 pagine in italiano | 5 ore equivalenti FAD | 5,00 ECM | 15 domande |
Valutazione finale di coerenza ECM
Il corso ECM.5 risulta coerente con un accreditamento multiprofessionale poiché affronta contenuti trasversali a tutte le professioni sanitarie:
- innovazione digitale;
- supporto decisionale;
- gestione dei dati sanitari;
- workflow clinici;
- responsabilità professionale;
- explainability;
- supervisione umana;
- formazione continua;
- sicurezza e qualità dell’assistenza;
- integrazione uomo-macchina.
La struttura a tre capitoli consente di evitare una visione riduttiva dell’intelligenza artificiale come semplice tecnologia diagnostica, proponendo invece una lettura sistemica dell’AI sanitaria come fenomeno clinico, organizzativo, cognitivo, formativo ed etico.
Altri articoli consigliati per approfondimento
I seguenti articoli, pur non inclusi nella struttura principale del corso ECM.5, possono essere suggeriti come letture integrative facoltative:
- Zhang, X. M., Li, B., & Huang, L. (2026). Brain + X: Interdisciplinary health professions education for the AI era. Medical Teacher.
- Merkebu, J., & Samuel, A. (2025). Humanizing AI training for health professions educators. Medical Teacher.
- Nofal, H. A., et al. (2025). The impact of an artificial intelligence enhancement program on healthcare providers’ knowledge, attitudes, and workplace flourishing. Frontiers in Public Health.
- Babitsch, B., Hannemann, N., & Hübner, U. (2025). Trust in artificial intelligence in wound care: Perspectives of healthcare professionals and patients in Germany. Studies in Health Technology and Informatics.