Proposta formativa · otto incontri · edizione da calendarizzare
Formazione avanzata su Federated Learning applicato alla sanità: privacy, etica, applicazioni cliniche e tecnologie emergenti
Questa pagina descrive una proposta formativa, non un evento in calendario. Date, relatori ospiti, sede ed eventuale riconoscimento di crediti saranno definiti con l'ente che ne ospiterà l'edizione. Non è aperta alcuna iscrizione.
Un percorso formativo completo sul Federated Learning applicato all'ambito sanitario
Il ciclo è il versante didattico di FENITH, la linea di ricerca sull’apprendimento federato per la sanità italiana: i contenuti nascono da lì.
Studenti magistrali, dottorandi, ricercatori, professionisti healthcare e data scientists interessati a FL in ambito sanitario.
Otto incontri settimanali, 22 ore complessive in aula.
Calendario da concordare con l’ente ospitante.
Impianto ibrido: incontri in presenza e da remoto. Sede da definire.
Attestato di frequenza. L’eventuale riconoscimento di crediti formativi dipende dall’ente ospitante.
Ogni incontro accosta il fondamento metodologico al vincolo reale che lo rende necessario in sanità.
Laboratori con notebook commentati e dati sintetici o pubblici, dimensionati sulle risorse dell’ente ospitante.
8 seminari tematici per esplorare tutti gli aspetti del Federated Learning in Healthcare
Fondamenti di FL, architetture decentralizzate, FedAvg e varianti, comunicazione client-server, sfide e opportunità in healthcare.
Materiali →Differential Privacy, Secure Aggregation, conformità GDPR, attacchi alla privacy (model inversion, membership inference), framework etici.
Materiali →European Health Data Space (EHDS), HL7 FHIR, OMOP Common Data Model, integrazione FL con standard sanitari, casi d'uso conformi.
Materiali →Medical imaging (radiologia, patologia), genomics, EHR analytics, drug discovery, multi-institutional clinical trials federati.
Materiali →FedProx, SCAFFOLD, FedNova, communication efficiency (compression, quantization), personalization, hierarchical FL, edge deployment.
Materiali →Data trusts, data cooperatives, incentivazione partecipanti (Shapley values), ROI, strategie go-to-market, casi di successo industriali.
Materiali →Federated training di LLMs, LoRA/QLoRA federato, medical report generation, conversational AI, prompt engineering, safety alignment.
Materiali →Trend emergenti, regolamentazione (AI Act EU), mercato lavoro FL, come costruire portfolio, networking strategico, prossimi passi.
Materiali →Risorse complete per ciascun seminario: slides, codice, datasets, assignment
Elenco dei materiali previsti per ciascun incontro. Alla data odierna è sviluppato il primo seminario; gli altri sette sono definiti nel titolo e nei contenuti, e vengono prodotti all’attivazione del ciclo.
Presentazioni complete per ogni seminario in formato PDF
Laboratori hands-on con codice commentato e esempi pratici
Dati sintetici e insiemi pubblici di dominio clinico
Esercizi pratici con rubric di valutazione dettagliata
Selezione curata di articoli scientifici rilevanti
Registrazioni degli incontri, se l’ente ospitante ne consente la ripresa
Il programma è disponibile per l’attivazione presso università, scuole di dottorato, aziende sanitarie ed enti di formazione. Durata, modalità e taglio si adattano al pubblico.
ContattiPer proporre un’edizione del ciclo o richiedere il programma esteso