Evento FAD · di Dipartimento Di Medicina - Dimed · online · 16 nov 2026
Fonte dati per questo evento: Agenas. Evento organizzato da provider terzo. Trova ECM riporta dati pubblici dell'evento a scopo informativo e non è responsabile né del corso né dei contenuti, né ha accordi commerciali o di collaborazione con il provider.
Questo corso ECM di tipo FAD Sincrona è offerto da Dipartimento Di Medicina - Dimed e assegna 1,5 crediti ECM. L'obiettivo formativo è: 2 - Linee guida - protocolli - procedure.
FAD webinar gratuito di 1,5 ore su tecnologie non animali (NATs) e intelligenza artificiale nella ricerca pre-clinica e clinica. Il 16 novembre 2026, organizzato dal Dipartimento di Medicina DIMED dell'Università di Padova.
Rendimento alto1,5 crediti all'ora, sopra la media (1,23) per gli eventi di questo tipo.
RES 54%, FAD 46%, prevalentemente in Veneto. Tempo medio di caricamento crediti su CoGEAPS: non disponibile. Tutti i corsi di Dipartimento Di Medicina - Dimed →
Dal programma del provider.
Le **Non Animal Technologies (NATs)**, siano esse organoidi, assembloidi, organ-on-chip, modelli in silico, sistemi microfisiologici, costituiscono un'evoluzione metodologica che permette di integrare i limiti intrinseci dei modelli animali, soprattutto laddove la traslabilità all'uomo rappresenti un unmet need oppure quando un modello animale non sia disponibile.
Aderire a modelli sperimentali **human-relevant** apre la possibilità ad avere dati più predittivi, riproducibili e rilevanti per l'uomo. L'adozione delle NATs è sostenuta da una crescente evidenza scientifica e da un indirizzo normativo internazionale che promuove il principio delle **3Rs** e, sempre più spesso, il passaggio verso approcci non animal-based (FDA nel 2025, per esempio, propone una roadmap per la riduzione dell'utilizzo di modelli animali negli studi di sicurezza preclinici).
Parallelamente, l'integrazione dell'**AI** nei processi di ricerca, sviluppo e analisi consente di accelerare la generazione e l'interpretazione dei dati, ottimizzare i modelli predittivi e automatizzare procedure complesse. L'AI rappresenta ormai uno strumento imprescindibile per l'analisi di **dataset multidimensionali**, tipici proprio delle NATs.
Formare professionisti capaci di utilizzare e valutare criticamente tali tecnologie è fondamentale per garantire competitività scientifica e conformità regolatoria, promuovendo lo sviluppo di competenze interdisciplinari al confine tra biologia, ingegneria, data science ed etica della ricerca.
16/11/2026
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