Corso di formazione Smart Vet Tech Intelligenza Artificiale e Innovazione Digitale in Medicina Veterinaria

Titolo
Attestato di partecipazione

CFU
24

L’intelligenza artificiale e le tecnologie digitali stanno entrando nella pratica veterinaria quotidiana: software che supportano la lettura di immagini diagnostiche e preparati citologici, cartelle cliniche elettroniche, dispositivi indossabili che monitorano il paziente a casa, teleconsulti con il proprietario. Sono strumenti potenti, che però chiedono a chi lavora in clinica nuove competenze: capire quanto un algoritmo è affidabile e dove può sbagliare, proteggere i dati clinici, integrare le nuove tecnologie nei flussi di lavoro e saperle spiegare al cliente.

Smart Vet Tech nasce per formare questa figura: un professionista (medico veterinario, tecnico veterinario o responsabile di struttura) capace di valutare, adottare e governare l’innovazione digitale in clinica, con spirito critico e attenzione a etica e responsabilità. Non uno sviluppatore software, ma il punto di riferimento della struttura per AI, telemedicina e dati: chi sa scegliere la soluzione giusta, misurarne i risultati e trasformarla in un servizio migliore per il paziente e per il proprietario.

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Obiettivi

Sviluppare la capacità di valutare e utilizzare soluzioni digitali nella clinica veterinaria;
comprendere prestazioni e limiti dell’AI diagnostica;
organizzare attività di telemedicina e monitoraggio remoto;
analizzare dati clinici; valutare costi e benefici dell’innovazione;
applicare le competenze in un progetto finale.

Le attività saranno declinate secondo il ruolo professionale del partecipante.

Il corso non richiede competenze di programmazione: forma professionisti in grado di scegliere, usare e governare le tecnologie digitali nella pratica clinica, non sviluppatori software.

Destinatari

Studenti e laureati in Medicina Veterinaria e aree affini; medici veterinari interessati alla formazione continua; tecnici veterinari diplomati ABIVET o con qualifiche equivalenti; studenti di corsi L-38; responsabili di strutture veterinarie e operatori pet-tech.

Requisiti di ammissione

Per accedere al corso è richiesto uno dei seguenti requisiti:

iscrizione a un corso di laurea in area sanitaria, veterinaria, biologica, zootecnica, informatica o equivalente con almeno 120 CFU acquisiti;
laurea nelle medesime aree;
diploma di scuola secondaria superiore e almeno tre anni di esperienza documentata in ambito clinico veterinario;
diploma di Tecnico Veterinario rilasciato da ABIVET o qualifica equivalente conforme alla norma UNI 11874:2025.

Presentazione partner

ABIVET è l’unica scuola in Italia accreditata ACOVENE (Accreditation Committee for Veterinary Nurse Education) per la formazione del Tecnico Veterinario, con un percorso di livello EQF 4 conforme alla norma UNI 11874:2025. Con sede a Roma, porta nel corso la sua rete di strutture veterinarie, la casistica clinica e docenti che lavorano ogni giorno nella pratica.

International School of One Health è l’istituzione del gruppo ABIVET con sede a Malta dedicata alla formazione superiore secondo l’approccio One Health, che lega salute animale, umana e ambientale. Nel corso cura, insieme ad ABIVET, la progettazione didattica, i docenti specialistici e il tutoraggio.

Perché scegliere questo corso

Formula online flessibile

Massima libertà su come, quando e dove studiare

Docenti di alto profilo

Esperti accademici e professionisti di settore per apprendere conoscenze aggiornate e pratiche

Specializzazione e avanzamento di carriera

Sviluppa competenze avanzate per ruoli di responsabilità

Certificazione e riconoscimento accademico

Rendi il tuo CV più competitivo con un titolo accreditato

Pensato per la clinica reale

Casi clinici, dati reali e un project work su un problema concreto del tuo lavoro

Nessuna competenza di programmazione richiesta

Impari a scegliere, usare e valutare gli strumenti di AI, non a scriverne il codice

Un percorso per tutto il team

Contenuti declinati sul ruolo: medico veterinario, tecnico veterinario, responsabile di struttura

Programma

Modulo 1

Trasformazione digitale in medicina veterinaria (4 CFU)

Cartelle cliniche elettroniche, flussi di lavoro digitali, interoperabilità, cybersecurity e protezione dei dati, indicatori e cruscotti. Obiettivo: valutare le soluzioni digitali e la loro adozione nel proprio contesto clinico.

Modulo 2

Intelligenza artificiale applicata alla diagnostica veterinaria

Fondamenti di machine learning e deep learning, imaging, citologia e analisi predittive; triage e predizione di malattia (disease prediction), verso una medicina veterinaria personalizzata: predizione della risposta terapeutica e della traiettoria di malattia; validazione dei modelli, sensibilità, specificità e limiti; aspetti etici e responsabilità. Obiettivo: interpretare criticamente le prestazioni dei sistemi AI a supporto della decisione clinica.

Modulo 3

Telemedicina e monitoraggio remoto del paziente

Triage e teleconsulto, dispositivi wearable e IoT (anche nella zootecnia di precisione), monitoraggio del paziente cronico, integrazione con i sistemi gestionali, consensi e protocolli. Obiettivo: progettare un servizio appropriato di telemedicina, comprendendone limiti e requisiti operativi.

Modulo 4

Gestione e analisi dei dati clinici veterinari

Strutture dati, standard di interoperabilità, qualità e tracciabilità, anonimizzazione, analisi descrittiva e visualizzazione; indicatori e audit clinico; dati epidemiologici e approccio One Health (zootecnia, zoonosi, antibiotico-resistenza); aspetti etici e normativi, compliance, archiviazione dei big data e gestione del rischio. Obiettivo: organizzare e analizzare un dataset clinico e costruire un cruscotto sintetico.

Modulo 5

Innovazione e organizzazione della clinica veterinaria

Modelli organizzativi, introduzione e valutazione di nuove tecnologie, ritorno dell’investimento, gestione del cambiamento e comunicazione al cliente. Obiettivo: costruire un business case per una soluzione digitale e pianificarne l’adozione.

Modulo 6

Project work ed elaborato finale

Progetto individuale o in gruppo di massimo tre partecipanti, su un problema reale concordato con il Comitato Scientifico. Tema da individuare entro il terzo mese; definizione di obiettivi, metodo e risultati, tutoraggio e presentazione scritta e orale.

Approfondimenti in piattaforma

Oltre ai moduli, su piattaforma ABIVET sono disponibili approfondimenti monografici da seguire in qualsiasi momento.

Area medico-veterinaria

Data-driven clinic. Come i dati biologici pregressi e longitudinali possono orientare la decisione terapeutica: esempi dalla medicina umana e applicabilità in veterinaria.
Epidemiologia, antibiotico-resistenza e zoonosi. Big data e AI per seguire l’evoluzione dei microrganismi di interesse veterinario, dalla zootecnia alla salute pubblica.
Ricerca veterinaria e AI. Scienze omiche e big data analysis in veterinaria, il contributo dell’AI e la trasferibilità alla pratica clinica.
Dalla ricerca alla clinica. La traslazione come collo di bottiglia dell’AI in veterinaria: casi dalla ricerca più avanzata e principali criticità.
Advanced AI-based image analysis. Integrare metodiche di imaging diverse, e imaging con dato clinico-anamnestico; il giudizio congiunto specialista + AI: vantaggi, rischi e prospettive.
One Health. L’AI nell’integrazione multidisciplinare e il ruolo della medicina veterinaria.
Big data in telemedicina. Raccogliere, integrare e interpretare dati longitudinali con l’AI: possibilità, limiti e prospettive.

Area tecnico-informatica

L’architettura dell’AI. LLM, reti neurali, alberi decisionali e i sistemi informatici che reggono le applicazioni di AI.
Black box vs white box. Cosa accade dentro un modello diagnostico mentre elabora: compliance clinica e consapevolezza decisionale.
AI mistakes. Errori, bias di addestramento e processi decisionali dei modelli: come capire quando, di chi e su cosa fidarsi.
AI mixology. Capacità, limiti e rischi di ogni modello e come farne lavorare più insieme per un risultato migliore.
Cybersecurity e data storage. Dove finiscono i dati clinici elaborati con sistemi di AI e come proteggere i dati, e noi stessi, da chi usa l’AI per accedervi.
Addestrare un’AI. Cos’è l’addestramento, su quali dati avviene e quando ha senso addestrare in-house un sistema per le proprie esigenze.

Esercitazioni laboratori e verifiche intermedie

Sono previste esercitazioni e casistica applicativa a supporto dei moduli e del project work. Le esercitazioni si svolgono su casi clinici, immagini diagnostiche e dataset reali, con il supporto dei tutor.

Modalità di verifica finale

Il corso si conclude con la presentazione e discussione del project work davanti a una commissione di docenti del corso. Il project work, individuale o in gruppo (massimo tre partecipanti), affronta un problema reale della pratica veterinaria ed è seguito da un tutor dalla scelta del tema fino alla presentazione finale.

Titolo rilasciato

Al superamento della prova finale viene rilasciato l’attestato di completamento del corso Smart Vet Tech con il riconoscimento di 24 CFU.

Quota di iscrizione e informazioni

Inizio corso: gennaio 2027
Durata: 7-8 mesi
Quota di iscrizione: € 1.250
Early bird: € 1.000 per iscrizioni entro il 30 novembre 2026

Informazioni

Per informazioni finalizzate all’iscrizione

ABIVET Academy
+39-06 94806119
formazione@abivet.com