AiBES
ABESCHOOL · www.abeschool.it
Catalogo formativo

AI per ricerca, didattica e produzione scientifica in ambito biomedico e farmaceutico

Dalla ricerca bibliografica alla submission. Percorsi pratici che accelerano attività complesse senza perdere controllo critico, responsabilità scientifica e accuratezza delle fonti.

Parliamone Scopri le aree
La proposta formativa

Percorsi per la ricerca biomedica e farmaceutica

Percorsi pratici per università, ospedali, istituti di ricerca, laboratori, organizzazioni di ricerca a contratto (CRO), aziende farmaceutiche e team clinici. Il catalogo è centrato sull'uso operativo dell'intelligenza artificiale (AI): ricerca bibliografica aumentata, NotebookLM, Gemini Deep Research, Gems, Scispace, Consensus, ChatGPT Codex, Claude/Cowork, Manus, gestione fonti, reference audit, review writing, figure e presentazioni scientifiche, journal search, editorial reviews e rebuttal writing.

AI, metodo e qualità scientifica

Fonti, plausibilità biologica, prompt avversariali, audit e controllo delle allucinazioni.

Ricerca, writing e submission

Research question, letteratura, Zotero, minireview, grant, journal finder, cover letter e response to reviewers.

Agenti, dati e workflow avanzati

Agentic AI, systematic review, meta-analisi, OMICS, Colab, dashboard e automazioni.

Didattica, esami e comunicazione accademico-sanitaria

Lesson plan, worksheet, materiali Moodle, diapositive e contenuti formativi supportati da AI. Creazione di domande d'esame, test, rubriche e prove di livello. Gestione semi-automatizzata di email, FAQ e risposte agli studenti con Gemini, Flow e Copilot, con personalizzazione dei materiali e delle comunicazioni per studenti con DSA e BES.

La metodologia

Ogni percorso si sviluppa in quattro fasi

01

Definire

Obiettivi, materiali e contesto: paper, linee guida, protocolli, bozze, dati e strumenti già in uso nel gruppo.

02

Osservare

Analisi guidata di workflow, strumenti AI e agenti applicati a casi concreti di ricerca, didattica o organizzazione.

03

Applicare

Trasferimento del metodo su attività reali del team, con esercizi pratici e produzione di output riutilizzabili.

04

Verificare

Revisione dei risultati, ottimizzazione dei prompt e creazione di procedure replicabili nel lavoro quotidiano.

I partecipanti lavorano su materiali reali del gruppo, come paper, linee guida, protocolli, bozze, dati o documenti operativi, per trasformare il corso in strumenti subito applicabili e riutilizzabili.

Destinatari

I corsi sono rivolti a gruppi con focus biomedico, clinico o farmaceutico:

  • Ricercatori, dottorandi, assegnisti e docenti universitari
  • Medici, specializzandi, infermieri e professionisti sanitari
  • Team di terapia intensiva, critical care e nutrizione clinica
  • Personale di laboratorio e gruppi preclinici o traslazionali
  • Clinical research team, medical affairs, medical writing e farmacovigilanza
  • Aziende farmaceutiche, biotech, CRO e team formazione

Risultati attesi

Al termine del percorso, i partecipanti avranno prodotto strumenti concreti e riutilizzabili, costruiti sui propri materiali di lavoro. A seconda del modulo scelto, gli output potranno includere:

  • NotebookLM strutturato su un tema clinico, biomedico o farmaceutico
  • Gemini Gem o assistente personalizzato per attività ricorrenti
  • Analisi di fattibilità di un progetto di ricerca a partire dalla Research Question per stesura di grant o fellowship
  • Draft di research paper, case report e review narrative o sistematiche con metanalisi, sviluppati con agenti come Manus, Codex e Claude Code
  • Tabelle PRISMA, forest plot, funnel plot e analisi del risk of bias
  • Notebook Colab per analisi RNA-seq con QC, DESeq2/edgeR, volcano plot, heatmap e PCA
  • Slide, poster, flowchart o graphical abstract per didattica, ricerca e comunicazione scientifica
  • Quiz Moodle in formato AIKEN, rubriche valutative e materiali per la verifica
  • Dashboard o report automatici da Excel e Google Sheets per analisi, monitoraggio e sintesi dei dati
Panoramica di uno studio clinico di Fase 2b: endpoint, sicurezza e generazione di evidenza
Evidenza · Riproducibilità · Controllo umano
Il catalogo

Le aree formative

Dodici aree modulari, componibili in percorsi su misura. Ogni area può essere erogata come seminario introduttivo, workshop pratico o corso completo.

01AI, metodo scientifico e pensiero critico
  • Analizzare overstatement, salti logici e limiti
  • Distinguere evidenza, interpretazione, ipotesi e opinione
  • Usare prompt avversariali su abstract e claim
  • Introdurre frizione cognitiva prima dell'output AI
  • Calibrare sicurezza e plausibilità biologica
  • Controllare allucinazioni, bias e fiducia eccessiva
02Prompting avanzato e assistenti personalizzati
  • Framework: task, contesto, esempi, valutazione e iterazione
  • Few-shot, tree of thought e chain density
  • ChatGPT Projects e Canvas per articoli, grant e handout
  • Gemini Gems per research assistant e teaching assistant
  • Istruzioni persistenti per tono, fonti e vincoli
  • Workflow riutilizzabili per materiali accademici
03Ricerca bibliografica aumentata e gestione delle fonti
  • SciSpace, Perplexity, Consensus, Elicit, Scite e The Literature per gap analysis e consensus/disagreement
  • Costruzione e raffinamento della research question
  • Screening preliminare degli articoli e sintesi comparativa
  • Recupero di linee guida, trial, review e meta-analisi aggiornate
  • Distinzione tra literature discovery, scoping review, narrative review e systematic review
  • Zotero, Mendeley ed EndNote: import, PDF, BibTeX, citazioni in Word e verifica manuale
04Revisioni sistematiche, meta-analisi e PRISMA con AI
  • Definizione di research question, criteri di inclusione/esclusione e protocollo operativo
  • Screening iniziale degli studi con ChatGPT, Gemini, Claude skill e ManusAI
  • Estrazione dati automatizzata da PDF
  • Tabelle comparative, cronologiche e tematiche
  • Effect size, modelli fixed/random, forest plot e funnel plot
  • Diagramma PRISMA, report PRISMA e risk of bias
  • Audit metodologico e controllo delle fonti
05NotebookLM, Gemini e digital brain scientifico
  • Notebook per paper, linee guida, protocolli e dati
  • OCR, trascrizioni e confronto tra documenti complessi
  • Uso di NotebookLM per note, schede, confronto documenti e materiali didattici
  • NotebookLM + Gemini per fonti, aggiornamenti e corpus controllato
  • Trasformazione di fonti in worksheet, quiz, journal club e sintesi per reparto
  • Audio e video overview quando utili alla formazione
06Agenti e workflow riutilizzabili per la ricerca
  • Task chaining per workflow scientifici complessi
  • Agenti per monitorare trial updates, linee guida e articoli chiave
  • Agenti per screening settimanale della letteratura
  • Agenti per estrazione dati da PDF e integrazione con Zotero API
  • Agenti di audit per citazioni, metodi, dati e coerenza narrativa
  • Gemini tramite Google AI Studio per agenti prompt-based con funzioni personalizzate
07Scientific and medical writing con AI
  • Mega prompt per introduction, methods, results, discussion, cover letter, rebuttal e response to reviewers
  • Scrittura assistita con agenti come Manus, Codex e Claude Code per draft di research paper, case report, minireview e review narrative o sistematiche
  • Grant application: razionale, state-of-the-art, obiettivi, metodologia, innovatività, impatto, timeline e work packages
  • Review e minireview: research question, outline, matrice delle fonti, prima bozza e riduzione della ridondanza
  • Journal finder e valutazione di scope, impact factor, rejection rate e probabilità di accettazione
  • Simulazione di peer review con commenti maggiori e minori
  • Scrittura del rebuttal: organizzazione dei commenti, tono della risposta, modifiche al manoscritto e lettera finale all'editor
  • Reference audit: controllo di fonti, claim, qualità, recency e coerenza narrativa
08AI tools per ricerca biomedica e farmaceutica
  • Use case su proteine, molecole, dati omici e letteratura scientifica
  • Piattaforme: AlphaFold, Chai-1, Boltz, RDKit, AutoDock Vina, Galaxy, Google Colab e MetaboAnalyst
  • Esempi introduttivi su drug discovery, virtual screening, RNA-seq, transcriptomics e metabolomics
  • Agenti AI, MCP e assistenti personalizzati per ricerca fonti, confronto tool e report preliminari
  • Lettura critica degli output: limiti, plausibilità biologica, tossicità, ADMET e validazione specialistica
09AI, dati biologici e analisi OMICS
  • Introduzione operativa a workflow RNA-seq con AI
  • Google Colab e generazione assistita di notebook
  • Pre-processing, QC, trimming e quantificazione
  • Normalizzazione con DESeq2/EdgeR
  • Espressione differenziale, volcano plot, heatmap e PCA
  • Pathway analysis assistita
  • Interpretazione dei risultati tramite agenti multimodali
  • Limiti, tracciabilità, riproducibilità e controllo umano del codice
10Presentazioni, figure e comunicazione scientifica
  • PowerPoint, Copilot, Gamma, Canva e Gemini
  • Script orali, pacing narrativo e transizioni
  • Journal club, presentazioni di reparto e congressi
  • Flowchart, graphical abstract, poster e figure narrative
  • Simulazione dell'esposizione orale con AI Voice
  • Controllo umano su dati, numeri e interpretazione
11Dati, dashboard e automazione operativa
  • Excel/Sheets con AI
  • Dashboard, filtri intelligenti e report automatici
  • Automazione di processi ripetitivi
  • Word/Docs con Copilot
  • Gmail intelligente, modelli email e traduzione
  • Word Transcribe, Otter/Whisper e sintesi di riunioni o lezioni
12Didattica sanitaria, simulazioni e valutazione con AI
  • Lesson plan, worksheet e unità didattiche
  • Quiz Moodle in formato AIKEN e rubriche valutative
  • Simulazioni di caso clinico e debriefing
  • Materiali per journal club e formazione di reparto
  • Documenti, email e traduzione assistita
  • Trascrizioni, sintesi di riunioni o lezioni e slide
Pipeline di ricerca traslazionale e sviluppo del farmaco, dalla scoperta alla medicina di precisione
Ricerca · Dati · Clinica
Un catalogo modulare

Formati, strumenti e percorsi su misura

Formati disponibili

  • Seminari introduttivi di 3 ore
  • Workshop pratici di 3–4 ore
  • Corsi di 8–16 ore
  • Corsi avanzati personalizzati
  • Laboratori su documenti, paper, review, grant o dati reali

Percorsi personalizzati

Il programma può essere adattato in base a:

  • Area terapeutica o scientifica
  • Livello di esperienza e ruolo professionale
  • Durata disponibile, strumenti e licenze già adottati
  • Policy dati, privacy e progetti di ricerca in corso
  • Percorso modulare personalizzato per IRCCS, università, CRO, pharma e aziende sanitarie
Percorsi tipo: Percorso base ricerca e scientific writing (10 ore) · Percorso premium agentic AI, systematic review e OMICS (8 ore) · Percorso didattica sanitaria, documenti e workflow organizzativi (16 ore) · Laboratorio intensivo su paper, review, grant o dati reali (4–8 ore).

Strumenti utilizzabili

ChatGPTGemini & GemsClaude / CoworkNotebookLMManusSciSpaceConsensusElicitScitePerplexityZoteroMendeleyEndNoteGoogle ColabDESeq2 / EdgeRGoogle AI StudioCopilotGammaCanvaMoodleOtter / Whisper
… e altri selezionati in base agli obiettivi e alle licenze già adottate

Ogni percorso include una parte dedicata a governance, qualità e limiti: controllo di fonti, numeri, claim, linguaggio causale, dati sensibili, privacy, policy di rivista e responsabilità clinica. Nei moduli su review, meta-analisi e OMICS, ogni output generato dall'AI viene trattato come ipotesi operativa da verificare: fonti, numeri, codice, grafici, metodi statistici e interpretazioni devono restare tracciabili, riproducibili e validati da competenza umana.

Il formatore

Marcello Arsura

Formatore e consulente in intelligenza artificiale per business e accademia. Fondatore e direttore di Abeschool | AiBES.

Il mio percorso nasce nella ricerca biomedica: dopo la laurea in Scienze biologiche all'Università degli Studi di Milano e il master in farmacologia all'Istituto Mario Negri, ho lavorato per anni negli Stati Uniti presso la Boston University School of Medicine e la University of Tennessee Health Science Center, come Assistant e poi Associate Professor of Pharmacology e Co-Director del Center for Anticancer Drug Research. Da quell'esperienza porto rigore scientifico, capacità di analisi critica e gestione di contenuti complessi.

Dal 2011 dirigo Abeschool, collaborando stabilmente con l'Università del Piemonte Orientale su inglese scientifico, medical writing e academic writing. Oggi mi occupo soprattutto di formazione pratica sull'AI generativa per aziende, enti di formazione, università e organizzazioni sanitarie, con percorsi come "Applied A.I. for Nursing Education" e "AI in Critical Care". Certificazioni Google "Prompting Essentials" e "AI Essentials".

Il mio approccio è pragmatico: partire dai bisogni reali, scegliere gli strumenti più adatti, definire processi chiari e mantenere sempre il controllo umano al centro.

Ricerca bibliografica e sintesi dell'evidenza: letteratura, evidence map e piano di ricerca

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Telefono 0321 613557
Sede Via Monte San Gabriele 8, Novara

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