Tecniche della prevenzione nell'ambiente e nei luoghi di lavoro (abilitante alla professione sanitaria di Tecnico della prevenzione nell'ambiente e nei luoghi di lavoro) - Roma Azienda Ospedaliera Sant’Andrea

Programma Tecnici della Prevenzione 1. Basi di Biochimica Clinica per la Medicina del Lavoro • 1.1. Omeostasi e Alterazioni: Richiami ai processi biochimici fondamentali e alle risposte dell'organismo agli stress ambientali. • 1.2. Metabolismo e Tossicità: Panoramica dei principali processi metabolici e dei meccanismi di detossificazione. • 2. Introduzione ai Biomarcatori in Medicina del Lavoro • 2.1. Definizione e Classificazione: Cosa sono i biomarcatori (esposizione, effetto, suscettibilità). • 2.2. Caratteristiche di un Biomarcatore Ideale: Sensibilità, specificità, predittività, reversibilità. • 2.3. Vantaggi e Limiti dell'Uso dei Biomarcatori. 3. Biomarcatori di Esposizione a Agenti Chimici • 3.1. Monitoraggio Biologico: Scopi e principi. • 3.2. Esempi Pratici: Carbossiemoglobina per il monossido di carbonio, acido ippurico per il toluene, acido mandelico per lo stirene, piombo ematico. • 3.3. Matrici Biologiche: Sangue, urine, aria espirata. 4. Biomarcatori di Effetto e Danno d'Organo • 4.1. Indicatori di Danno Renale: Microalbuminuria, β2-microglobulina. • 4.2. Indicatori di Danno Epatico: Transaminasi (ALT, AST), γ-GT, bilirubina. • 4.3. Indicatori di Danno Respiratorio: Enzimi polmonari, marcatori di infiammazione. 5. Biomarcatori di Suscettibilità Individuale • 5.1. Polimorfismi Genetici: Enzimi del metabolismo xenobiotico (es. GST, CYP450). • 5.2. Significato Clinico: Come le differenze genetiche influenzano la risposta agli agenti tossici. 6. Valutazione e Interpretazione dei Pannelli di Biomarcatori • 6.1. Approccio Integrato: Combinazione di dati di esposizione, clinici e biomarcatori. • 6.2. Valori di Riferimento e Limiti Biologici di Esposizione (LBE). • 6.3. Criteri per la Scelta di un Pannello Specifico: In base al rischio lavorativo. 7. Applicazioni dell'Intelligenza Artificiale (IA) in Biochimica Clinica • 7.1. Introduzione all'IA e al Machine Learning: Concetti base e rilevanza in ambito medico. • 7.2. Analisi di Big Data in Laboratorio: L'IA per l'elaborazione di grandi quantità di dati da biomarcatori. • 7.3. Supporto alla Diagnosi e alla Previsione: Algoritmi predittivi per l'identificazione precoce di patologie professionali e la valutazione del rischio. 8. Applicazioni Pratiche e Casi Studio • 8.1. Sorveglianza Sanitaria in Settori Specifici: Industria chimica, metalmeccanica, agricoltura. • 8.2. Esempi di Patologie Lavorative: Intossicazioni, malattie professionali. • 8.3. Ruolo dei Biomarcatori nella Diagnosi Precoce e nella Prevenzione Secondaria. 9. Normative e Linee Guida • 9.1. Legislazione Nazionale e Comunitaria: Riferimenti normativi in materia di salute e sicurezza sul lavoro (D.Lgs. 81/08). • 9.2. Importanza dei Protocolli di Monitoraggio Biologico. • 9.3. Aspetti Etici e Privacy nell'Uso dei Biomarcatori e dei Dati Generati dall'IA. 10. Nuove Frontiere e Prospettive Future • 10.1. Biomarcatori Innovativi: Omics (genomica, proteomica, metabolomica) e loro potenziale. • 10.2. Nanotecnologie e Nanotossicologia. • 10.3. Il Futuro della Prevenzione in Medicina del Lavoro e il Ruolo Crescente dell'IA.

1) Medicina del Lavoro. Sannolo, N., & Vianello, M. (2022).Casa editrice Idelson-Gnocchi. 2) Elementi di biochimica clinica e medicina di laboratorio. M. Ciaccio. Casa editrice EdiSES