{"id":14984,"date":"2019-06-24T14:57:37","date_gmt":"2019-06-24T12:57:37","guid":{"rendered":"https:\/\/tls.giangocomunicazione.it\/intelligenza-artificiale-in-ambito-diagnostico-aspetti-legali-ed-etici-atteso-levento-ai4diag-il-27-giugno-a-firenze\/"},"modified":"2019-06-24T14:57:37","modified_gmt":"2019-06-24T12:57:37","slug":"intelligenza-artificiale-in-ambito-diagnostico-aspetti-legali-ed-etici-atteso-levento-ai4diag-il-27-giugno-a-firenze","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.toscanalifesciences.org\/it\/news-e-eventi\/intelligenza-artificiale-in-ambito-diagnostico-aspetti-legali-ed-etici-atteso-levento-ai4diag-il-27-giugno-a-firenze\/","title":{"rendered":"Intelligenza artificiale in ambito diagnostico: aspetti legali ed etici. Atteso l’evento AI4Diag il 27 giugno a Firenze."},"content":{"rendered":"

In vista del webinar, abbiamo approfondito il tema con Francesco Mazzini<\/strong>, Project Manager del Distretto Toscano Scienze della Vita<\/a>.<\/p>\n

Primo di 5 appuntamenti, il 27 giugno<\/strong> prossimo si terr\u00e0 a Firenze<\/strong> il webinar \u201cAI applications in healthcare \u2013 privacy, legal and ethical aspects overview\u201d<\/strong><\/em>, organizzato dal Distretto nell\u2019ambito delle attivit\u00e0 del progetto europeo AI4Diag<\/strong> (Strategic Cluster Partnership for increased competitiveness of European Medical Diagnostics SMEs through Artificial Intelligence), nel quale il Distretto \u00e8 coinvolto insieme ad altri 4 cluster europei.
\nDopo il workshop del 29 maggio \u201cArtificial intelligence in health and well-being\u201d, in cui pi\u00f9 di 100 partecipanti hanno potuto approfondire le potenzialit\u00e0 applicative dell\u2019intelligenza artificiale (IA) attraverso esempi e attivit\u00e0 guidate tenuti da esperti del settore del territorio, si continua a parlare di IA dal punto di vista regolatorio, etico e legale.
\nObiettivo del webinar, che sar\u00e0 trasmesso in streaming e registrato per essere messo poi a disposizione sul sito del progetto AI4Diag, \u00e8 offrire alle imprese del settore una panoramica su come affrontare correttamente la gestione dei dati, la privacy, le altre questioni legali ed etiche connesse con lo sviluppo di applicazioni basate sull’IA nella diagnostica e nella sanit\u00e0<\/strong>, consentendo loro di identificare, qualificare e risolvere le potenziali insidie.<\/p>\n

Ce ne parla Francesco Mazzini, project manager del Distretto:
\nIl webinar del 27 giugno \u00e8 il primo di 5 appuntamenti tematici che i partner del progetto AI4Diag organizzano<\/strong> per supportare le aziende medicali diagnostiche nella comprensione, adozione e sfruttamento delle opportunit\u00e0 offerte dalle tecnologie correlate all\u2019IA.
\nLe applicazioni di IA si basano su algoritmi di raccolta, elaborazione e analisi dei dati sanitari, fornendo previsioni o raccomandazioni per la diagnosi, la terapia, lo stato di salute, lo stile di vita, la nutrizione, ecc. Tuttavia, la gestione dei dati relativi alla salute solleva questioni normative, di privacy, di sicurezza ed etiche che devono essere conosciute e gestite correttamente per evitare potenziali ostacoli nello sviluppo delle applicazioni di IA. Inoltre, l’intrinseca natura delle tecniche di IA basate su deep learning, il cui meccanismo di funzionamento \u00e8 di difficile decifrazione, comporta altre questioni legali ed etiche, come la qualit\u00e0, la sicurezza e la validazione dell’efficienza e della trasparenza operativa, le possibili distorsioni interpretative, la responsabilit\u00e0 dell\u2019eventuale danno, la brevettabilit\u00e0, l’anonimizzazione dei dati dei pazienti e la privacy.
\nCon questo webinar cercheremo di fare maggiore chiarezza su questi aspetti, in modo che le imprese europee del settore li abbiano ben presenti e possano affrontarli nel migliore dei modi per garantire il successo dei propri prodotti e servizi.\u201d<\/p>\n

Le aspettative che gli operatori del settore salute nutrono rispetto all\u2019applicazione dell\u2019intelligenza artificiale (IA) all\u2019healthcare sono molto alte. Quali sono le applicazioni pi\u00f9 facilmente implementabili?<\/strong><\/em>
\nS\u00ec, le aspettative sono molto alte, nel nostro settore come sostanzialmente in tutti gli altri. Il tasso di crescita annuo delle applicazioni basate su IA nell\u2019healthcare viene indicato dai report di settore tra il 43 e il 50% nel periodo 2019-2025, con un mercato che gi\u00e0 oggi sfiora i 2 miliardi di dollari.
\nL\u2019IA \u00e8 attesa incidere profondamente il sistema sanitario, spinta dalla disponibilit\u00e0 di grandi moli di dati e dalle sempre pi\u00f9 potenti tecniche di apprendimento automatico. Le prime applicazioni, alcune gi\u00e0 in uso, saranno quelle correlate alla diagnostica per le immagini in tutte le sue declinazioni, in quanto l\u2019analisi delle immagini \u00e8 oggi gi\u00e0 una tecnologia piuttosto matura. Ma non passer\u00e0 molto perch\u00e8 gli ambiti di applicazione si estendano, con un sempre pi\u00f9 ampio impiego di sistemi di supporto decisionale a vari livelli.<\/p>\n

Quali sono aspetti etici, legali e di privacy pi\u00f9 critici per una reale innovazione portata dall\u2019intelligenza artificiale in questo ambito? Cosa si sta facendo in questi anni e cosa si prevede in prospettiva?<\/strong><\/em>
\nLa Commissione Europea ha avviato ormai da pi\u00f9 di un anno un tavolo di lavoro di esperti che ha sviluppato e continua a sviluppare delle linee guida per la progettazione di sistemi di intelligenza artificiale affidabili, nel rispetto della centralit\u00e0 dell’essere umano. La prima bozza<\/a> pubblicata quest\u2019anno riporta indicazioni utili per un\u2019implementazione pratica dei principi enunciati, riportando anche una procedura di assessment per verificare se l\u2019applicazione sviluppata basata su IA sia concorde con le linee guida.
\nSul fronte della privacy, \u00e8 il Regolamento europeo sulla protezione dei dati (GDPR) a regolamentare strettamente l\u2019accesso e uso dei dati personali, ed \u00e8 piuttosto recente. Tuttavia, si comincia gi\u00e0 a parlare di possibili criticit\u00e0 da dirimere collegate all\u2019accelerazione delle applicazioni di IA. A questo, nel nostro settore si aggiunge anche il regolamento sui clinical trial, con le sue linee guide ancora in sviluppo per una sua definitiva attuazione, con indicazioni per la gestione dei dati acquisiti nel trial.
\nL\u2019implementazione di queste regolamentazioni non \u00e8 sempre chiara e di semplice applicazione, ed anche la loro traduzione operativa non \u00e8 molto standardizzata e omogenea. Questo diventa un ostacolo per lo sviluppo e validazione di applicazioni basate su IA, per le quali l\u2019accesso ai dati sanitari \u00e8 essenziale: e nel nostro sistema sanitario ci sono molti dati inutilizzati che potrebbero essere sfruttati in tal senso. E\u2019 un limite noto e ormai sotto l\u2019attenzione di tutti gli stakeholder interessati che stanno lavorando per trovare soluzioni che mantengano da un lato la necessit\u00e0 di privacy e dall\u2019altro consentano uno sfruttamento pi\u00f9 snello ed efficace di questa miniera di dati.
\nDal punto di vista legale, l\u2019automazione decisionale possibile con le tecniche di IA e la sostanziale impossibilit\u00e0 di conoscenza dei meccanismi predittivi utilizzati e sviluppati dalle tecniche di deep learning solleva questioni sulle responsabilit\u00e0 in caso di danno e sulla trasparenza dei processi. A questo riguardo gli enti regolatori (ad es. FDA) si stanno gi\u00e0 muovendo per cercare di definire delle linee guida per regolamentare questi aspetti, avendo sempre come obiettivo la salvaguardia del paziente. A mio avviso, su questi temi verosimilmente assisteremo ad un processo continuo di adeguamento della regolamentazione nei prossimi anni, considerata la velocit\u00e0 di evoluzione di questi sistemi.<\/p>\n

Come l\u2019intelligenza artificiale pu\u00f2 cambiare lo sviluppo e l\u2019innovazione del settore diagnostico?<\/strong><\/em>
\nL\u2019intelligenza artificiale consente un utilizzo pi\u00f9 efficace di molti dati diagnostici (ad es. dati di imaging, segnali da strumenti medicali), che si pu\u00f2 tradurre in un supporto decisionale al clinico rilevante, sia in termini di risparmio dei tempi di diagnosi sia spesso nell\u2019identificazione precoce di un problema per il paziente. Affiancare ai propri strumenti sistemi di questo tipo far\u00e0 la differenza sul mercato, in continua e crescente competizione. Occorre per\u00f2 ricordare che sar\u00e0 la validazione di questi supporti il punto forse pi\u00f9 critico e discriminante, in quanto sono stati gi\u00e0 evidenziati casi di evidenti distorsioni interpretative di applicazioni basate su IA, che in altri settori sono pi\u00f9 sopportabili e gestibili, nel nostro non sono ammissibili.
\nMa l\u2019innovazione \u00e8 anche nello sviluppo dei prodotti, basti pensare alla ricerca di nuovi biomarkers diagnostici, ai sistemi di simulazione e predizione su materiali e componenti, ai sistemi di manutenzione predittiva, per passare poi all\u2019ottimizzazione di processo, distribuzione, logistica, innovazioni comuni ad altri settori che necessiteranno anche di sforzi in termini di formazione professionale per rimanere al passo con i tempi.<\/p>\n

 <\/p>\n

Scarica il Programma<\/a> <\/strong>dell’evento<\/p>\n

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