Come l’IA cambia la sanità

Dall’evento Icaih 2019 prospettive e criticità dei big data applicati alla medicina
Database e algoritmi per l’elaborazione delle informazioni biologiche favoriranno la prevenzione e la cura delle malattie. Ma occorre creare un contesto collaborativo e di rispetto dei principi etici
di Giulio Zangrandi

Medicina e Intelligenza Artificiale continuano a lavorare sinergicamente per rafforzare il proprio legame. Ma affinché questo sforzo sia efficace, servono un contesto di open innovation e un approccio alla progettazione e all’applicazione della tecnologia che ponga uomo e società al centro dello sviluppo, rispettando anche le questioni etiche. Da queste riflessioni ha preso ieri le mosse la due giorni di Icaih 2019 – La prima conferenza industriale su Intelligenza Artificiale e Salute, intitolata appunto Come l’Intelligenza Artificiale sta modellando il futuro della salute, un evento realizzato in partnership tra Vega Research Laboratories, Promoest (agenzia specializzata nell’organizzazione di eventi e congressi in Italia e all’estero) e Class Editori , con il patrocinio di Regione Lombardia e in collaborazione con Atellas Pharma, Audens, Centro Cardiologico Monzino, Cochlear, Fujifilm, Ibm, Ics Maugeri, e inoltre, Leo Pharma, Mangrovia, Medspa, Msd, Novartis e Rbm Assicurazione Salute e tenutosi al Palazzo Pirelli .
Paolo Panerai, editor in chief & ceo di Class Editori , nell’aprire i lavori ha sottolineato il ruolo strategico svolto dall’Intelligenza Artificiale e dall’analisi dei dati applicata alle malattie e alla salute, evidenziando, al contempo, come sia necessario delimitare «il confine tra importanza dei dati per la salute e importanza della privacy». Una delle persone più virtuose in questo senso è il presidente e fondatore di Isi Foundation, Mario Rasetti, intervenuto tra l’altro nel numero speciale del magazine Class (in edicola da ieri) dedicato a Icaih 2019, al quale Panerai ha destinato parole di stima, ricordando come nel 2009 abbia studiato in maniera predittiva l’aviaria permettendo all’Oms di prevedere come si diffondono le pandemie. Dai panel che si sono susseguiti, dove operatori del settore e accademici hanno discusso il ruolo dell’AI nella scoperta dei farmaci, nella clinica e nell’health care, è invece emerso come database ed algoritmi per l’apprendimento, le gestione e l’elaborazione dei dati biologici, pur promettendo grandi vantaggi nella cura e nella prevenzione, debbano ancora superare numerose criticità, quali la scarsa qualità dei dati, che rischia di produrre distorsioni nell’output, lo scollamento tra università ed aziende e la mancanza presso gli stessi medici delle competenze utili alla gestione delle nuove tecnologie. (riproduzione riservata)

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