Intelligenza artificiale nel settore sanitario

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L'intelligenza artificiale nel settore sanitario si riferisce all' applicazione dell'intelligenza artificiale (AI) per imitare la cognizione umana nell'analisi, presentazione e comprensione dei dati medici complessi, o per superare le capacità umane fornendo nuovi modi per diagnosticare, trattare o prevenire malattie.^[1][2] Nello specifico, l'IA è la capacità degli algoritmi informatici di arrivare a conclusioni approssimative basate esclusivamente sui dati di input.

L'obiettivo principale delle applicazioni sanitarie legate all'IA è analizzare le relazioni tra i dati clinici e i risultati dei pazienti.^[3] I programmi di intelligenza artificiale vengono applicati a pratiche quali la diagnostica, lo sviluppo di protocolli di trattamento, lo sviluppo di farmaci, la medicina personalizzata e il monitoraggio e la cura dei pazienti . Ciò che differenzia la tecnologia AI dalle tecnologie tradizionali nel settore sanitario, è la capacità di raccogliere dati più grandi e diversificati, elaborarli e produrre un output ben definito per l'utente finale. L'apprendimento automatico e l'apprendimento profondo sono alla base degli algoritmi di IA. Questi algoritmi imparano dai dati e possono riconoscere schemi complessi, come quelli presenti nelle immagini radiografiche, che sono tra gli esami più comuni in radiologia. Gli algoritmi di IA si differenziano dagli esseri umani per due aspetti principali: 1) sono letterali, cioè seguono le istruzioni programmate e apprendono solo dai dati forniti; 2) alcuni algoritmi di apprendimento profondo sono "scatole nere", ovvero forniscono risultati accurati ma senza spiegazioni facilmente comprensibili sulla logica sottostante.

L'applicazione diffusa dell'IA in sanità è relativamente recente e la ricerca in questo campo è in continua evoluzione. L'IA viene esplorata in diverse aree mediche e industriali. Tuttavia, l'uso dell'IA solleva importanti questioni etiche, come la privacy dei dati, l'automazione del lavoro e i potenziali bias^[4] Inoltre, l'introduzione di nuove tecnologie basate sull'IA può incontrare resistenze da parte degli operatori sanitari, rallentando l'adozione..^[5]

Nonostante le sfide, l'IA ha dimostrato il suo valore nell'analisi di grandi quantità di dati sanitari. Collaborazioni come quella tra Google e la Mayo Clinic o progetti come quello dell'Università della California, a San Diego, che ha sviluppato un programma diagnostico basato sull'analisi di 1,3 milioni di cartelle cliniche pediatriche, evidenziano il potenziale dell'IA nel migliorare la pratica clinica e la ricerca medica.^[6]