L’intelligenzaartificiale si sta sviluppando rapidamente, ma perché possa essere davvero utile in campo sanitario deve confermarsi anche affidabile e responsabile. Questo è l’obiettivo del consorzio Trustworthy & Responsible AI Network (TRAIN), che in Europa vede la partecipazione di Erasmus MC (Paesi Bassi), HUS Helsinki University Hospital (Finlandia), Sahlgrenska University Hospital (Svezia), Skåne University Hospital (Svezia), Università Vita-Salute San Raffaele (Italia) e University Medical Center Utrecht (Paesi Bassi). Partner tecnologico è Microsoft.
Scopo di TRAIN è, infatti, rendere gli strumenti di IA implementati e implementabili nell’assistenza sanitaria: più sicuri, affidabili e di qualità.
Carlo Tacchetti, ordinario di Anatomia Umana alla Facoltà di Medicina e Chirurgia dell’Università Vita-Salute San Raffaele, coordinatore del programma strategico AI di UniSR e direttore del Centro di Imaging Sperimentale, Istituto Scientifico San Raffaele dichiara: «L’attenzione di TRAIN ai principi dell’AI responsabile e alla collaborazione che preserva la privacy rafforza le nostre strategie per sfruttare in modo sicuro ed etico le tecnologie di AI. Questa iniziativa crea fiducia, protegge i dati dei pazienti e allinea le pratiche delle istituzioni partecipanti agli standard sanitari europei».
Per poter divenire affidabile e responsabile, gli strumenti di IA implementati in sanità devono essere verificati, studiandone esiti e risultati e, al tempo stesso, occorre lavorare sul preservare la privacy di chi accede alle piattaforme.
Come raggiungere l’obiettivo
Al fine di favorire l’avanzamento tecnologico in ambito di IA Europe TRAIN si impegna a fornire la tecnologia e gli strumenti necessari a rendere operativi i principi di IA affidabile e responsabile, ma anche a rendere accessibili le best practice dell’IA applicata alla Sanità, in materia di sicurezza, affidabilità, monitoraggio dell’andamento degli algoritmi e gestione responsabile dei processi.
Per preservare la privacy, il consorzio fornirà anche un portale online sicuro su cui poter registrare l’IA usata a fini clinici e di assistenza. Inoltre, gli algoritmi e i dati non saranno condivisi tra le organizzazioni parte del consorzio e tantomeno con parti terze.
Per verificare che le implementazioni siano davvero utili al sistema, sarà necessario effettuare delle analisi, anche di sottopopolazione, per poi registrare i dati ottenuti su un registro federato che verrà appositamente sviluppato dal consorzio: qui saranno anche inseriti dati di efficacia dal mondo reale e strumenti di ottimizzazione degli algoritmi.
Vantaggi dell’IA in sanità
L’implementazione di algoritmi in ambito sanitario porterebbe numerosi vantaggi, sia dal punto di vista clinico che di management. Per esempio, si potrebbero sviluppare algoritmi predittivi di supporto al percorso decisionale del clinico, in via di definizione o personalizzazione di un percorso terapeutico, ma anche per stratificare la popolazione in base al rischio di sviluppare l’una o l’altra patologia.
Un’altra applicazione dell’IA riguarda la lettura di immagini mediche al fine di scremare quelle da far vedere anche al medico e così via. Ma ci sono possibilità anche di carattere gestionale, persino per effettuare una migliore turnazione del personale in carico a una certa struttura sanitaria, o nel gestire al meglio i posti letto ospedalieri.
Un altro settore di importante applicazione è quello della ricerca farmacologica, supportando lo sviluppo di nuovi farmaci. Perché questi settori possano godere davvero dell’IA serve però che gli algoritmi sviluppati funzionino bene.
