Nel presente elaborato si andrà a valutare nel dettaglio lo sviluppo dell’ambito sanitario, uno dei tanti settori che è, e sarà nel prossimo futuro, trasformato in continuo dall’intelligenza artificiale. È ormai noto infatti che i medici possono essere considerati soggetti ibridi, ovvero un insieme di componente umana e robotica. Questo avviene in quanto negli anni si è passati dalla semplice relazione medico-paziente assistita da modelli semplici basati su regole, fino a sistemi esperti capaci di elaborare le informazioni e di prendere decisioni in maniera autonoma in merito a trattamenti, diagnosi e assistenza. Si tratta di fenomeni che rendono possibile, ad esempio, il monitoraggio dei soggetti infermi da remoto o la possibilità di sperimentare farmaci attraverso rappresentazioni virtuali prima di testarle sul paziente. Ciò che ne risulta è infatti la necessità di regolamentare in maniera affidabile i dispositivi in questione, in quanto, pur portando a grandi benefici in termini di prestazione, possono presentare alti rischi per la salute e la protezione dei dati sensibili dei pazienti. È fondamentale, dunque, valutare quelli che sono i rischi derivanti da questa digitalizzazione, come la discriminazione algoritmica su pazienti di etnie diverse a causa di implementazioni poco bilanciate, l’incomprensibilità dei processi algoritmici e infine questioni come quella che può essere la perdita delle capacità di base dei medici in futuro.

L'evoluzione dei sistemi sanitari tramite l'intelligenza artificiale: impatti, utilizzi e sfide future.

BONATO, MARIANGELA
2023/2024

Abstract

Nel presente elaborato si andrà a valutare nel dettaglio lo sviluppo dell’ambito sanitario, uno dei tanti settori che è, e sarà nel prossimo futuro, trasformato in continuo dall’intelligenza artificiale. È ormai noto infatti che i medici possono essere considerati soggetti ibridi, ovvero un insieme di componente umana e robotica. Questo avviene in quanto negli anni si è passati dalla semplice relazione medico-paziente assistita da modelli semplici basati su regole, fino a sistemi esperti capaci di elaborare le informazioni e di prendere decisioni in maniera autonoma in merito a trattamenti, diagnosi e assistenza. Si tratta di fenomeni che rendono possibile, ad esempio, il monitoraggio dei soggetti infermi da remoto o la possibilità di sperimentare farmaci attraverso rappresentazioni virtuali prima di testarle sul paziente. Ciò che ne risulta è infatti la necessità di regolamentare in maniera affidabile i dispositivi in questione, in quanto, pur portando a grandi benefici in termini di prestazione, possono presentare alti rischi per la salute e la protezione dei dati sensibili dei pazienti. È fondamentale, dunque, valutare quelli che sono i rischi derivanti da questa digitalizzazione, come la discriminazione algoritmica su pazienti di etnie diverse a causa di implementazioni poco bilanciate, l’incomprensibilità dei processi algoritmici e infine questioni come quella che può essere la perdita delle capacità di base dei medici in futuro.
2023
The evolution of healthcare systems through artificial intelligence: impacts, uses and future challenges.
Machine learning
Bias
Dati sensibili
Assistenza medica
File in questo prodotto:
File Dimensione Formato  
Bonato_Mariangela .pdf

accesso riservato

Dimensione 1.04 MB
Formato Adobe PDF
1.04 MB Adobe PDF

The text of this website © Università degli studi di Padova. Full Text are published under a non-exclusive license. Metadata are under a CC0 License

Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.12608/79950