Applicazione dell'Intelligenza Artificiale in ambito medico: implicazioni giuridiche nel contesto europeo

Technological innovation represents a source of great hope, but to apply it effectively in the healthcare and public health sectors, it is essential to have appropriate regulations that minimize the risks associated with its use. The advent of artificial intelligence (AI) in healthcare perfectly illustrates the urgency of a regulatory framework capable of balancing potential benefits with possible critical issues. This technology is expected to revolutionize healthcare systems by improving diagnostic accuracy, optimizing the efficiency of care delivery, and reducing the risk of errors linked to human biases. However, legitimate concerns remain. Among them are the risks that AI might undermine the patient-provider relationship, contribute to professional deskilling, limit transparency, or introduce diagnostic or therapeutic errors due to complex and difficult-to-decipher decision-making processes. Furthermore, there is concern that it could amplify existing racial or social discrimination or generate new algorithmic biases that are hard to detect and correct.

L'innovazione tecnologica rappresenta una fonte di grande speranza, ma per applicarla efficacemente in ambito sanitario e di sanità pubblica è indispensabile disporre di normative adeguate che minimizzino i rischi dell’utilizzo della stessa. L'ingresso dell'intelligenza artificiale (IA) nella sanità illustra perfettamente l'urgenza di un quadro normativo che riesca a bilanciare i potenziali benefici con le possibili criticità. Si prevede che questa tecnologia possa rivoluzionare i sistemi sanitari, migliorando l'accuratezza diagnostica, ottimizzando l'efficienza nell'erogazione delle cure e riducendo il rischio di errori legati ai pregiudizi umani. Tuttavia, permangono legittime preoccupazioni. Tra queste, il rischio che l'IA possa compromettere il rapporto pazienti-operatori, favorire la dequalificazione professionale, limitare la trasparenza, introdurre errori diagnostici o terapeutici dovuti a processi decisionali complessi e difficili da decifrare. Inoltre, vi è il timore che possa amplificare discriminazioni razziali o sociali esistenti o generare nuovi pregiudizi algoritmici difficili da individuare e correggere.