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DAI GRUPPI DI STUDIO - INTELLIGENZA ARTIFICIALE IN CARDIOLOGIA
di Marco Mazzanti
La supervisione clinica dell’algoritmo di IA ne riduce la dipendenza dallo stesso
La Governance Clinica nello
sviluppo di strumenti di
Intelligenza Artificiale in
Cardiologia
I Cardiologi che non sono in grado di comprendere il funzionamento interno del modello
non saranno in grado di spiegare il processo di trattamento medico ai loro pazienti
Fiducia del paziente e del output dei modelli di IA da parte apprendere automaticamente
clinico del Cardiologo, garantendo così la dall’uso nel mondo reale e possono
Un’assistenza sanitaria efficace sicurezza in situazioni di input insolite quindi migliorare le prestazioni
si basa sul mantenimento di una e eliminando i pregiudizi nei dati. nel tempo. Questo distingue il
fiducia sostanziale tra il pubblico e software da altri software utilizzati
le professioni e i sistemi sanitari . L’IA integrata nei nell’assistenza sanitaria e presenta
(1)
Gli organismi professionali di tutto dispositivi medici, nuove sfide normative. Algoritmi
il mondo insistono giustamente sul che sono inspiegabili nel loro
fatto che i Cardiologi hanno il dovere supportata dall’Internet processo decisionale, tendono a
etico di salvaguardare e promuovere delle cose e dal Wi- cambiare continuamente con l’uso
la fiducia dei pazienti. Ciò comprende e l’aggiornamento automatico,
la fiducia negli strumenti clinici Fi veloce, potrebbe forse con caratteristiche che vanno
che scelgono di utilizzare e nella portare i servizi sanitari oltre gli studi clinici inizialmente
selezione di tali strumenti, compresi approvati e per questo motivo è
gli strumenti basati sull’intelligenza abilitati nelle case dei auspicabile che vengano ultimate
artificiale. Gli algoritmi di deep pazienti cardiopatici, politiche e linee guida speciali che
learning perfezionano continuamente democratizzando così uniformino standard normativi e
i loro parametri ed evolvono le valutino l’impatto algoritmico dell’IA
regole. Ciò può portare a processi l’assistenza sanitaria (2) . Anche le questioni di responsabilità
decisionali opachi, nascosti anche hanno necessità di essere affrontate e
agli sviluppatori, una situazione nota Aspetti regolatori normate: ad esempio, c’è la questione
come problema della scatola nera . Il software di IA o i dispositivi medici di chi sia responsabile quando gli
(2)
Questa situazione può essere evitata potenziati dal software di intelligenza errori derivano dall’uso di software
proponendo una convalida degli artificiale hanno la capacità di di intelligenza artificiale o dispositivi
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