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DAI GRUPPI DI STUDIO - INTELLIGENZA ARTIFICIALE IN CARDIOLOGIA

potenziati dall’intelligenza artificiale Poiché l’efficacia dell’intelligenza artificiale (IA) in
nel contesto clinico. Le attuali linee
guida medico-legali, in tutto il mondo, Cardiologia nel migliorare gli aspetti dell’erogazione
non sono chiare su dove iniziano o dell’assistenza sanitaria sta diventando sempre più
finiscono le linee di responsabilità
quando gli agenti di IA guidano evidente, con molta probabilità l’IA sarà incorporata
l’assistenza clinica come ad es. sulle nell’assistenza clinica di routine nel prossimo
implicazioni per la negligenza
medica nel contesto della diagnostica futuro. Questa promessa ha portato a una crescente
dominante guidata dall’IA . attenzione nello sviluppo di applicazioni mediche sia
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Implicazioni dell’utilizzo di
IA nell’healthcare da parte di organizzazioni governative che di aziende
L’uso clinico dei modelli di IA tecnologiche. La preoccupazione per gli aspetti etici
trasformerà sicuramente gli attuali e normativi dell’applicazione dell’IA nell’assistenza
modelli di erogazione dell’assistenza
sanitaria; in effetti, la loro portata sanitaria tra cui la possibilità di pregiudizi, la mancanza
si estenderà oltre le impostazioni di trasparenza con alcuni algoritmi di intelligenza
cliniche. L’IA ha la capacità di
superare i limiti con i tradizionali artificiale, problemi di privacy con i dati utilizzati per
sistemi di supporto alle decisioni l’addestramento dei modelli e problemi di sicurezza
cliniche basati su regole e di
consentire un migliore supporto e responsabilità in ambienti clinici rende necessario
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diagnostico e decisionale . Anche un adeguato approfondimento. È opportuno proporre
le opportunità di automatizzare il un modello di governance clinica che miri non solo ad
triage e lo screening e somministrare
il trattamento stanno diventando affrontare le questioni etiche e normative che sorgono
una realtà. L’intelligenza artificiale dall’applicazione dell’IA nell’assistenza sanitaria, ma
integrata nei dispositivi medici,
supportata dall’Internet delle cose anche a stimolare ulteriori discussioni sulla governance
e dal Wi-Fi veloce, potrebbe portare stessa dell’IA nell’assistenza sanitaria
i servizi sanitari abilitati nelle case
dei pazienti, democratizzando così a) immagini mediche, testo dalle del modello richiesti. Il principio
l’assistenza sanitaria. cartelle cliniche dei pazienti, di giustizia comprende l’equità
Modelli di governance diagnosi, trattamento e codici di nell’accesso all’assistenza sanitaria.
Per affrontare i suddetti problemi rimborso . È auspicabile avere un Di conseguenza, le applicazioni
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etici, normativi e di sicurezza pannello di governance dei dati di IA non dovrebbero portare a, o
e qualità, tra i vari modelli di
governance per l’applicazione dell’IA costituito dagli sviluppatori di IA esacerbare, discriminazione, disparità
nell’assistenza sanitaria è necessario e che includa rappresentanti di o disuguaglianze sanitarie.
tenere in considerazioni quattro pazienti e gruppi target, esperti Trasparenza e Autonomia
componenti principali: l’equità, clinici e persone con competenze IA, Una trasparenza limitata può
la trasparenza, l’affidabilità e la etiche e legali pertinenti. Il gruppo ridurre l’affidabilità dei modelli
responsabilità. esaminerà i set di dati utilizzati per di IA nell’assistenza sanitaria
Equità l’addestramento dell’IA per garantire compromettendo potenzialmente
I dati nel contesto sanitario possono che i dati siano rappresentativi e anche la convalida delle
includere (ma non essere limitati sufficienti per informare i risultati raccomandazioni cliniche del modello

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