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FO r UM s U lla i ntelligen Z a a rti F iciale

personale rispetto alla scelta;
- il rispetto dei principi etici emanati
da OMS nel giugno u.s. ovvero di un
AI affidabile che conservi l’autonomia
umana del medico e del paziente
senza manipolazione alcuna;
- la prevenzione dei danni;
- l’equità nella distribuzione giusta di
costi e benefici oltre che la fruibilità
senza barriere e l’esplicabilità quale
trasparenza dei processi clinici.
In relazione all’esplicabilità, i nuovi
modelli di AI per applicazioni in
sanità vengono realizzati con un
addestramento e un funzionamento
“supervisionati” dal clinico,
Figura 1
gli applicativi di di emodinamica non interseca i dati (DTL) è l’infrastruttura necessaria

(1)
comprensione del della degenza o dell’imaging (PACS/ e più innovativa (Figura 1) ,
RIS); 2) lato paziente, dove è ancora
perché consente la fusione dei dati
linguaggio naturale molto debole il suo coinvolgimento tra le cartelle cliniche di differenti
(nlU) propri nella filiera del dato trasmissibile. reparti, laboratori chimico-clinici,
dell’intelligenza artificiale Due sono anche i livelli che di genomica e servizi di diagnostica,
devono essere messi al centro
anche di Ospedali differenti e
permettono la creazione della progettazione: metodologie può venire popolato, quindi, da
di nuovi standard nella e tecnologie che siano in grado di dati provenienti da infiniti DW.
creare, gestire e rendere disponibili
Il DTL contiene dati statistici e
creazione, gestione e i dati in modo consistente e storici e rappresenta l’ambiente per
condivisione del dato
l’intelligenza artificiale è una tecnologia realmente
game changer permettendo di aggregare dati di
superando di fatto il concetto di diversa natura e tipologia, strutturati e non strutturati,
“black box”. Questo garantisce
“trasparenza” al comportamento del per restituire ad esempio un indicatore di stabilità
sistema stesso. Una delle barriere clinica sintetico e prognostico
che permette scarsamente l’utilizzo
di AI risiede principalmente in due
sezioni: 1) lato Ospedale, dove si fruibile a tutti i livelli non solo l’elaborazione di AI permettendo
tende alla sola consultazione di “data come infrastrutture; strumenti che l’“arricchimento” della cartella
warehouse (DW)” verticali che, come siano aggregazioni e indichino in clinica (estrazione dati dai referti,
noto, non si interfacciano con altri modo prognostico l’andamento del calcolo indicatori di stabilità o di altri
contenitori di dati internamente allo paziente unendo lo storico al trend indicatori sintetici di performance
stesso dipartimento. Per esempio futuro e proponendolo in modo clinica verso modelli predittivi).
una richiesta di consultazione al DW facilmente fruibile. Il Datalake Questa infrastruttura è fondamentale

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