L’intelligenza artificiale sta cambiando profondamente il modo in cui si affrontano diagnosi, terapie e gestione dei pazienti nel settore sanitario. Il suo impiego apre nuove strade per la prevenzione precoce delle malattie, la personalizzazione delle cure e l’organizzazione integrata dei servizi medici. Tuttavia, questi progressi portano con sé sfide importanti legate alla sicurezza dei dati personali e all’etica dell’uso di algoritmi sempre più complessi. L’Unione Europea ha risposto a queste esigenze con una normativa specifica che mira a regolare l’impiego dell’IA in modo trasparente e responsabile.
I rischi etici e normativi nell’applicazione dell’intelligenza artificiale in sanità
L’utilizzo dell’intelligenza artificiale in ambito sanitario richiede un equilibrio delicato tra innovazione tecnologica e tutela dei diritti fondamentali. Le informazioni sensibili raccolte nei processi diagnostici o terapeutici devono essere protette da eventuali abusi o fughe di dati. In più, gli algoritmi devono essere progettati per evitare discriminazioni o errori che potrebbero influire negativamente sulle decisioni cliniche.
Il quadro normativo europeo
Per affrontare questi problemi serve un quadro normativo chiaro che definisca limiti precisi all’impiego delle tecnologie AI nel settore medico. Nel 2024 è entrato in vigore l’AI Act, primo regolamento europeo dedicato all’intelligenza artificiale con un approccio basato sul rischio associato ai diversi sistemi IA: quelli considerati troppo pericolosi vengono vietati; altri sono soggetti a controlli rigorosi prima della diffusione sul mercato.
Questo modello punta a garantire la sicurezza degli utenti senza frenare lo sviluppo tecnologico ma mantenendo alta la responsabilità degli sviluppatori rispetto alle conseguenze pratiche sull’ambito sanitario.
Il progetto AIACT: combattere i bias nei dati clinici attraverso soluzioni trasparenti
Uno degli ostacoli principali nell’applicazione pratica dell’IA riguarda i cosiddetti bias presenti nei dataset utilizzati per addestrare gli algoritmi. Nel caso di trial clinici sul cancro al seno ad esempio, campioni poco rappresentativi possono generare risultati distorti compromettendo equità ed efficacia delle diagnosi assistite da intelligenza artificiale.
Il laboratorio VIMASS presso l’università Parthenope di Napoli ha concluso il progetto AIACT focalizzato proprio su questo aspetto critico. Attraverso una revisione approfondita della letteratura scientifica sui bias algoritmici applicati alla medicina digitale è stato sviluppato un prototipo capace di valutare rischi specifici legati ai dati clinici.
Lo strumento è rivolto sia agli operatori sanitari sia agli sviluppatori ed è pensato come supporto operativo durante le fasi di sperimentazione o implementazione di modelli IA nelle strutture ospedaliere.
Interventi pratici per l’equità
Dataset ottimizzati per migliorare affidabilità ed equità negli studi clinici
Un risultato concreto del progetto AIACT consiste nella creazione di dataset appositamente costruiti per ridurre al minimo i pregiudizi statistico-algoritmici tipicamente presenti nelle sperimentazioni mediche digitalizzate.
Questi nuovi insiemi di dati permettono agli sviluppatori IA non solo una migliore taratura degli strumenti predittivi ma anche una maggiore garanzia che le decisioni automatizzate rispettino criterî etico-clinici condivisi dalla comunità scientifica internazionale.
La disponibilità crescente di tali risorse potrà favorire studi più attendibili sugli effetti terapeutici personalizzati soprattutto nelle patologie oncologiche dove ogni dettaglio può fare differenza significativa sulla prognosi del paziente.
