L’intelligenza artificiale generativa ha superato la fase di sperimentazione per diventare una leva strategica nei processi aziendali. Nel settore farmaceutico — caratterizzato da un’elevata regolamentazione e dalla complessità dei dati
Etica & Algoritmi
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Gli algoritmi applicati alla sanità possono amplificare disuguaglianze se addestrati su dataset non rappresentativi. La validazione su popolazioni eterogenee e la trasparenza dei criteri decisionali diventano elementi imprescindibili. Integrare supervisione
L’impiego crescente di sistemi di intelligenza artificiale nei processi clinici solleva interrogativi etici legati a trasparenza, bias e responsabilità decisionale. La comunità scientifica e le istituzioni stanno lavorando a linee
L’introduzione di algoritmi decisionali in sanità solleva interrogativi etici sempre più concreti. Studi recenti mostrano come bias nei dati di addestramento possano influenzare diagnosi e priorità di trattamento. Per questo,
L’uso crescente di algoritmi e intelligenza artificiale in sanità riapre il dibattito su trasparenza, bias e responsabilità decisionale. Le istituzioni europee spingono verso modelli di AI spiegabile, in cui l’innovazione
Un altro tema caldo riguarda i cosiddetti ‘bias algoritmici’. cioè distorsioni che si verificano quando un’intelligenza artificiale è addestrata su dati non rappresentativi. Se i dataset clinici utilizzati privilegiano alcune
L’uso crescente di algoritmi per supportare la diagnosi e il trattamento solleva una questione cruciale: ‘chi è responsabile delle decisioni cliniche quando interviene l’IA?’. Se da un lato queste tecnologie
