«In questi anni stiamo assistendo a un cambiamento epocale verso un modello sanitario socio-economico basato sui dati. Questo è il risultato dell’aumento del volume, della velocità e della varietà dei dati raccolti dal settore sanitario e dello sviluppo dell’intelligenza artificiale e dell’informatica. Tuttavia, l’uso efficace di questi dati per affrontare la portata dei problemi della salute umana deve ancora realizzare il suo pieno potenziale. Le barriere che limitano l’impatto e l’applicazione pratica dell’intelligenza artificiale nel settore sanitario sono diverse e di varia natura: infatti, il volume dei “big data”, l’eterogeneità, la complessità, la variabilità e la natura dinamica dei dati stessi pongono sfide di natura tecnica e metodologica. E da ultimo, ma non ultimo, la gestione dei dati e l’interpretazione dei risultati pongono nuovi interrogativi etici e la necessità di modificare il modello organizzativo di gestione della salute».
Lo scrivono dall’Accademia di Medicina di Torino, presentando la riunione scientifica promossa presso la propria sede (Via Po, 18, Torino, ma visibile anche in streaming) per la serata di venerdì 18 febbraio (ore 21), intitolata I big data nelle neuroscienze transazionali.
A introdurre l’incontro sarà Adriano Chiò, responsabile del Centro per la SLA (sclerosi laterale amiotrofica) all’Università di Torino e socio dell’Accademia di Medicina. A relazionare sarà quindi Barbara Di Camillo, docente ordinaria di Informatica presso il Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione dell’Università di Padova.
Per l’occasione verranno introdotti alcuni concetti base di intelligenza artificiale e verranno illustrati, tramite esempi pratici, il potenziale, le sfide e i limiti dell’uso dell’intelligenza artificiale stessa in àmbito medico.
Per seguire in presenza l’incontro del 18 febbraio, è necessaria la prenotazione (scrivendo a accademia.medicina@unito.it). Per ogni altra informazione: ufficiostampa.accademiamedicina@unito.it (Piergiacomo Oderda).
