{"id":4812,"date":"2022-12-02T19:10:21","date_gmt":"2022-12-03T00:10:21","guid":{"rendered":"http:\/\/skimai.com\/?p=4812"},"modified":"2024-04-29T17:27:40","modified_gmt":"2024-04-29T22:27:40","slug":"blog-come-lassistenza-sanitaria-potrebbe-utilizzare-explainable-ai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/skimai.com\/it\/blog-how-healthcare-could-use-explainable-ai\/","title":{"rendered":"In che modo l'assistenza sanitaria potrebbe utilizzare l'IA spiegabile?"},"content":{"rendered":"<p>In che modo l'assistenza sanitaria potrebbe utilizzare l'IA spiegabile?<\/p>\n<p>Sanit\u00e0, finanza, assicurazioni e produzione sono solo alcuni dei settori in cui l'intelligenza artificiale (AI) ha un forte impatto. Si stanno sviluppando modelli di IA sempre pi\u00f9 complessi per soddisfare i requisiti di particolari casi d'uso. Tuttavia, le previsioni di questi modelli di IA appaiono come output \"black-box\", privi di qualsiasi giustificazione o spiegazione del motivo per cui sono stati fatti. La necessit\u00e0 per i ricercatori, le organizzazioni e le autorit\u00e0 di regolamentazione di comprendere come i modelli di IA forniscano suggerimenti, previsioni e cos\u00ec via, ha dato origine all'Explainable AI (XAI).<\/p>\n<p>L'intelligenza artificiale spiegabile (XAI) \u00e8 una delle branche dell'intelligenza artificiale pi\u00f9 recenti e in rapida crescita. L'approccio XAI mira a offrire una spiegazione comprensibile per l'uomo del modello di apprendimento profondo. In settori critici per la sicurezza, come la sanit\u00e0 o la sicurezza, questo aspetto \u00e8 estremamente cruciale. Gli approcci presentati in letteratura nel corso degli anni affermano spesso di poter rispondere in modo diretto alla domanda su come il modello sia arrivato alle sue conclusioni.<\/p>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_1 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Indice dei contenuti<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Allinea la tabella dei contenuti\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/blog-how-healthcare-could-use-explainable-ai\/#Understanding_When_XAI_is_Necessary_For_Healthcare\" >Capire quando l'XAI \u00e8 necessario per l'assistenza sanitaria<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/blog-how-healthcare-could-use-explainable-ai\/#Any_of_The_Following_Scenarios_Require_XAI\" >Uno qualsiasi dei seguenti scenari richiede XAI<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/blog-how-healthcare-could-use-explainable-ai\/#How_Can_Doctors_Benefit_From_XAI\" >In che modo i medici possono trarre vantaggio dalla XAI?<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/blog-how-healthcare-could-use-explainable-ai\/#XAI_Can_Be_Used_By_Doctors_And_Healthcare_Professionals_As_They_Can\" >XAI pu\u00f2 essere utilizzato da medici e professionisti della sanit\u00e0 in quanto pu\u00f2<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/blog-how-healthcare-could-use-explainable-ai\/#Conclusion\" >Conclusione<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Understanding_When_XAI_is_Necessary_For_Healthcare\"><\/span>Capire quando l'XAI \u00e8 necessario per l'assistenza sanitaria<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>I professionisti del settore sanitario utilizzano l'IA per accelerare e migliorare varie funzioni, tra cui la gestione del rischio, il processo decisionale e persino la diagnosi, scansionando le immagini mediche per trovare anomalie e schemi invisibili all'occhio umano. Sebbene l'IA sia diventata uno strumento vitale per molti professionisti della sanit\u00e0, \u00e8 difficile da comprendere e questo frustra i fornitori, soprattutto quando si tratta di prendere decisioni importanti.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Any_of_The_Following_Scenarios_Require_XAI\"><\/span>Uno qualsiasi dei seguenti scenari richiede XAI<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<ul>\n<li>Quando l'equit\u00e0 \u00e8 una priorit\u00e0 assoluta e quando i clienti o gli utenti finali hanno bisogno di informazioni per fare una scelta informata.<\/li>\n<li>Quando un giudizio errato dell'IA ha effetti di ampia portata (come la raccomandazione di un intervento chirurgico non necessario)<\/li>\n<li>Quando le conseguenze di un errore sono gravi, come nel caso di una classificazione errata di un tumore maligno, le conseguenze sono oneri finanziari eccessivi, maggiori rischi per la salute e traumi personali.<\/li>\n<li>Quando un sistema di intelligenza artificiale crea una nuova ipotesi che deve essere testata da specialisti in un determinato campo.<\/li>\n<li>Per rispettare le normative, come il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) dell'UE, che garantisce il \"diritto a una spiegazione\" quando i processi automatizzati elaborano i dati degli utenti.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Secondo diversi esperti, l'adozione relativamente tardiva dei sistemi di IA nel settore sanitario \u00e8 dovuta alla quasi impossibilit\u00e0 di confermare in modo indipendente i risultati dei sistemi con scatola nera.<\/p>\n<p>Tuttavia, i medici possono utilizzare la XAI per determinare il miglior percorso di cura per un paziente, stabilendo perch\u00e9 ha un rischio cos\u00ec elevato di ricovero in ospedale. Di conseguenza, i medici possono basare le loro decisioni su informazioni pi\u00f9 affidabili. Inoltre, migliora la tracciabilit\u00e0 e la trasparenza delle decisioni cliniche. Anche il processo di approvazione dei farmaci pu\u00f2 essere accelerato con XAI.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"How_Can_Doctors_Benefit_From_XAI\"><\/span>In che modo i medici possono trarre vantaggio dalla XAI?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2022\/12\/221208-draft1-1200x628-1.jpg\" alt=\"\" width=\"1200\" height=\"627\"><\/p>\n<p>I cardiofrequenzimetri da polso di molte persone potrebbero sciogliersi al pensiero di implementare l'IA nell'assistenza sanitaria, ma noi pensiamo che un approccio pienamente spiegabile e morale sar\u00e0 il ciuccio. Ci\u00f2 implica che una grande quantit\u00e0 di dati clinici e sui pazienti possa essere utilizzata per aiutare i medici e gli altri operatori sanitari a imparare dall'IA, oltre che per aiutare l'IA a informare i piani di cura.<\/p>\n<p>Il sistema render\u00e0 possibile un processo efficace, basato sui dati, che valuter\u00e0 e calibrer\u00e0 l'intero algoritmo ogni volta che si render\u00e0 disponibile una nuova opzione terapeutica e consentir\u00e0 programmi tracciabili e personalizzati per ogni paziente. Per migliorare continuamente le raccomandazioni ai medici, l'algoritmo combiner\u00e0 i dati di migliaia di individui con malattie quasi simili.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"XAI_Can_Be_Used_By_Doctors_And_Healthcare_Professionals_As_They_Can\"><\/span>XAI pu\u00f2 essere utilizzato da medici e professionisti della sanit\u00e0 in quanto pu\u00f2<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p><\/p>\n<ul>\n<li>Imparare dai dati invece di dare autorit\u00e0 all'algoritmo. <\/li>\n<li>Trattare i pazienti in modo imparziale ed etico utilizzando una vasta quantit\u00e0 di informazioni accademiche e mediche.<\/li>\n<li>Creare questa conoscenza con l'IA senza sacrificare il tocco umano.<\/li>\n<li>Identificare precocemente i problemi e adottare misure di intervento pi\u00f9 efficaci per un recupero pi\u00f9 rapido della salute.<\/li>\n<li>Migliorare le strutture, la tempestivit\u00e0, i bilanci e i risultati sanitari mantenendo bassi i costi.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Conclusion\"><\/span>Conclusione<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Quando si parla di trasformazione digitale sostenibile, molte organizzazioni sfruttano gi\u00e0 la crescita esponenziale della tecnologia. Non c'\u00e8 mai stato un momento migliore per i fornitori di servizi sanitari e per le aziende dei settori life science e biotech per fare lo stesso, mentre tutti noi cerchiamo modi migliori per operare sulla scia di alcuni anni turbolenti.<\/p>\n<p>Le soluzioni per la spiegabilit\u00e0 possono aiutare gli operatori sanitari a mantenere la loro fiducia mentre esplorano l'innovazione. Inoltre, quando i governi impongono regolamenti rigorosi sulle tecnologie sanitarie, la spiegabilit\u00e0 pu\u00f2 essere un primo passo cruciale per aprire la scatola nera dell'IA e rendere chiaro il processo decisionale del modello a tutte le parti interessate.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>How Healthcare Could Use Explainable AI? Healthcare, finance, insurance, and manufacturing are just a few industries where artificial intelligence (AI) greatly impacts. More complex AI models are being developed to meet the requirements of particular use cases. 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