Libri di Silvana Quaglini

La XXXIX Scuola di Bioingegneria ha l'obiettivo di presentare i fondamenti, lo stato dell'arte e le prospettive dell'Intelligenza Artificiale (IA) in sanità. Il libro costituisce un tentativo di raccordo fra i diversi livelli di sistemi che possono essere prodotti con le attuali tecnologie. Esso spazia infatti dai sistemi di supporto alla decisione, dove il decisore finale è sempre la persona, ai sistemi robotici autonomi, basati sullo studio delle neuroscienze e dell'intelligenza naturale, e mostra come in ogni caso sia fondamentale considerare un sistema di valori su cui basare la decisione stessa. In questo settore il ruolo della bioingegneria, che studia le metodologie e le tecnologie dell'IA fin dagli anni '80 del secolo scorso, è fondamentale anche per mitigare alcune aspettative eccessive create dalla grande enfasi che i media stanno ponendo sull'IA in questi ultimi anni. In questo senso la scuola ha chiarito quali sono le reali potenzialità e i limiti delle attuali soluzioni. La natura multidisciplinare della bioingegneria, più che mai importante in questo settore, si riflette nel libro con i contributi di autori di estrazione non solo tecnologica, ma anche filosofica, economica, e giuridica, in modo da fornire al lettore un quadro completo delle problematiche anche etiche e medico-legali che intervengono nelle applicazioni dell'IA in un campo così delicato e critico come la medicina.

Da anni i sistemi sanitari nazionali sono orientati verso lo spostamento dell'erogazione della cura dall'ospedale al territorio. Parole come "sanità digitale", "ricetta digitale" e "telemedicina", sono sempre più frequenti. Lo scopo è quello di applicare la tecnologia per aumentare l'efficacia dei servizi e ridurne i costi. La scuola offre una visione d'insieme sulla medicina digitale, delineando il ruolo centrale della bioingegneria per proporre metodologie e tecnologie innovative e sostenibili. Propone inoltre lezioni sulla gestione dei big data in sanità, considerando tecnologie emergenti, come l'analisi del linguaggio naturale per estrarre informazione da referti testuali e il process mining, per verificare l'aderenza dei comportamenti reali con quelli attesi. Saranno introdotte le tecnologie di maggiore impatto sociale, quali le applicazioni mobile e l'internet of things. Si analizzerà il dualismo fra evidence-based medicine e precision medicine. Saranno quindi forniti esempi di gestione dati particolari, come open data e le biobanche. Si analizzeranno infine aspetti critici come l'interoperabilità tra diversi sistemi e le tematiche medico-legali connesse all'e-health.