II Meeting AiSDeT, 25 novembre: Machine-Learning e Intelligenza Artificiale per una migliore diagnosi e prognosi per i pazienti onco-ematologici

Machine-Learning e Intelligenza Artificiale per una migliore diagnosi e prognosi per i pazienti onco-ematologici: questi i temi di confronto al centro della tavola rotonda in programma il 25 novembre alle ore 16.30, a chiusura della seconda giornata del meeting nazionale AiSDeT.

Il dibattito vedrà la partecipazione di Gian Maria Zaccaria (Ricercatore Ematologia IRCCS Oncologico Bari, Natural Language), Simona Colucci (Associato Dipartimento di Ingegneria Elettrica e dell’Informazione del Politecnico di Bari), Nicoletta Del Buono (Dipartimento di Matematica Università di Bari), Vitoantonio Bevilacqua (Associato Bioingegneria elettronica Dipartimento di Ingegneria Elettrica e dell’Informazione Politecnico di Bari) e Nicola Marino, Co-founder di Intech Innovative Training Technologies, che parteciperà in collegamento.

“La digitalizzazione in sanità è oramai giunta a un livello di diffusione tale da poter generare un vero e proprio cambio del paradigma di medicina, che si basa su due pilastri: il primo, di tipo prettamente tecnologico, il secondo legato al profilo umano. Se sul primo registriamo un accrescimento esponenziale delle tecnologie oramai tale da consentirci di affrontare e risolvere problematiche prima impossibili da approcciare, in particolare in termini di diagnosi, il secondo pilastro ci apre di fronte una prospettiva di forte cambiamento di trend sociali e demografici, che richiederà una vera trasformazione della cura e dell’approccio alla tutela della salute” racconta Nicola Marino, che in occasione del suo intervento al meeting AiSDeT proporrà un’analisi di quelli che saranno i trend futuri della medicina digitale.

“Se guardiamo ai trend a livello globale, andiamo incontro a oramai evidenti cambiamenti demografici seganti da una riduzione della natalità, dall’invecchiamento e da conseguenti alterazione quali-quantitativa della vita, soprattutto nei paesi occidentali (ma anche per i paesi in via di sviluppo). In sintesi, la medicina dovrà confrontarsi con una popolazione sempre più anziana, con esigenze e caratteristiche specifiche ma diffuse come co-morbosità, patologie metaboliche, disturbi cognitivi, mobilità ridotta” – spiega Marino, sottolineando come l’esperienza legata al Covid possa aver indotto una presa di coscienza sulle implicazioni di questi trend globali: “In questo anno e mezzo l’intera popolazione mondiale ha potuto sperimentare gli effetti di cambiamenti improvvisi e generalizzati a livello di domanda e accesso ai servizi per la salute. L’esperienza pandemica è stata catalizzatrice di diversi cambiamenti in atto in ambito sanitario, imprimendo una forte accelerazione all’adozione e alla domanda di servizi di medicina in remoto, che se da un lato promuove l’assistenza continuativa anche al domicilio, dall’altro concentra i casi più gravi e le acuzie verso poli principali, ad alta specializzazione (anche tecnologica)”.

“In questo scenario – continua Marino – il nuovo paradigma di medicina si poggerà su quattro trend tecnologici: la genomica associata alle scienze omiche; la sanità digitale intesa come rete di dispositivi medici che rispondono al principio dell’“Internet of Bodies”, che vede la rete come luogo della gestione dei parametri umani; la robotica di tipo laboratoristico o assistenziale (come già accade in paesi all’avanguardia come il Giappone); infine, l’intelligenza artificiale basata su algoritmi che emulano il pensiero critico umano”.

“Naturalmente, questa evoluzione non potrà prescindere da alcuni valori quali l’assoluta evidenza scientifica delle soluzioni adottate, un rapporto costi-benefici sempre positivo e, infine, l’attenzione alla User Experience: qualsiasi innovazione in sanità deve essere portata avanti in ottica di “human–centred design” e costruita mettendo al centro le esigenze e le necessità di pazienti e operatori” conclude Marino.

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