Lia Morra 

(Politecnico di Torino)

Mercoledì 25 marzo 2020, ore 13.00 – 14.00

Stanza virtuale: https://didattica.polito.it/VClass/NexaEvent

Con l’avvento dell’intelligenza artificiale ed in particolare della tecnologia nota come deep learning si prospetta una vera e propria rivoluzione in medicina. Storicamente, dagli anni ‘80 ad oggi la radiologia si è sempre dimostrata all’avanguardia nell’applicare le tecnologie informatiche per coadiuvare il lavoro del clinico, ed è oggi una disciplina molto aperta nell’accogliere i potenziali benefici dell’intelligenza artificiale. Tra applicazioni che sono da tempo consolidate nella pratica medica, ed altre che si sono rivelate meno efficaci di quanto inizialmente promesso, è tuttavia importante delineare un quadro complessivo dell’effettivo stato dell’arte e delle sfide aperte, senza alcuna pretesa di esaustività. E’ opportuno rammentare che il trasferimento dei risultati dalla ricerca scientifico-tecnologica alla pratica clinica richiede una validazione clinica estesa sia per soddisfare i vincoli regolatori che per quantificare il beneficio clinico. Da questo punto di vista, la radiologia, e la medicina in generale, si differenzia in maniera significativa da altri campi di applicazione dell’IA. In un’epoca in cui lo sviluppo tecnologico è sempre più veloce, diventa sempre più importante bilanciare attentamente le opportunità e i rischi del trasferimento tecnologico. In questa direzione operano numerose iniziative sia da parte di organizzazioni scientifiche che da parte di enti regolatori come la Food & Drug Administration.