Sfide etiche dell’intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale (IA) ha il potenziale per apportare enormi benefici in ambito sanitario. Tuttavia, solleva anche questioni etiche che devono essere considerate attentamente, per garantire un utilizzo responsabile e allineato ai valori della società. Eccone alcune.

• Privacy e sicurezza dei dati dei pazienti. L’IA si basa su grandi quantità di dati per fare previsioni e diagnosi accurate, e questi dati spesso includono informazioni riservate. È fondamentale che le organizzazioni sanitarie e gli sviluppatori di IA prendano provvedimenti per proteggere i dati da violazioni, ricordando sempre che il paziente è l’unico proprietario dei dati che lo riguardano
• Potenziali discriminazioni introdotte dall’IA. Se gli algoritmi sono addestrati su dati distorti o incompleti, potrebbero suggerire cure non ottimali e perfino diagnosi errate per determinati gruppi di persone sottorappresentati negli studi clinici, come le minoranze etniche. Gli algoritmi devono essere progettati e controllati con cura per eliminare quei pregiudizi che hanno da sempre afflitto la ricerca clinica.
• Responsabilità dei sistemi di IA. Quando un sistema di IA commette un errore o causa un danno, non è sempre chiaro chi debba essere ritenuto responsabile: lo sviluppatore della tecnologia, l’organizzazione sanitaria che la implementa o l’operatore sanitario che ne fa uso? Mentre organi competenti valutano la stesura di linee guida per assegnare chiare responsabilità, i medici devono in ogni caso mantenere un ruolo centrale nel percorso di cura, cercando di adattare o correggere le proposte delle IA sulla base delle proprie esperienze e capacità empatiche.
• Clima di sfiducia nei confronti dei medici. L’IA rischia di mettere in difficoltà il rapporto medico-paziente, per almeno due motivi. Il primo è che alcuni pazienti possono percepire una minore interazione umana, quando l’IA è coinvolta nelle consulenze virtuali. Il secondo è la explainability (“spiegabilità”), ovvero la difficoltà da parte dei medici di comprendere e giustificare le logiche alla base delle decisioni prese dall’IA. È necessario sviluppare tecniche per rendere l'IA più interpretabile e spiegabile, in modo che i processi decisionali siano chiari e degni di fiducia.