Sottotitoli creati dalla comunità Amara.org Buongiorno, vogliamo salutarci con un applauso che siamo qui meraviglioso, grazie. Allora sono Nicoletta Carbone, lavoro a Radio 24 dove da tanti anni cure conduco gli appuntamenti dedicati alla salute, alla ricerca, alla scienza, al benessere e sono davvero felice di essere qui per iniziare questa ultima giornata del Festival dell'Economia parlando di salute e tecnologia. Insieme vogliamo fare una sorta di fotografia del presente ma vogliamo naturalmente guardare il futuro, un festival questo dedicato proprio al futuro del futuro per capire come la tecnologia, le innovazioni tecnologiche in ambito medico aiuteranno a centrare l'obiettivo di una medicina sempre più personalizzata. Sono molto molto felice di essere qui con quattro professionisti che stanno trasformando la medicina anche grazie, metto un anche, grazie all'innovazione tecnologica. Allora un altro applauso questo per per raccogliere e ringraziarle di essere qui. Mi piacciono, mi piacciono gli applausi perché secondo me sono una sorta di abbraccio e comunque danno l'idea che tutti noi facciamo parte di una squadra. Professoressa Ellen Ambidyami, accanto a me grazie, direttrice dell'unità operativa complessa 2 anestesia e rianimazione, ordinario di anestesia e rianimazione all'università di Parma e responsabile del comitato di formazione società italiana di anestesia, analgesia, rianimazione e terapia intensiva. Accanto a me la professoressa Isabella Castiglioni, ordinaria di fisica applicata all'università di Milano Bicocca, co-fondatrice di Deep Trust Technology. Professoressa Teresa Grimaldi Capitello, responsabile dell'unità operativa di psicologia clinica all'ospedale pediatrico Bambino Gesù di Roma e docente di psicologia dello sviluppo e dell'educazione all'Umsa di Roma. E chiudiamo con la professoressa Gaia Spolverato, chirurgo oncologo, professoressa associata di chirurgia all'università di Padova e del corso di dottorato in oncologia clinica esperimentale di immunologia dirigente medico dell'azienda ospedaliera della stessa città. Sono stata brava, non mi sono neanche impaperata una volta, e il più è fatto. Perché parlare di salute e innovazione tecnologica proprio oggi, proprio qui al festival dell'economia? Perché le innovazioni tecnologiche ci aiutano, probabilmente ci aiuteranno sempre di più, ci aiuteranno anche, pensiamo solamente alla sanità digitale, che cosa significa? Significa teleassistenza, telemonitoraggio, una presa in carico del paziente, una vicinanza al paziente, ma significa anche efficienza economica in termini di risparmio, di gestione delle risorse e probabilmente significa anche trovare quegli strumenti che permetteranno alla ricerca di trovare le modalità per una medicina sempre più personalizzata. Bene, io vorrei partire proprio dalla professoressa Grimaldi. Intanto vi dico che cercheremo di lasciare spazio alle vostre domande, per cui curiosità, esperienze, dubbi, dedichiamo l'ultimo segmento di questa chiacchierata. Comincio da lei, professoressa Grimaldi Capitello, perché per iniziare dà uno sguardo proprio sul paziente, si dice sempre il paziente al centro, ma le innovazioni tecnologiche ci rendono più consapevoli e quindi direi più attivi, più partecipi nel prenderci cura della nostra salute o dal suo osservatorio privilegiato e dei suoi studi considera che in qualche modo la mediazione dello strumento tecnologico spaventi ancora un po' allontani? Grazie, grazie della domanda. Allora osservatorio privilegiato, sicuramente questo cambia un pochino il contesto e quindi possiamo dire che conta molto la preparazione psicologica del paziente, soprattutto rispetto alla comunicazione dei dati, rispetto alla privacy, rispetto a tutto quello che incorre soprattutto adesso nel telehealth. Quindi quando parliamo di telemedicina, che sia telemonitoraggio a domicilio, che sia monitoraggio all'interno di una centrale operativa ospedaliera e tutto quello che incorre anche nelle televisite, è necessario fare una preparazione ai pazienti, quindi è fondamentale tutto quello che è la comunicazione, che può essere fatta chiaramente dall'equipe medica, che può essere fatta dallo psicologo anche in un tempo di lazionato e molto spesso anche con un processo educazionale da parte degli infermieri. Quindi tutto questo è un presupposto che permette soprattutto a pazienti in un contesto, quale è anche il nostro ospedale di terzo livello, di avere le giuste informazioni al fine di non essere spaventati. Quelli che sono molto spesso spaventati, su questo devo spezzare una lancia a favore dei genitori, poiché noi essendo un ospedale pediatrico, molto spesso dobbiamo formare e informare i bambini, gli adolescenti e i genitori. Quelli più spaventati sono i genitori degli adolescenti, che anche nel telehealth debbono farsi carico di una quantità chiaramente di informazioni legate alla tutela, all'infanzia, all'adolescenza, quindi alla salute dei propri figli, ma soprattutto quando sono genitori di adolescenti, con lo svincolo e con la maggiore libertà e autonomia che hanno i ragazzi di gestire dalla terapia farmacologica al telecolloquio psicologico, vanno un pochino in affanno. Diversamente, uscendo proprio dal contesto privilegiato ospedaliero, la società in linea generale è molto audace rispetto a trasmettere i propri dati sensibili online, su questo forse non sono molto spaventati. Ci vorrebbe una riflessione più profonda. Quindi lavori in corso, professoressa spolverato, arriveremo a breve a parlare di intelligenza artificiale che oggi come sappiamo tutti rappresenta sicuramente un tassello importante anche del vostro lavoro, ma resto in un ambito vicino perché vorrei esaminare con lei il valore dell'innovazione tecnologica negli ultimi anni in sala operatoria. Qualche cosa è cambiato, non si può certo parlare oggi di telechirurgia, ma una rivoluzione in corso anche nelle sale operatorie? Sì, assolutamente. Diciamo che il rapporto è cambiato completamente dal momento in cui si è posto uno schermo tra noi e il paziente. Nasce con l'endoscopia, la paroscopia, cose che adesso sono termini assolutamente di uso comune, ma che in realtà hanno portato un grande cambiamento tra quello che era il rapporto uno a uno tra il paziente e il chirurgo in sala operatoria, una sala operatoria che di solito è una sala operatoria di una chirurgia standard open, ad arrivare appunto a interporre uno schermo. Lo schermo che in realtà ha cambiato sostanzialmente la vita di questi pazienti perché ci siamo accorti subito che gli interventi venivano fatti in maniera forse più adeguata, ma sicuramente con tempi di intelligenza più brevi, minore dolore post operatorio, quindi sicuramente la tecnologia ha dato molto già dall'utilizzo della paroscopia, fino ad arrivare sicuramente all'implementazione della tecnologia robotica, che ha ulteriormente stressato queste condizioni, anche se rimane inizialmente con il paziente questo sospetto, ma chi mi opera? Chi opera? Il robot o la professoressa spolverato? Mi opera lei o mi opera il robot? È pensiero comune che un giorno, e forse torneremo a parlare di questo dopo, i robot ci sostituiranno. Io penso che per il livello di automazione che hanno adesso non è per niente così, perché siamo noi da una consola a muovere il robot in maniera assoluta, non fa nulla al robot che non sia mosso dal chirurgo. E di conseguenza anche questo abbiamo visto degli effetti importantissimi sulla qualità di vita del paziente subito dopo l'intervento chirurgico, sulla più corta adegenza spedaliera, sul minor dolor post operatorio, tutti aspetti essenziali. Se noi non consideriamo più il paziente come persona a cui facciamo un intervento chirurgico, ma persona nel suo contesto, nella sua completezza, nella sua qualità di vita. Quindi questi secondo me sono i due elementi, poi potrei dirti di quanto anche tutti i presidi tc. abbiano migliorato, però questi sono i due elementi più importanti che poi si vanno ad affiangare all'intelligenza artificiale. A proposito di intelligenza artificiale è sicuramente una delle più grandi rivoluzioni in corso, ma lo sappiamo, lo leggiamo dei giornali, sentiamo i dibattiti, intorno a questo concetto si sono sviluppate ramificazioni in ogni ambito, alcune molto positivi, in altre invece viene raccontato in termini catastrofici. Intelligenza artificiale è un passepartout sinonimo di futuro, ma spesso di cui esattamente che cosa ci sia dentro? Se noi dovessimo raccogliere, se mi interrogate, non interrogatemi o poniamo la domanda alle amiche, agli amici che ci sono venuti a trovare probabilmente una definizione precisa e corretta di che cosa significa e quali ricadute ha in generale nel campo della salute, allora io giro la domanda alla professoressa Bignami e mi tolgo di impiccio e di impaccio. Sempre domande facili Nicolae, per tanto permettimi di ringraziarti per il gentile invito e per aver permesso a noi di essere qui a parlare con i nostri ospiti di questi argomenti, perché in effetti intelligenza artificiale in questo momento è un po' il robottino antropomorfo, come diceva bene Gaia, che in qualche modo ci sostituirà. Stamattina guardavo su LinkedIn, è uscito Chef GPT per cucinare. Allora, intendiamoci bene, queste sono applicazioni intelligenza artificiale un po' più carine di Google, ma non è l'intelligenza artificiale di cui noi vorremmo convincervi che c'è bisogno. C'è bisogno di questa intelligenza artificiale per noi in medicina, in sanità e salute, perché sono degli strumenti, lo diceva bene la dottoressa Spolverato, non ci sostituiranno, ci aiutano. Ci aiutano a recuperare tempo, ci aiutano a essere precisi, ci aiutano ad avere una qualità del dato per prendere una decisione, per curarci. Questo che cosa fa in modo? Che recuperiamo del tempo, delle emozioni, dell'entusiasmo da passare con voi, noi insomma, con i nostri pazienti, con i nostri cittadini, con chi ha bisogno in qualche modo di noi, anche del vostro lato, non ci sostituiranno mai. È come prima andavamo a cavallo, adesso andiamo in macchina, si può anche andare a piedi, solo che ci metti una giornata, quella giornata facciamo altro. E allora noi addestriamo questi strumenti che imparano da loro stessi. Questo aspetto che loro imparano da loro stessi è un aspetto interessante che può nascere domande. La prof ce lo spiegherà meglio sicuramente, visto la sua comprensa, ma in inglese suona bene il machine learning, le reti neurali, fa figo, ma in realtà il concetto è che la macchina impara da se stesso e non avremo più quello che dice ma io mi ricordo che quella volta, in quel caso ho fatto quella singola cosa. Noi abbiamo comunque un registro che continua a imparare e ci dà un output su cui noi poi decidiamo cosa fare, ma lo fa magari anche in tempo reale e allora noi recuperiamo il tempo di passare magari nel posto operatorio con i pazienti. Professoressa Castiglioni vengo a lei perché lei è cofondatrice come anticipato di una startup innovativa, spin off della scuola universitaria degli studi avanzati della use di pavia che combina proprio l'intelligenza artificiale pensate con l'imaging diagnostico e abbiamo sottolineato, mi sembra anche di cogliere dei vostri interventi, che uno dei grandi obiettivi dell'innovazione tecnologica in ambito della salute è proprio quello di arrivare con più precisione possibile all'obiettivo della medicina personalizzata. Il vostro progetto in particolare si occupa di medicina predittiva, allora ci spiega professoressa come l'intelligenza artificiale è capace di trasformare questa mole di dati mi verrebbe da dire per analizzare quelli che possiamo considerare fattori di rischio ma anche comprendere l'evolversi della patologia. Grazie un ringraziamento molto importante per me essere qui con anche le amiche che si occupano di temi collegati a quello di cui mi occupo, io sviluppo i sistemi di intelligenza artificiale, c'è un'intelligenza umana sempre dietro a questi sistemi e loro li applicano, lo faccio con un esempio, ti rispondo con un esempio, oggi è provato che ad un'analisi per esempio di un'ecografia mammaria di una massa sospetta il medico identifichi delle caratteristiche a livello qualitativo per esempio se la massa ha dei margini irregolari è in una posizione non parallela alla cote ed è di tessuto eterogeneo che possa avere una alta probabilità di malignità ma quanto sono irregolari questi margini? Quanto questa massa può essere di tessuto eterogeneo? A livello visivo il medico non può essere in grado con un'accurata precisione di stabilire ciò. Noi addestriamo dei sistemi su moltissime immagini di pazienti che hanno la diagnosi histologica, sappiamo già che alcuni di questi pazienti hanno la malattia, altri invece hanno semplicemente una patologia benigna. I sistemi imparano ad associare queste caratteristiche qualitative a trasformarle in numeri, in dati oggettivi e quindi a predire per altri pazienti quello che può essere l'aspetto di malignità e benignità, quindi supportano un radiologo nel vedere una massa sospetta, dargli un'indicazione altamente sospetta oppure benigna. Ecco devi sapere che circa il 50 per cento delle masse che vengono indirizzate ad una biopsia oggi sono benigne, questi sistemi possono ridurre il numero di masse. Con tutte le ricadute che questo comporta? Togliere diciamo anche le preoccupazioni alle donne che devono aspettare un esito per molti giorni, poi fortunatamente benigno, togliere spesa alla la sanità e migliorare naturalmente per questo diagnosi. Lo fanno in poche ore, noi riusciamo ad addestrare dei sistemi su moltissime immagini a imparare a fare questo compito predittivo in 3-4 ore. Professoressa Bignani torno un attimo da lei perché siamo entrati in saloperatorio, il suo campo è quello dell'anestesia, della terapia intensiva, naturalmente anche della terapia del dolore e il vostro ruolo è sicuramente cruciale, anche come raccordo di informazioni circa un paziente pre, durante e dopo la chirurgia. Come ntra l'intelligenza artificiale in questo percorso? Lo vediamo un po' a fianco del paziente ma anche a fianco del clinico. Il percorso è simmetrico a quello che raccontava la dottoressa. La difficoltà nasce dal fatto che tutto quello che facciamo noi è a parole, quindi l'anamnesi è a ambienti diversi, l'ambulatorio per operatorio, la sala operatoria, il reparto, quindi cose fisiche, da tramontare esattamente come diceva la doc, i numeri ed è questa la sfida. Noi cerchiamo di raccogliere non solo con l'intelligenza artificiale che è un aspetto delle nuove tecnologie, ce ne sono anche altre, come citava bene la prof, la telemedicina, anche il metaverso, un po' di robe le stiamo facendo, ma il importante è che ci sia il numero, il dato, in modo che venga acquisito, in modo che venga poi elaborato e si impari. Intelligenza artificiale lungi dall'essere un egoismo è molto generosa e ha la capacità di essere molto più precisa sul singolo paziente ma molto generosa perché quella singola precisione aiuterà il paziente successivo, perché lo spiegava bene la dottoressa, sono sistemi che vengono addestrati e aiutano i pazienti successivi a beneficiare dalle informazioni che intelligenza artificiale riesce a fare. Qual è il valore aggiunto? Noi adesso quando vi diciamo che avrete la possibilità per esempio di x per cento in sala operatoria, facciamo una cosa benigna ovviamente, di avere una complicanza, non sappiamo a chi, quando e come con certezza, sappiamo che l'integrale delle persone che passerà potrebbe avere quella complicanza e invece la I ci aiuta a sapere chi, a sapere quando e cosa d è un grosso passavanti per noi perché non la cureremo, faremo prevenzione, cioè faremo in modo che non accada, questo è quello che vorremmo fare. E allora prendendo proprio spunto da quanto ci ha raccontato la professoressa Bignami, tornò a lei, professoressa Spolverato, torniamo in sala operatoria, lei ha già anticipato, ma quanto e come aiuta l'intelligenza artificiale oggi? Un chirurgo come lei tra l'altro, un chirurgo oncologo? Allora, ammetto che ho la netta impressione che la maggior parte di noi non abbia ancora un'idea dell'effetto che farà l'intelligenza artificiale, di come modificherà il nostro lavoro. Io vi posso dare degli esempi concreti, siccome quando io insegno all'università, ma anche i miei specializzanti dico sempre che il chirurgo, la chirurga non sono le persone che operano il paziente, ma sono le persone che si prendono cura del paziente al momento in cui varca la soglia del nostro studio. Allora Nicoletta, io ti rispondo, dandoti un pochino un escursus di quello che è effettivamente l'applicazione nella gestione del paziente chirurgico, parte dall'analisi di big data, quindi la possibilità come dicevamo prima di avere un grosso, chi si chiama data lake, un lago pieno di dati raccolti dalle informazioni appunto dei pazienti che noi possiamo utilizzare per formare dei processi di machine learning che ci permettano quindi di rispondere in maniera più adeguata a domande che via via si modificano levemente da paziente A a paziente B, ma che potrebbero avere un minimo comune nominatore. Quindi ci aiutano nella diagnosi, ci aiutano nella correzione dell'approccio terapeutico. Un approccio terapeutico che idealmente deve tenere conto di molti fattori, come abbiamo fatto noi valutando il paziente X e studiandolo, ecco il sistema intelligenza artificiale ti aiuta in maniera più oggettiva, si diceva, a trovare un percorso più adatto al paziente che abbiamo di fronte. Passiamo in sala operatoria, esiste tutto un percorso di valutazione delle immagini che permette anche da una parte di individuare in sala operatoria con l'applicazione robotica l'anatomia standard di un paziente e ancor più l'anatomia del paziente sovrapponendo l'immaginità che con l'immagine che io sto vedendo in quel momento al robot. Capite che questo progressivamente ci aiuterà a ridurre il rischio chirurgico, il sanguinamento, ci mostrerà dal vivo che dov'è il vaso che noi stiamo cercando, dov'è il linfonodo che vogliamo portare via in paziente con patologia oncologica quindi capite che avrà una grossa applicazione così come tutta l'applicazione successiva. A me piace molto quello che tu stai facendo e noi lo stiamo facendo nel nostro piccolissimo, ad esempio nei pazienti con tumore del retto, c'è una fetta di pazienti con tumore del retto che può non fare l'intervento chirurgico, noi stiamo esattamente valutando le immagini di risonanza pre-radio chemioterapia, quindi al paziente alla diagnosi, le stiamo valutando le caratteristiche della risonanza insieme ad altre caratteristiche cliniche per capire quale paziente risponderà meglio la radio chemioterapia, quale avrebbe bisogno di più chemioterapia all'inizio per poi far cosa, risparmiarsi un intervento chirurgico e capite che è un cambiamento enorme nella vita di un paziente, avere o non avere il retto, avere o non essere stuposto a un intervento chirurgico di chirurgia maggiore. Professoressa Castiglioni, siamo entrati in saloperatoria, ma lei sta lavorando anche alle malattie, per le malattie neurodegenerative, perché anche in questo ambito l'intelligenza artificiale, gli algoritmi, le innovazioni tecnologiche, perché stanno dando un contributo importantissimo e assolutamente con un impatto rilevante considerando che le malattie neurodegenerative per una serie di fattori, tra l'altro quello in cui siamo sempre di più diventando longevi, impattano sulla salute del singolo e della società intera e anche dei sistemi sanitari. Cosa state vedendo? Noi abbiamo sviluppato un dispositivo medico perché c'è da dire che la ricerca è importantissima ma perché questi strumenti arrivino in clinica devono subire tutto un processo regolatorio molto stringente e diventare dispositivi medici. Quindi siamo partiti dalla ricerca, abbiamo validato questo strumento che utilizza dei dati cognitivo-compertamentali funzionali, quindi i dati clinici, semplicemente con dei test, insieme alla risonanza magnetica cerebrale va a vedere delle sottilissime aree atrofiche che cominciano a diventare atrofiche agli esordi della malattia di Alzheimer. Si parla della corteccia entorinale che è una piccola parte di una regione centrale del cervello. Tanti anni prima che si sviluppi la malattia. Si è in grado di dire se il soggetto è a rischio di progredire verso la demenza della malattia di Alzheimer e in quanto tempo. È molto importante anche per lo sviluppo di un farmaco perché le inducer farmaceutiche hanno da mettere a punto dei farmaci su dei gruppi di controllo e dei pazienti invece che vanno a sviluppare la malattia devono aspettare in genere 7-10 anni per vedere se la malattia viene a conclamarsi con il sintomo clinico di demenza. Questi dispositivi possono accelerare gli studi moltissimo perché selezionano i pazienti che sono a rischio di andare incontro alla demenza e possono vedere nell'altro gruppo di controllo se in effetti il farmaco è stato utile oppure no. E si integrano i dati clinici come diceva la professoressa molto importante coi dati di imaging che hanno moltissime informazioni al riguardo. Grazie. Grazie alla professoressa. Passo alla professoressa Grimaldi Capitello perché abbiamo parlato di malattie neurodegenerative. Mi chiedo se l'intelligenza artificiale può avere anche un ruolo per quelle che possiamo definire come problematiche legate in generale alla salute mentale. Certo sì, grazie infatti su questa cosa delle malattie neurodegenerative con la professoressa Castiglione è molto importante anche perché in età pediatrica malattie neuromuscolari e neurodegenerative allo stesso modo correlano immagini di diagnosi, di diagnostica per immagini a test neurocognitivi, neuropsychologici. Oltre quest'area chiaramente nella salute mentale la nostra fatica a tradurre la diagnosi in telesalute è da sottolineare, nel senso che usciamo dal laboratorio, usciamo dalla sala chirurgica, entriamo soprattutto in una diagnosi di tipo clinica che vede tanti costruttivi coinvolti, il cervello, la mente, i contesti in cui i sintomi vengono ad essere videnziati e ci sono contesti in cui non si evidenziano i sintomi. Quindi per rispondere l'intelligenza artificiale la utilizziamo molto spesso sia nei trattamenti che anche nella prevenzione. Sulla schizofrenia si è riusciti già a fare un'analisi degli algoritmi della conversazione prima di un coté psicotico, quindi in qualche modo si riesce, esatto, prima di un coté psicotico, prima che si conclami la schizofrenia. Mentre buona parte per esempio delle malattie neuromuscolari e neurodegenerative con la loro componente anche di ATP e psicotiche di autismo, mentre molto più spesso quello che si fa in termini di salute mentale è il trattamento. Per esempio molti trattamenti sono stati ormai automatizzati, alcune aziende americane parlano anche di avatar psicoterapeuti, ma molto spesso c'è sempre chiaramente una componente umana e quelli più riusciti in termini di telemedicina, di telehealth, sono i trattamenti cognitivo-comportamentali per ansia, depressione, sia in età pediatrica che in età adulta, come anche i cosiddetti serious game, che sono inseriti all'interno del contesto scolastico e fanno prevenzione, in particolare quelli che sono applicati nelle scuole italiane attualmente anche attraverso un monitoraggio di osservatorio da parte delle università sono legati al bullismo, all'obesità e al BNG drinking, cioè all'utilizzo di alcool nei giovanissimi. Io vi ringrazio perché ci state raccontando quanto le innovazioni tecnologiche davvero stanno rivoluzionando proprio il mondo della salute e quanto sono vicine, è un futuro che è presente ma diventerà, vero prof? Nel preparare questo incontro, professoressa Bignan mi ho trovato molto interessante il tema della terapia del dolore, vengo da lei perché non c'è il dolorimetro, è una sensazione percezione soggettiva ma la terapia poi viene calibrata su quello tanto male o poco male. Ecco, c'è uno sviluppo anche in questa rendere più oggettivo o misurabile il dolore per somministrare, immagino, il farmaco giusto, nella dose giusta, nel tempo giusto? Assolutamente Nicoletta, usciamo un po' dalla sanoperatoria in cui sappiamo qual è il tempo zero in cui i cattivoni, i chirurghi, non gli attenzioni, i cattivoni, scherzo ovviamente, però sappiamo che il tempo zero, l'incisione chirurgica è quella che inevitabilmente fa male non l'anestesista, il chirurgo, scusate scherzo perché giochiamo sempre su questa rivalità, ma pensate invece al mal di schiena cronico, ha un dolore cronico e lì è un po' difficile a volte riuscire a quantificare, a riuscire a quantificare la componente algogena, permettetemi tra virgolette reale, la componente culturale, permettetemi sempre delle categorie un po' semplici ma per capirci, la componente di anche che tipologia di lavoro per esempio fa la nostra persona che diventa paziente allora c'è un gruppo per esempio di Napoli molto avanti con cui ho l'onore di collaborare che unisce telemedicina per esempio a sistemi di intelligenza artificiale, telemedicina perché non necessariamente fa delle visite a distanza ma il medico ha il paziente e registra anche oltre al verbale, quindi quello che è la percezione del paziente di cui si ha il massimo rispetto, con però delle espressioni facciali, delle valutazioni di parametri vitali, la pressione arteriosa, la frequenza carbiaca, le smorfie carbiache, scusate le smorfe del viso e mettendo insieme tutte queste informazioni non è che si voglia sminuire quello che il paziente dice ma sono informazioni in più che ci aiutano per esempio nel valutare la correttezza della terapia in atto e nel valutare qual è la componente emotiva che magari sta peggiorando la condizione del paziente e evita per esempio come diceva bene Gaia prima magari delle terapie eccessive nel suo caso la terapia chirurgica, nel nostro caso magari una terapia farmacologica eccessiva pensate mandare a casa un paziente con un farmaco più leggero rispetto magari a un carico di oppiacei e quindi questo devo dire che è assolutamente il futuro e cosa fanno anche? Oltre a vederlo lo registrano e insegnano quel sistema a imparare e quindi è l'output che per il prossimo paziente magari arriva la signora lei beneficerà magari dall'esperienza della professoressa ovviamente sui grandi numeri come diceva Gaia e la cosa importante Nicolo cominciamo a dirlo però poi lo ripeteremo come un mantra che il sistema è un sistema integrato noi a Parma ci piace chiamarlo modello ibrido ovviamente facendo il parallelismo con il mondo dell'automobilismo così i maschetti ci ascoltano meglio, i tools gli strumenti di intelligenza artificiale o delle nuove tecnologie ci aiutano ma noi decidiamo e sarà sempre così. Professoressa Castiglioni vengo a lei perché lei in parte l'avete un po' toccato tutto ma lei l'ha sottolineato in modo più evidente nell'ultimo suo intervento accendiamo un tema abbastanza spinoso dell'intelligenza artificiale che è quello della sicurezza della fidabilità naturalmente lei ha anticipato c'è tutto giustamente una burocrazia norma ccetera ma quando noi parliamo di burocrazia sappiamo che è una cosa un po' lenta che va a step e invece qua dall'altra parte abbiamo qualcosa che ha bisogno di correre come si concilia come si crea un equilibrio se si può cosa state facendo? Oggi siamo arrivati al dunque nel senso che il contesto regolatorio è chiaro il 2023 è stato un anno molto importante perché è uscita la legge sull'intelligenza artificiale europea sono state messe sostanzialmente in atto tutte le norme linee guida di come si deve sviluppare e implementare testare anche continuare a mantenere un sistema di intelligenza artificiale affinché possa ssere conforme nella sua sicurezza e prestazione come dispositivo medico quindi direi che le linee guida sono chiare dobbiamo seguirle è un grossissimo lavoro e devo dire che l'integrazione con la ricerca deve avvenire sin dall'inizio di progettazione perché sennò si compiono degli errori che poi vanno incontro a delle non conformità quindi figure che integrino la ricerca e lo sviluppo di dispositivi medici ecco perché abbiamo anche fondato lo spinoff universitario è proprio per poter trasformare tutti questi risultati della ricerca in prodotti che possano arrivare al letto del paziente alla scrivania del medico per essere utilizzati ma direi che adesso è il momento dell'implementazione e non più della discussione se sia utile o non utile o se poterlo fare professoressa spolverato c'è poi il tema dell'affidabilità lo semplifico e vado delle indicazioni fornite dall'intelligenza artificiale affidabili perché voi ci sono dei dati e però su questi dati voi poi vi appoggiate e utilizzate e non ci possono essere degli errori assolutamente e come fate a sgamarli infatti recentemente mi sono trovata a incontrare una serie di persone che si occupassero di etica nell'intelligenza artificiale ed è venuto proprio prima in realtà ad ottobre dello scorso anno prima che effettivamente scoppiasse il fenomeno chat gtp e che ci fosse finalmente così tanta attenzione sull'etica dell'intelligenza artificiale ci siamo trovati poi a scrivere un articolo scientifico che è stato pubblicato fatalità in questi giorni e tra i temi chiave dell'etica dell'intelligenza artificiale a quelli che un pochino rispondono di più alla tua domanda ce ne sono due uno legato alla qualità del dato ci sono dei bias che sono degli errori quando si vanno a valutare grandi numeri che sono legati bias del dato e bias legato alla persona il bias del dato è legato al fatto che con questo fiorire di sistemi intelligenza artificiale anche con dati piccoli si arrivano a trarre conclusioni che poi vengono diffuse quindi il vero la vera paura è che la qualità del dato non sia veramente elevata l'altro aspetto è il bias legato alle persone se noi continuiamo ad analizzare dati di un certo una certa categoria di persone che fidatevi medicina per il 70 per cento dei casi è uomo bianco 70 chili capite che non possiamo trarre conclusioni per la donna afroamericana di 40 chili certo quindi questo è un dato molto importante e i sistemi di machine learning ma in generale l'intelligenza artificiale amplifica moltissimo quei bias che noi conosciamo e questo è il primo pericolo il secondo pericolo è quello della scatola nera noi otteniamo dei risultati che a volte noi stessi clinici non siamo perfettamente in grado di comprendere e non siamo perfettamente in grado di capire di analizzare eventuali errori nella generazione della risposta quindi anche nella comunicazione con il nostro paziente dobbiamo stare molto attenti perché c'è un quoziente di ignoto che dobbiamo considerare che il paziente deve conoscere motivo per cui anche noi clinici dobbiamo affiancarci a persone di tale livello che si occupano di creare gli algoritmi per comprendere l'intelligenza artificiale non per parlare l'intelligenza artificiale che sono due cose ben diverse ma deve deve deve Volevo aggiungere infatti sta a noi fornire dei dispositivi che siano privi di bias significa nel caso che ho descritto precedentemente per esempio della massa mammaria sviluppare questi dispositivi sia su popolazione femminile sia nella sua prevalenza su popolazione maschile come abbiamo fatto dovete sapere che anche l'uomo ha un rischio di sviluppare il carcinoma la mammella però su mille donne abbiamo avuto 13 c'è quindi bisogna fare quel che si dice il test di parità andare a vedere se la performance del dispositivo è la stessa nel sottogruppo del anche questa è un po' una rivoluzione no non più considerale adesso fatto l'esempio del del tumore della mammella che è tipicamente femminile però noi ci appoggiamo ancora su una medicina in cui la donna è considerata un nomino in miniatura no e invece i dati ci dicono che non è così quindi anche in questa direzione si sta lavorando si si sviluppano dispositivi medici che si dice fare cioè sono equi hanno naturalmente dei test sul genere in questo caso o sul gruppo etnico molto importante quindi sta a noi ma le linee guida e le norme ce lo chiedono certo e rispetto alla raccolta del dato anche in questo caso le norme ci chiedono che sia il professionista ad avere supervisionato la raccolta del dato quindi il medico ha una compartecipazione nello sviluppo di un dispositivo software ecco perché tanti dispositivi che nascono magari da gruppi dove hanno messo dei developer a contornare non sono validi non sono robusti da questo punto di vista quindi nella progettazione e quindi vengono e vengono messi da parte non si possono sviluppare dispositivi medici su dei database anonymizzati non su studi clinici con i professionisti perché saperlo ci dà una certa tranquillità ecco direi no ma per voi medici tutto questo che cosa comporta a livello di preparazione a livello di responsabilità non parlo di responsabilità giurilegale ma insomma è una rivoluzione che state vivendo e ha cambiato probabilmente anche il vostro approccio e vi ha dovuto in qualche modo spingere a vivere una situazione indifferente da quella che vi eravate immaginate per la quale avevate studiato vorrei fare un rapido giro di tavolo perché c'è un progetto poi interessante proprio a sottolineare quanto l'intelligenza artificiale arriviamo le facciamo raccontare tutto e poi ci scateniamo noi che lavora anche in tanti ambiti e anche per la salute mentale del care giver che è molto interessante voglio condividerlo professoressa spolverato io penso che non tutti noi ma alcuni di noi all'interno di un gruppo di medici alcuni di noi debbano decidere di specializzarsi in questo ambito e quindi studiare questo non è possibile che tutti parlino dell'intelligenza attività vero quindi ci deve essere all'interno di un gruppo facciamo conto un reparto che ha dodici persone dieci persone ce n'è una che aveva l'età di ricerca ci sarà quello che si occuperà della ricerca di base ci sarà quello che si occuperà della ricerca clinica ci sarà quello che deciderà di investire il suo tempo nelle collaborazioni con persone come la professoressa che ci insegnano perché poi ci sono anche delle figure diverse perché in questi gruppi multidisciplinari c'è il clinico c'è il ricercatore c'è l'ingegnere c'è il fisico e questo è il matematico e quindi questo questo è molto importante quindi non un'infarinatura per tutti ma una specificità no e contaminarsi certo cioè quanto mai adesso è il momento della multidisciplinarietà quindi che non è più fatta solamente dal radiologo l'oncologo il chirurgo però tutti i medici esista esatto ma è contaminarsi con il mondo della scienza che come si diceva prima non è solo universitaria ma deve uscire perché poi deve trovare diciamo il conforto nella realtà assolutamente professoressa castiglioni sì ci sono delle piattaforme oggi anzi poi magari avremo il piacere di condividerle che abbiamo sviluppato e ci sono moltissimi gruppi che lo hanno fatto che sono per i medici ormai noi siamo da rottamare e abbiamo messo appunto dei sistemi che parlano in modo chiaro trasparente spiegabile ai medici e che possono essere utilizzati da loro per addestrare i loro modelli noi abbiamo già in uso in diversi instituti di ricerca è una black box che viene a essere resa molto chiara i medici inseriscono i dati le immagini ci sono centinaia di sistemi di algoritmi ai che si sfidano fra loro e il migliore restituisce il modello al medico che quindi è proprietario sia dei dati che non escono dall'ospedale sia del modello che poi può utilizzare nei a supporto diciamo sia della diagnosi ma anche della risposta alla terapia che è molto importante in grado poi di dire al paziente qual è la migliore opzione terapeutica quindi oserei quasi dire che sicuramente una figura chiave può essere un fisico un ingegnere per un dialogo è molto interessante ma ormai esistono delle piattaforme che potete usare voi devono ssere messe in mano alla vostra generazione per dare i lavori specializzati professoressa chiudo velocissimi e io ho un ingegnere fisso nello studiolo di fianco a noi la vettere quisi lo chiudete a chiave ogni tanto lo tirate fuori come il cucu del biondino anche da mangiare da bere ma ce lo teniamo fermo fisso e effettivamente lui insiste lui e lei sono una coppia cioè non so se sono coppia nella vita però una coppia ingegnere da noi speriamo per loro e cercano di insegnarci noi però amiamo molto avere la competenza reale alla fonte abbiamo ancora qualche problemuccio di privacy di gestione del dato oltre che di qualità perché non abbiamo la fortuna di lavorare con immagini e quindi già con qualcosa che siano numeri e quindi la competenza specifica è quella che vince se aggiungo velocemente rispetto a privacy blockchain e ricerca ricercano profit e ricerca profit perché questo è un tema ancora molto lungo credo che ci sia una stratificazione necessaria ovvero lì dove per esempio è facile utilizzare l'intelligenza artificiale perché non incide né sui costi delle politiche sanitarie né sul salvavita perché ci sono poi no degli ambiti in cui il paziente è messo ancora in difficoltà scegli ancora il chirurgo umano anziché il computer questo purtroppo è un retaggio anche culturale poiché non si è ancora accumulato abbastanza dati nella chirurgia per no telemedicina affinché si possa dire che la macchina non sbaglia no mentre c'è un ranking dei chirurghi che invece è un parametro di affidabilità però per esempio anche noi esatto esatto anzi l'errore umano è contemplato però a parità molti pazienti scelgono il chirurgo ancora umano per un fattore anche culturale oltre che perché la macchina non ha ancora dimostrato nel tempo di non aver sbagliato abbastanza e c'è anche quest'altro elemento dei per esempio invece su cose molto più diciamo semplici sulla terapia del dolore mentre prima appunto accennava mi veniva in mente anche per esempio noi utilizziamo i visori per i bambini perché in età pediatrica chiaramente la percezione del dolore acuto rispetto alla puntura lombale rispetto per esempio anche ad ustioni di secondo grado alla medicazione di ustioni di secondo grado e ancora rispetto a dei contesti come nell'ertrite diopatica giovanile per le infiltrazioni viene utilizzato un visore che è un distrattore rispetto alla percezione del dolore ecco in questo noi conquistiamo facilmente diciamo il placet dei pazienti in procedure invece più invasive che implicano anche la gestione di blockchain dei dati lì diventa un pochino un investimento maggiore si su un punto importante non vorrei che ci fossimo fatti l'idea che un algoritmo di intelligenza artificiale non sbaglia sbaglia c'è una metrica che è l'accuratezza come in tutti gli strumenti anche nel metro che ci misura l'altezza ovviamente è d'obbligo dare la misura di accuratezza e l'errore importante è dimostrarne il beneficio cos'è il beneficio il beneficio va dimostrato da uno studio clinico significa la riduzione dell'errore del medico quindi se io che la curatezza del medico in termine clinico la sensibilità per esempio nel rivelaro una malattia è dell'ottanta per cento e la macchina ha il novanta per cento c'è sempre un errore 10 per cento ma io ho ridotto della metà l'errore del medico è molto importante sempre il confronto con la condizione clinica perché se non c'è un miglioramento sulla curatezza del medico io non andrei a utilizzare un sistema di intelligenza artificiale ecco che noi andiamo a impattare quando c'è un grosso problema la cucina ha ancora dei gap in questo senso soprattutto per quello che riguarda la medicina predittiva professoressa Grimaldi Capitello rapidamente ci racconta che cosa state facendo nella sua unità operativa sulla salute mentale del caregiver a sottolineare proprio come quanto le innovazioni tecnologiche possono davvero penetrare l'uditorio anche qua è abbastanza privilegiato sono pazienti portatori di malattie croniche complesse quindi che hanno in realtà una percentuale di impatto sulla popolazione abbastanza circoscrivibile ci prendiamo cura dei loro genitori c'è una legge dal 2017 che tutela i caregiver professionali e familiari che non ha ancora previsto chiaramente una disposizione economica che è interamente assorbita dalla legge 104 per adesso ma speriamo che in futuro migliori ovvero molti genitori di bambini che hanno delle malattie croniche complesse che quindi sono inguaribili tra virgolette vengono gestiti nell'arco della vita non stanno tutto il tempo in ospedale molto spesso il domicilio diventa per noi una risorsa anche per restituire alla normalità questa famiglia e i genitori sono addestrati a gestire una serie di procedure mini invasive rispetto a medicazioni aspirazioni utilizzo di una serie di ausili medicalmente assistiti ovviamente hanno delle equipe domiciliari questi genitori molto spesso vanno in quello che si chiama barden ovvero in un sovraccarico emotivo soprattutto legato alla propria salute mentale cambiano lavoro devono necessariamente molto spesso non lavorare e quasi sempre è la madre a fare questa scelta e anche qui quindi c'è un gap rispetto alle depressioni no e ai disturbi danza nelle madri quello che abbiamo provato a fare è attraverso un app e la stiamo in questo momento sperimentando avere tre target i tre obiettivi sono quelli che chiamiamo self care caregiver care e transitional care con questi tre termini si intende come obiettivo finale aiutare attraverso un trattamento e un monitoraggio a distanza con lo psicologo questi genitori sia ad essere più abili nel gestire a domicilio l'autocura l'automedicazione dei propri bambini sia anche a transitare che è un altro tema molto sentito negli ospedali pediatrici cioè far transitare all'età adulta molti pazienti che hanno una fragilità ma anche grazie alla medicina fanno dei progressi in termini di longevità e non ultimo anche lavorare sulla salute mentale dei genitori poiché lavorando sui genitori si garantisce anche ai bambini un modello che potrebbe essere poi utilizzato in altri ambiti domande prima di chiudere grazie per la vostra attesa grazie buongiorno grazie alle colleghe per loro scusate le spalle mi metto così e non offendo nessuno no ma no allora io sono un medico però sono biochimico e matologo e vabbè proprio io due giorni fa stavo leggendo su the new england journal medicine che sicuramente è la bibbia per noi medici un articolo estremamente interessante riguarda il futuro dell'intelligenza artificiale applicato alla radiologia magari l'avete letto sicuramente l'intelligenza artificiale in questo permette di misurare in maniera esatta dico le dimensioni o spesso di una metastasia ccetera eccetera quello che mi ha inquietato di questo articolo e qui entriamo nello sviluppo conomico dell'intelligenza artificiale è che questi sistemi sono in grado di emettere un referto ma non un referto più di uno un referto per il clinico un referto magari per il chirurgo specializzati no con il target ben identificato è un meraviglioso referto o più di uno nella lingua e nel linguaggio che il paziente preferisce allora prima di tutto io mi chiedo ci sarà sicuramente purtroppo nell'ambito della medicina lo sappiamo c'è un aspetto economico di profitto che è enorme quindi il mercato nel momento in cui adesso sto dicendo una cosa un po' forte nel momento in cui questi software possono andare in mano a certi gruppi questi possono diventare degli sostituti di certe figure professionali possono dare una mano però possono essere usati non posso fare degli esempi perché direi troppo ma io sono stata interpellata perché è un ruolo nella mia società scientifica per elaborare certi software per emettere referte di laboratori in maniera automatica eccetera quindi finisco la domanda è sicuramente l'intelligenza artificiale sarà il futuro della medicina perché ben usata e questa è la prima domanda ma che rischi vedete voi oltre a quelli che avete già elencato la domanda invece a Grimaldi Capitello lei lavora in un ospedale romano e lo definisce un osservatorio privilegiato sappiamo perfettamente che esiste un digital divide in italia per cui specialmente in una certa regione ma anche in certe fasce di età no l'utilizzo di telehealth e telemedicina che sono due cose diverse e non possono essere usate come sinonimo può essere un grossissimo problema per cui disgraziatamente certi strumenti possono essere soltanto un sistema per aumentare il gap la frattura che esiste con esatto quindi quindi la domanda direttamente l'osservatorio privilegiato in realtà l'ho detto io perché non era una brutta parola va venendo alla domanda mi scusi professore dottoressa. L'osservatorio privilegiato riuscite anche ad arrivare a delle realtà periferiche dove ci sono delle persone che hanno più problematiche grazie grazie perché la domanda la ringrazio professoressa castiglioni per lasciare spazio ad altre domande che arriviamo subito volevo rispondere alla prima se allora un'azienda volevo rasserrenarla un'azienda che sviluppa dispositivi medici glielo dico da presidente dell'azienda non ha nessun interesse a sviluppare un dispositivo medico che faccia un referto automatico perché andrebbe incontro a dei rischi che sarebbero assolutamente contro qualsiasi ritorno di mercato quindi non c'è l'interesse né l'etica di andare a sviluppare dei dispositivi medici che sostituiscano il medico ma di fornire dei supporti standardizzati affinché il medico possa scrivere e concludere un referto in maniera più efficiente più accurata e conosco il lavoro in questo senso voleva solo dimostrare la multidisciplinarità di questi sistemi le dico che l'aspetto regolatorio già norma che cos'è un dispositivo fin dove può arrivare e di chi è la responsabilità finale quindi c'è una collaborazione tra il software e il medico che rimane l'unico e finale responsabile della diagnosi questi sistemi hanno degli human oversight alla fine la proposta deve essere accettata dal medico anche solo per un concetto importante nel regolatorio che è quello del controllo dell'attenzione del medico perché lei le dico potrebbe incontrare anche un gruppo di medici che potrebbero essere interessati a andare al bar a far lavorare sistemi che possano refertare voglio vederla dalla trappola invece il medico deve essere presente deve accettare qualunque proposta che il sistema fa tenere il controllo un po come un aiuto nel parcheggio quando lei al software quindi da un punto di vista regolatorio non c'è né l'interesse di un'azienda a sviluppare questi sistemi perché andrebbe incontro a dei rischi e a delle assicurazioni che non si vorrebbe prendere questo glielo dico come mercato c'è un'unica situazione che è quella dello screening in cui in certe condizioni è richiesto il terzo lettore parlo per esempio lo scrivete mammella questi sistemi stanno diventando molto impattanti per le prestazioni rispetto alla stanchezza che i radiologi possono avere nella lettura dello screening per esempio mammografico che lei sa che devono essere valutati da tre come terzo lettore automatico chi aiuti due a vedere se c'è o non c'è una lesione quindi andiamo perdonami per essermi dilungata ma è molto importante precisare perché poi se no passa un'informazione quindi l'articolo che è un articolo scientifico naturalmente di ampia prospettiva il regolatorio mette a posto diciamo tutte queste particolari criticità e impone i ruoli come sono e la firma del medico che deve essere quella sempre nell'accettazione di qualunque output e dispositivo medico penso di aver risposto alla prima domanda se vuoi aggiungere un filo perché poi un piccolo appunto rispetto al commento che ha fatto sul sulla modalità di comunicazione del referto rispetto al paziente che ha di fronte anche se domani noi noi digitiamo su chat gtp scrivi mi una poesia in stile romantico lo fa rispetto a un altro stile ma questo non ha nulla che fare con l'empatia il vero problema se vogliamo trovare un problema dell'intelligenza artificiale in questo momento che sta cercando chiaramente di sorpassare mediante sistemi di natural language processing è proprio quello di cercare di in qualche modo migliorare il sistema comunicativo e migliorare il rapporto però è ancora profondamente sterile per cui su questo soprattutto mi sento veramente di assicurarla professoressa grimaldi capitello andrete anche nelle zone più lontane provo a rispondere ovviamente dicevo anch'io insomma questo aspetto dell'osservatorio legato al fatto che per alcune aree disciplinari siamo centro di secondo e terzo livello soprattutto rispetto ai trapianti in età pediatrica rispetto alla gestione di alcune malattie per rispondere non so se si è letto un po tra le righe l'aspetto del telehealth fatica a decollare perché c'è la necessità che le politiche sanitarie stanzino delle blockchain per ricerche no profit e l'altro elemento noi abbiamo per esempio la rete aopi la rete aopi è la rete degli ospedali pediatrici italiani nei quali sono inseriti 16 ospedali italiani 4 esclusivamente pediatrici e gli altri 12 sono per adulti e per età pediatrica ovviamente non arriviamo a tutti i centri però su questi si può fare una ricerca quale quella della formazione tra operatori sanitari perché la gestione del dato del paziente ha altre implicazioni legate al di poi legata alla privacy quindi su questo per esempio quello che adesso stiamo facendo sono due studi multicentrici con l'istituto superiore di sanità quindi che è un ente che si autogestisce finanzia i vari ospedali per questo ringrazio la domanda ringrazio le risposte perché ci hanno permesso di aggiungere un pezzetto importante della nostra discussione è arrivato il momento della domanda del della seconda domanda intanto se vi preparate io sbircio anche i minuti sì grazie per tutti gli interventi volevo fare avere una precisazione su intelligenza artificiale salute mentale in particolare schizofrenia da quanto ho capito io in questi giorni l'intelligenza artificiale è una grande elaboratrice di grandi dati sui famosi big data costituisci un aiuto se io riesco a capire che l'aiuto può essere molto valido per diciamo i problemi fisici non sono un medico e quindi passerete l'espressione faccio più fatica a capire come possa aiutare nei problemi di salute mentale in particolare dicevo la schizofrenia che ha citato la professoressa un acceno è stato fatto cioè esiste la possibilità di verificare in termini se ho capito bene predittivi se un certo tipo di comportamento nell'età giovanile può dare eventualmente seguito al problema e la domanda è questa e per quelli che hanno già un problema grazie grazie grazie per la domanda professoressa grimal di capitello allora sicuramente sulla diagnosi nella salute mentale quindi nelle malattie mentali ripeto solo sulla schizofrenia si è riusciti a fare questo passaggio perché nella fase diciamo prima di un esordio psicotico c'è un eloquio che viene analizzato e quindi accumulate delle informazioni da algoritmi e l'analisi di questo eloquio prevede già determinati prerequisiti che la macchina ovviamente a fronte dei dati che assimila riesce a fare più o meno una predizione di quello che potrà succedere di lì in avanti sui trattamenti come dicevo anche prima per esempio negli stati uniti sono già attivi dei trattamenti cognitivo comportamentali per disturbi d'ansia per disturbi depressivi non per disturbi schizofrenici circoscrivendo per esempio all'area dei trattamenti un trattamento che noi facciamo anche nel nostro ospedale grazie alla collaborazione con l'istituto superiore di sanità e il trattamento neuro cognitivo dei pazienti in età pediatrica che hanno avuto l'asportazione di un tumore celebrale che spesso per esempio hanno delle afasi e temporali hanno dei disturbi dell'attenzione quindi con dei software si riesce diciamo a riabilitare cognitivamente si sta andando in questa direzione anche per studi sulla schizofrenia ma allo stato attuale non ci sono già trattamenti in corso per telehealth della schizofrenia ci sono grazie e poi c'è una sera premutato prima il ragazzo poi arriviamo alla signora in prima fila poi chiudiamo grazie grazie a tutte anche per la chiarezza sarò breve si parla spesso di privacy dei dati sanitari che sono ovviamente dati molto sensibili possono essere utilizzati nei modi più disparati contro di noi ma senza scendere magari troppo nel tecnico quali strumenti vengono utilizzati per garantire la privacy dei dati che dobbiamo dare agli esperti sanitari e la seconda domanda è si parla spesso di interesse legittimo che si può utilizzare per utilizzare comunque i nostri dati personali senza il nostro consenso in ambito sanitario questo interesse legittimo può essere utilizzato dagli esperti sanitari e sia nel pubblico che nel privato in caso grazie la risposta che coinvolge vorrei una doppia risposta da parte della professoressa binami della professoressa castiglioni tecnica dati tecnicamente si sviluppano dei software che si chiamano privacy by default hanno delle delle funzioni che anonymizzano completamente il dato se non già fatto dalla struttura ospedaliera ma in genere si installano per lo meno questo in italia localmente quindi il dato non esce dall'ospedale quindi si installa software localmente rispetto al consenso informato è sempre necessario questo significa che sia per studi di ricerca che per applicazioni cliniche il paziente così come qualunque procedura venga effettuata e deve essere d'accordo quindi naturalmente viene anche informato che i dati possono essere trattati da un software se non è d'accordo questa procedura poi non viene a essere svolta quindi anche in questo caso regolatorio dalla professoressa binami si infatti come dice la prof questa cosa esiste già fa sempre un po' sorridere che fuori dall'ospedale abbiamo una tecnologia incredibile che usiamo tutti praticamente fregando ce ne scusate l'espressione un po superficiale della privacy adesso sicuramente non lei non io però il mondo vive sui social e poi invece in ospedale c'è una tecnologia del 15 18 ma della prima guerra mondiale non del 2000 magari del 2000 e soprattutto in realtà come diceva bene la prof per noi privacy vuol dire che rimanga in ospedale togliamo il nome il cognome a noi quello che interessa e avere il dato aggregato infatti c'è un gruppo di bologna che salvano molto bene sul concetto di donare il dato come si dona l'organo di donare il dato ovviamente anonimo perché guardi che a noi non interessa niente che mario rossi che mario rossi abbia ieri si ha stato operato di appendicite e gli auguriamo il meglio a mario rossi a noi interessa avere i dati aggregati per poter aiutarci non ci interessa niente la privacy singola del malato però lei mi dice che ieri sera andato a cena e mi fa la foto e poi era con uno piuttosto che con un'altra cioè è la paradossale questa dicotomia della società che devo dire che noi dobbiamo e ringrazio nicoletta per aver fatto questo incontro in qualche modo educarci a capire questa cosa non è nessuna così magari cercando per capire una cosa capiamo l'altra che invece stiamo sottovalutando si impara sempre un'altra domanda in prima fila perché i minuti vado sotto sono 2 43 è una curiosità volevo sapere se esistono dei centri diagnostici di prevenzione di malattie degenerative importanti in particolar modo negli anziani insomma chi vuole rispondere la professoressa castiglioni assolutamente sì ci sono tutta una serie di centri in italia che si prendono carico dei pazienti sin dagli esordi quindi con qualche soggettivo riferito deficit cognitivo di memoria in tutte le regioni lei deve fare riferimento a delle reti le reti di assistenza per le patole genero degenerative e devo anche dire che l'italia adesso stava organizzando localmente dei centri dove trova un neurologo un neuropsicologo e in genere un collegamento a far la risonanza magnetica cerebrale che sono diciamo i test diagnostici più interessanti per una diagnosi precoce perché è molto importante la presa in carico diciamo pronta di questi pazienti così come nella gran parte delle situazioni escludere una patologia da malattia di Alzheimer è magari legata a un temporaneo stress ad altre condizioni che possano portare questo tipo di sintomatologie grazie ci sono altre domande se no noi chiudiamo chiudiamo ringraziando naturalmente le relatrici che hanno raccontato davvero con grande chiarezza io vi ringrazio molto perché il tema spesso viene banalizzato viene in qualche modo portato ad un livello comprensibile solo agli addetti ai lavori con questo vostro incontro io ringrazio tutte voi avete messo a disposizione davvero tante informazioni con chiarezza professionalità vi ringrazio di cuore perché vi aiutate noi dobbiamo dobbiamo capire essere informati comprendere perché anche noi facciamo parte di questa squadra un messaggio se volete condividerlo con il nostro pubblico proprio una parola chiave da portarci a casa su cui così inizia a ragionare faccio questo giro di qua professoressa Grimaldi Capitello io direi la la prevenzione nell'intelligenza artificiale mi interesserebbe curare questo aspetto personalmente credo che sia utile in quest'ottica e quello che dicevamo prima sulla donazione del dato e per la privacy questo è un aspetto importante c'è un cambio culturale rispetto a cosa do e in cambio cosa ricevo grazie professoressa Bignami uno slogan non mio ma che le colleghe conosceranno bene intelligenza artificiale le nuove tecnologie non sostituiranno nessun professionista sanitario il sanitario che non userà intelligenza artificiale sarà sostituito dal sanitario che la userà ecco quindi dei medici non potremmo liberarci li dobbiamo tenere così quindi preparatevi bene noi sempre delle vostre mani io invece voglio degli ingegneri io invece voglio sottolineare che dietro l'intelligenza artificiale c'è l'intelligenza umana e perché è l'ultimo è sempre un po' una fregatura a lei poi lei proprio ha detto la no allora io vi dico che oltre l'intelligenza umana dell'intelligenza artificiale c'è l'essere umano quando voi siete al centro e quello che stiamo facendo e quanto stiamo investendo anche conomicamente 1.8 milioni sono stati investiti lo scorso anno sulla sanità digitale è per cercare di essere migliori anche per voi certo grazie grazie complimenti alle nostre rivelatrici buona giornata a tutti grazie