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- È stato pubblicato su npj Digital Medicine (Nature Portfolio) l’articolo "Embedded transparency in artificial intelligence: a prerequisite for equity and representation in AI-enabled clinical trials", firmato da Johanna Maria Catharina Blom, e Luca Pani docenti del Dipartimento di Scienze Biomediche, Metaboliche e Neuroscienze dell'Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia e dell'Università di Miami (LP).
- L'articolo affronta una delle principali sfide poste dall'intelligenza artificiale nella ricerca clinica. Gli algoritmi vengono sempre più utilizzati per individuare i potenziali partecipanti agli studi, supportare la loro stratificazione e analizzare i risultati. Se questi sistemi non sono progettati in modo trasparente, tuttavia, possono amplificare le disuguaglianze già presenti nei dati sanitari e compromettere la rappresentatività delle evidenze scientifiche.
- Per rispondere a questa sfida, gli autori propongono il concetto di "embedded transparency", ovvero una trasparenza integrata fin dalla progettazione dei sistemi di intelligenza artificiale. Il lavoro identifica quattro requisiti fondamentali, quali interpretabilità, verificabilità dei dati, gestione esplicita dell'incertezza e spiegazioni adattate ai diversi interlocutori, e formula sei raccomandazioni operative rivolte a regolatori, comitati etici, sponsor e sviluppatori di tecnologie digitali.
- «L'intelligenza artificiale sta diventando parte integrante dell'infrastruttura dei trial clinici», spiegano la prof.ssa Blom e il prof. Pani. «Per questo la trasparenza non può essere un elemento aggiunto a posteriori, ma deve essere incorporata fin dalla progettazione dei sistemi. Solo così sarà possibile garantire studi clinici più equi, rappresentativi e affidabili.»
- Il lavoro si inserisce nel più ampio filone di ricerca sviluppato dal gruppo di Unimore sulla governance della ricerca clinica, l'etica dei dati sanitari e l'innovazione regolatoria, contribuendo al dibattito internazionale su come rendere l'intelligenza artificiale uno strumento capace di migliorare non solo l'efficienza, ma anche la qualità e l'equità della ricerca biomedica.
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Data ultimo aggiornamento:
21/07/2026