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Lo scambio di informazioni tra medico e paziente e\u0300 fondamentale per garantire un processo decisionale libero e consapevole: senza informazioni adeguate, nonch\u00e9 tempo e supporto da parte del medico, i pazienti rischiano di non poter prendere decisioni realmente consapevoli riguardo alle cure. Il processo informativo e\u0300 cruciale per il consenso, e ci\u00f2 a maggior ragione quando il processo decisionale del medico utilizza tecnologie di intelligenza artificiale (IA) che forniscono un significativo supporto nell\u2019elaborazione della diagnosi o delle decisioni, ma che allo stesso tempo sono per loro natura \u201copache\u201d rispetto alla comprensione umana, e perci\u00f2 presentano molteplici sfide dal punto di vista etico. L\u2019utilizzo di tali tecnologie per il processo decisionale e\u0300 applicato diffusamente in ambito medico, per esempio nel campo della diagnostica per immagini (per esempio, per la classificazione automatica di immagini della retina di pazienti diabetici e per la diagnosi di patologie), nella dermatologia (per l\u2019identificazione di lesioni) e in ambito oncologico (per la classificazione delle biopsie e la rilevazione delle anomalie oncologiche). Inoltre, come noto, i sistemi di IA, dotati di ingenti capacit\u00e0 di calcolo, sono in grado di elaborare e integrare efficacemente caratteristiche personali, dati contenuti nelle cartelle cliniche elettroniche, grandi quantit\u00e0 di letteratura e altri dati medici con elevata precisione, utilizzando in molti casi una minima parte del tempo e dei costi necessari che un medico impiegherebbe a svolgere lo stesso compito; per questo tali sistemi offrono un\u2019elevata capacit\u00e0 di supporto alle decisioni di diagnosi e prognosi prese dai medici.<\/p>\n
Nello spazio consentito da questo contributo presentiamo, dal punto di vista etico,8 le implicazioni identificate in letteratura per il consenso informato nel caso specifico delle decisioni mediche basate su sistemi di IA (paragrafo 1), in particolare la scarsa trasparenza del funzionamento di tali tecnologie, strettamente collegata alla questione della non spiegabilit\u00e0 di algoritmi particolarmente complessi quali quelli che formano parte di sistemi di machine learning e deep learning (il cosiddetto problema Black-Box), nonch\u00e9 il possibile sbilanciamento della decisione del medico sul supporto decisionale offerto da sistemi di machine learning a fronte dell\u2019elevata predittivit\u00e0 e precisione di tali sistemi (paragrafo 2); le principali implicazioni per il rapporto tra medico e paziente (paragrafo 3). Nella conclusione forniamo alcune considerazioni propositive riguardo all\u2019integrazione tra fattore umano e tecnologie di IA nel contesto della relazione di cura.<\/p>\n
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