- Di processo
- Integrare strumenti di ia nei processi clinico-assistenziali, valutandone impatto su workflow, tempi decisionali e qualità delle cure.
Analizzare i flussi informativi sanitari necessari per l’implementazione di soluzioni algoritmiche (raccolta, interoperabilità, qualità del dato).
Valutare il rischio clinico correlato all’uso di sistemi automatizzati, includendo aspetti di validazione, monitoraggio e audit degli algoritmi.
Gestire correttamente il consenso informato in presenza di strumenti di supporto decisionale basati su ia.
Promuovere il lavoro multidisciplinare tra clinici, data scientist, ingegneri clinici, responsabili privacy e direzioni sanitarie.
Partecipare al dibattito strutturato e alla revisione critica delle innovazioni tecnologiche in ambito sanitario.
- Professionali
- Definire e distinguere le principali tipologie di intelligenza artificiale (ia) applicate in sanità (machine learning, deep learning, nlp, sistemi predittivi, sistemi esperti).
Comprendere il funzionamento di base degli algoritmi clinici, incluse le logiche di training, validazione, dataset, bias e overfitting.
Interpretare criticamente output algoritmici (score di rischio, modelli predittivi, sistemi di supporto decisionale clinico), riconoscendone limiti e margini di errore.
Valutare implicazioni medico-legali connesse all’utilizzo di sistemi di ia nei percorsi diagnostico-terapeutici.
Applicare correttamente i principi normativi in materia di protezione dei dati personali, con riferimento al regolamento generale sulla protezione dei dati e alla disciplina nazionale vigente.
Identificare i principali dilemmi etici connessi all’automazione decisionale in ambito sanitario (trasparenza, accountability, equità, explainability).
- Di sistema
- Valutare l’impatto strategico dell’ia sull’organizzazione sanitaria, in termini di governance, sostenibilità economica e qualità dei servizi.
Comprendere il ruolo delle politiche sanitarie digitali e dei programmi nazionali ed europei di innovazione.
Analizzare le implicazioni regolatorie e di responsabilità professionale derivanti dall’introduzione di sistemi algoritmici nei contesti assistenziali.
Promuovere un utilizzo eticamente orientato dell’ia, coerente con i principi di equità, appropriatezza e tutela della persona assistita.
Contribuire alla definizione di modelli organizzativi adattivi, capaci di integrare innovazione tecnologica e centralità del paziente.
Sviluppare una visione sistemica del rapporto tra tecnologia, professioni sanitarie e diritti fondamentali, in un’ottica di sanità digitale sostenibile.