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Come realizzare servizi utilizzando i sistemi AI garantendo trasparenza dei processi decisionali e non discriminazione algoritmica. Il processo deve prevedere una supervisione umana che consenta al personale sanitario di controllare, validare o smentire l’elaborazione effettuata dagli strumenti. Il titolare del trattamento deve usare piattaforme affidabili che riducano gli errori verificandone periodicamente l’efficacia e mettendo in atto misure tecniche e organizzative adeguate
Trasparenza dei processi decisionali, decisioni automatizzate supervisionate dall’uomo, non discriminazione algoritmica: sono i tre principi cardine sull’uso dell’Intelligenza artificiale in Sanità enucleati dal Garante Privacy sulla base del Regolamento e alla luce della giurisprudenza del Consiglio di Stato
Principi che stanno alla base del “decalogo” (SCARICA QUI LE LINEE GUIDA) stilato dallo stesso Garante sulla realizzazione di servizi sanitari nazionali attraverso sistemi di Intelligenza Artificiale. In base alle indicazioni dell’Autorità, il paziente deve avere il diritto di conoscere, anche attraverso campagne di comunicazione, se esistono e quali sono i processi decisionali (ad esempio, in ambito clinico o di politica sanitaria) basati su trattamenti automatizzati effettuati attraverso strumenti di IA e di ricevere informazioni chiare sulla logica utilizzata per arrivare a quelle decisioni. Il processo decisionale dovrà prevedere una supervisione umana che consenta al personale sanitario di controllare, validare o smentire l’elaborazione effettuata dagli strumenti di IA. È opportuno, avverte il Garante, che il titolare del trattamento utilizzi sistemi di IA affidabili per mitigare potenziali effetti discriminatori che un trattamento di dati inesatti o incompleti potrebbe comportare sulla salute della persona.
Indice degli argomenti
1) Le basi giuridiche del trattamento
2) Accountability, privacy by design e by default
3) La definizione dei ruoli
4) Conoscibilità, non esclusività e non discriminazione algoritmica
5) Valutazione d’impatto sulla protezione dei dati
6) Qualità dei dati
7) Integrità e riservatezza
8) Correttezza e trasparenza
9) La supervisione umana
10) Dignità e identità personale
