Fondazione Onda ETS, insieme a importanti istituzioni come l’Istituto Superiore di Sanità e la Società Italiana per la Salute Digitale e la Telemedicina, ha lanciato un appello per promuovere l’integrazione di un approccio di genere nell’Intelligenza Artificiale (IA) applicata alla medicina, con l’obiettivo di garantire equità e pari opportunità nella salute.
Rischi di disparità nei dati e nei trattamenti
L’introduzione dell’IA in medicina sta rivoluzionando le modalità di diagnosi e trattamento delle malattie. Tuttavia, si evidenziano potenziali rischi di disparità di genere, con conseguenze concrete sulla salute delle donne. Diagnosi meno accurate, diseguaglianze nel riconoscimento delle immagini mediche e una maggiore incidenza di reazioni avverse ai farmaci sono solo alcuni dei problemi emersi.
La Fondazione Onda ETS ha evidenziato l’importanza di considerare questi aspetti nel recente congresso tenutosi a settembre, durante il quale sono stati discussi i risultati di un’indagine di Elma Research su 433 medici. La ricerca ha rivelato che, sebbene l’IA venga associata principalmente alla diagnosi, oltre il 50% dei medici manifesta incertezze legate alla trasparenza e all’etica nell’uso di questi strumenti.
La necessità di un’IA davvero equa
Per garantire che l’IA rispetti i principi di equità di genere, è fondamentale che i modelli di apprendimento automatico siano addestrati su dati che rappresentino adeguatamente sia uomini sia donne. Come evidenziato da Elena Ortona, direttrice del Centro di Medicina di Genere dell’ISS, gli algoritmi basati su database che includono esclusivamente dati maschili rischiano di non rispondere alle esigenze di genere, soprattutto nei campi emergenti della medicina di precisione.
Per correggere questa tendenza, occorre raccogliere dati specifici per genere e valutare parametri complessi, come le differenze sociali e culturali, integrandoli nei modelli di IA.
Migliorare l’inclusività
Secondo Anna Maria Moretti, Presidente di GISeG, considerare le variabili di genere nei processi clinici può contribuire a un percorso sanitario più personalizzato ed efficace. Tuttavia, la raccolta di dati più inclusivi non basta: serve anche un monitoraggio rigoroso e periodico dei sistemi di IA per individuare eventuali bias di genere.
Verso un’assistenza sanitaria più “giusta”
Maria Grazia Modena, del Centro P.A.S.C.I.A., sottolinea l’importanza di assicurare che l’IA rispetti le diversità di genere, migliorando la qualità delle cure per tutti. Solo un sistema sanitario che utilizza l’IA in modo equilibrato e inclusivo può prevenire errori diagnostici e promuovere trattamenti equi, raggiungendo così l’obiettivo di una medicina davvero personalizzata e accessibile.
