Welfare Digitale e Intelligenza Artificiale: Soluzioni Innovative per la Sanità Preventiva

Gli ambienti digitali rappresentano contesti ideali per sviluppare nuove politiche di welfare, grazie all'analisi di vasti insiemi di dati (Morley et al, 2022) e al loro uso strategico nei sistemi di Intelligenza Artificiale (AI). Tali dati si rivelano risorse indispensabili per interpretare attivamente gli interventi preventivi e di screening sulla salute pubblica (Gloinson et al, 2021). Le organizzazioni ospedaliere, tuttavia, raccolgono prevalentemente dati patologici e spesso mancano di ampie informazioni sulla popolazione sana. Questa sottorappresentazione costituisce una significativa limitazione per l'efficacia delle nuove politiche di prevenzione sanitaria, che richiedono l'analisi di vasti insiemi di dati “sensibili”. Questa presentazione esplorerà le strategie, le tecniche emergenti e le applicazioni pratiche di metodi come la data augmentation, il minority oversampling, il transfer learning e l'uso di dati sintetici (Gonzales et al, 2023) nei sistemi di intelligenza artificiale (AI) per la salute. Queste tecniche emergenti possono beneficiare in modi innovativi il settore del welfare digitale e superare i limiti dei dataset medici esistenti (Larsson e Teigland, 2021). Particolare attenzione sarà dedicata a come queste metodiche possano essere impiegate per sostenere programmi di prevenzione su larga scala.