AFFILIAZIONE
ASST di Pavia
AUTORE PRINCIPALE
Ing. Palmieri Antonio
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GRUPPO DI LAVORO
AREA TEMATICA
Applicazioni di intelligenza artificiale in sanità
ABSTRACT
Cosa succede quando ospedali, centri di ricerca e università decidono di parlarsi davvero? Nasce un modello di governance dell’intelligenza artificiale in sanità capace di trasformare il potenziale frammentato in valore sistemico.
L’ASST di Pavia partecipa, in collaborazione con altre istituzioni autorevoli, a un percorso strutturato di integrazione dell’intelligenza artificiale tra ricerca e clinica, attraverso la costituzione di un tavolo inter-istituzionale.
Gli incontri hanno portato alla luce un patrimonio di risorse in gran parte ancora inespresso: oltre 8.000 soggetti in registri clinici prospettici, vasti archivi di immagini diagnostiche – TC, RM, istopatologia, radiomica – e oltre 100.000 elettrocardiogrammi digitalizzati abbinati a dati genomici NGS. A questo si affiancano competenze consolidate in analisi avanzata di immagini mediche, AI affidabile e interpretabile, genomica computazionale, progettazione generativa di farmaci e simulazioni molecolari.
Le sfide emerse sono concrete: eterogeneità dei formati, tutela della privacy, infrastruttura frammentata e assenza di un linguaggio condiviso tra clinici e informatici. Il lavoro comune ha portato a distinguere tra bisogni di collaborazione – progetti singoli e discontinui – e bisogni di servizio strutturato, con supporto standardizzato e personale dedicato.
Sono stati costituiti gruppi di lavoro tematici su normative, applicazioni cliniche, dati federati, risorse computazionali, formazione e impatto economico. Il gruppo normativo ha già prodotto modelli pratici per i ricercatori, mappando l’intersezione tra GDPR, MDR/IVDR e AI Act – con particolare attenzione alla classificazione del rischio per i sistemi di AI ad uso medico.
Nel dominio dell’ingegneria clinica, la tecnologia RAG (Retrieval-Augmented Generation) apre scenari concreti: affiancare ed assistere tecnici, ingegneri clinici e utilizzatori nella gestione operativa dei dispositivi medici, fornendo risposte precise e contestuali in tempo reale; oppure assistere i professionisti attraverso la complessità delle procedure di appalto. In entrambi i casi, l’integrazione dei documenti istituzionali propri dell’ente trasforma uno strumento generalista in un consulente iper-specializzato – costruito su misura per chi lo usa.
Partire dai bisogni reali, costruire competenze condivise, affrontare il quadro normativo in modo proattivo e trasformare le capacità individuali in patrimonio collettivo.
L’ASST di Pavia partecipa, in collaborazione con altre istituzioni autorevoli, a un percorso strutturato di integrazione dell’intelligenza artificiale tra ricerca e clinica, attraverso la costituzione di un tavolo inter-istituzionale.
Gli incontri hanno portato alla luce un patrimonio di risorse in gran parte ancora inespresso: oltre 8.000 soggetti in registri clinici prospettici, vasti archivi di immagini diagnostiche – TC, RM, istopatologia, radiomica – e oltre 100.000 elettrocardiogrammi digitalizzati abbinati a dati genomici NGS. A questo si affiancano competenze consolidate in analisi avanzata di immagini mediche, AI affidabile e interpretabile, genomica computazionale, progettazione generativa di farmaci e simulazioni molecolari.
Le sfide emerse sono concrete: eterogeneità dei formati, tutela della privacy, infrastruttura frammentata e assenza di un linguaggio condiviso tra clinici e informatici. Il lavoro comune ha portato a distinguere tra bisogni di collaborazione – progetti singoli e discontinui – e bisogni di servizio strutturato, con supporto standardizzato e personale dedicato.
Sono stati costituiti gruppi di lavoro tematici su normative, applicazioni cliniche, dati federati, risorse computazionali, formazione e impatto economico. Il gruppo normativo ha già prodotto modelli pratici per i ricercatori, mappando l’intersezione tra GDPR, MDR/IVDR e AI Act – con particolare attenzione alla classificazione del rischio per i sistemi di AI ad uso medico.
Nel dominio dell’ingegneria clinica, la tecnologia RAG (Retrieval-Augmented Generation) apre scenari concreti: affiancare ed assistere tecnici, ingegneri clinici e utilizzatori nella gestione operativa dei dispositivi medici, fornendo risposte precise e contestuali in tempo reale; oppure assistere i professionisti attraverso la complessità delle procedure di appalto. In entrambi i casi, l’integrazione dei documenti istituzionali propri dell’ente trasforma uno strumento generalista in un consulente iper-specializzato – costruito su misura per chi lo usa.
Partire dai bisogni reali, costruire competenze condivise, affrontare il quadro normativo in modo proattivo e trasformare le capacità individuali in patrimonio collettivo.
