L’OMS pubblica le linee guida per l’uso etico dell’intelligenza artificiale generativa nel settore sanitario
In un movimento verso la governance etica dell’avanzamento generativo intelligenza artificiale (AI) nel settore sanitario, l'Organizzazione Mondiale della Sanità (OMS) ha pubblicato una guida completa sui modelli multimodali di grandi dimensioni (LMM). Questi modelli, in grado di accettare diversi input di dati come testo, video e immagini, hanno visto un'adozione senza precedenti, con piattaforme come ChatGPT, Bard e Bert entrano nella coscienza pubblica nel 2023.
La guida dell’OMS, che comprende oltre 40 raccomandazioni, si rivolge a governi, aziende tecnologiche e operatori sanitari, con l’obiettivo di garantire un uso responsabile degli LMM per la promozione e la protezione della salute della popolazione. Il dottor Jeremy Farrar, scienziato capo dell'OMS, ha sottolineato i potenziali benefici di IA generativa tecnologie nel settore sanitario, ma ha sottolineato la necessità di informazioni e politiche trasparenti per gestire i rischi associati.
Gli LMM, noti per la loro imitazione della comunicazione umana e per la capacità di eseguire compiti non esplicitamente programmati, presentano cinque ampie applicazioni nel settore sanitario, come delineato dall'OMS. Questi includono diagnosi e assistenza clinica, utilizzo guidato dal paziente per indagare su sintomi e trattamenti, compiti amministrativi e di segreteria all'interno delle cartelle cliniche elettroniche, formazione medica e infermieristica attraverso incontri simulati con i pazienti, ricerca scientifica e sviluppo di farmaci per identificare nuovi composti.
Tuttavia, la guida evidenzia i rischi documentati associati agli LMM, inclusa la produzione di informazioni false, imprecise o distorte. Ciò comporta un potenziale danno per le persone che fanno affidamento su tali informazioni per prendere decisioni critiche sulla salute. La qualità e la parzialità dei dati di formazione, riguardanti fattori quali razza, etnia, discendenza, sesso, identità di genere o età, potrebbero compromettere l’integrità dei risultati dell’LMM.
Al di là dei rischi individuali, l’OMS riconosce sfide più ampie per i sistemi sanitari derivanti dagli LMM. Questi includono preoccupazioni circa l’accessibilità e la convenienza degli LMM più avanzati, potenziali “distorsioni dell’automazione” da parte degli operatori sanitari e dei pazienti, e sicurezza informatica vulnerabilità che mettono a repentaglio le informazioni sui pazienti e l’affidabilità degli algoritmi di intelligenza artificiale nella fornitura di assistenza sanitaria.
È necessario il coinvolgimento delle parti interessate per la distribuzione dei LLM
Per affrontare queste sfide, l’OMS sottolinea la necessità del coinvolgimento di varie parti interessate durante lo sviluppo e l’implementazione degli LMM. I governi, le aziende tecnologiche, gli operatori sanitari, i pazienti e la società civile sono chiamati a partecipare attivamente per garantire un uso responsabile delle tecnologie di intelligenza artificiale.
La guida fornisce raccomandazioni specifiche per i governi, attribuendo loro la responsabilità primaria di stabilire standard per lo sviluppo, l’implementazione e l’integrazione degli LMM nella sanità pubblica e nelle pratiche mediche.
I governi sono esortati a investire o fornire infrastrutture pubbliche o no-profit, compresa la potenza di calcolo e i set di dati pubblici, accessibili agli sviluppatori in vari settori. Queste risorse dipenderebbero dall’adesione degli utenti a principi e valori etici. Leggi, politiche e regolamenti devono essere utilizzati per garantire che gli LMM nel settore sanitario rispettino gli obblighi etici e gli standard sui diritti umani, salvaguardando aspetti come la dignità, l’autonomia e la privacy.
La guida suggerisce inoltre l’incarico alle agenzie di regolamentazione, esistenti o nuove, di valutare e approvare gli LMM e le applicazioni destinate all’uso sanitario, entro i limiti delle risorse disponibili. Inoltre, per le implementazioni LMM su larga scala si raccomandano audit post-rilascio obbligatori e valutazioni d’impatto da parte di terzi indipendenti. Queste valutazioni dovrebbero includere considerazioni sulla protezione dei dati e sui diritti umani, con risultati e impatti disaggregati in base alle caratteristiche dell’utente, come età, razza o disabilità.
Anche agli sviluppatori di LMM vengono affidate responsabilità chiave. Sono esortati a garantire che i potenziali utenti e tutte le parti interessate dirette e indirette, compresi gli operatori sanitari, i ricercatori scientifici, gli operatori sanitari e i pazienti, siano coinvolti fin dalle prime fasi del progetto. Sviluppo dell'IA. Processi di progettazione trasparenti, inclusivi e strutturati dovrebbero consentire alle parti interessate di sollevare questioni etiche, esprimere preoccupazioni e fornire input.
Inoltre, gli LMM dovrebbero essere progettati per funzionare benedeficompiti svolti con la precisione e l’affidabilità necessarie per migliorare i sistemi sanitari e promuovere gli interessi dei pazienti. Gli sviluppatori devono inoltre possedere la capacità di prevedere e comprendere i potenziali risultati secondari delle loro applicazioni IA.
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Kumar è un giornalista tecnologico esperto con una specializzazione nelle intersezioni dinamiche di AI/ML, tecnologia di marketing e campi emergenti come criptovaluta, blockchain e NFTS. Con oltre 3 anni di esperienza nel settore, Kumar ha stabilito una comprovata esperienza nella creazione di narrazioni avvincenti, nella conduzione di interviste approfondite e nella fornitura di approfondimenti completi. L'esperienza di Kumar risiede nella produzione di contenuti di grande impatto, inclusi articoli, rapporti e pubblicazioni di ricerca per importanti piattaforme di settore. Con un insieme di competenze uniche che combina conoscenze tecniche e narrazione, Kumar eccelle nel comunicare concetti tecnologici complessi a un pubblico diversificato in modo chiaro e coinvolgente.
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