Dott. Alberto-Giovanni Busetto, Chief AI Officer di HealthAI – Serie di Interviste

Dott. Alberto-Giovanni Busetto è un executive e innovatore svizzero-italiano nel campo dell’AI e Chief AI Officer di HealthAI. È membro del Global Future Councils del World Economic Forum e in precedenza ha ricoperto ruoli pionieristici come Global Head of Data Science & AI di Merck Healthcare e come primo Group SVP Head of Data & AI di The Adecco Group.

Nel corso della sua carriera, Alberto-Giovanni è stato riconosciuto come mentore dell’UN Global Compact, Merck Digital Champion e IBM Distinguished Speaker. Ha contribuito alla governance globale dell’AI come membro del Task-Force della World Employment Confederation e è stato onorato dalla US National Academy of Engineering FoE come uno degli ingegneri emergenti più eccezionali del paese. Inoltre, ha ricoperto il ruolo di US Big Data Chair della Japan-America Frontiers of Engineering.

Cosa ti ha ispirato a passare da ruoli di leadership nell’AI in aziende come Merck a guidare HealthAI?

Ciao, sono il Dott. Alberto-Giovanni Busetto, Chief AI Officer di HealthAI – L’Agenzia Globale per l’AI Responsabile nel Settore Sanitario. Ho più di 20 anni di esperienza nella progettazione, sviluppo, distribuzione e gestione di soluzioni basate sull’AI. La mia carriera è stata caratterizzata da un impegno a sfruttare l’AI per un impatto significativo. In Merck Healthcare, ho ricoperto il ruolo di Global Head of Data Science & AI, dove ho guidato lo sviluppo di soluzioni guidate dall’AI nel settore sanitario e biotecnologico. Questo ruolo ha sottolineato il potenziale trasformativo dell’AI nei settori sanitari.

Il passaggio a HealthAI mi ha permesso di concentrarmi più intensamente sullo sviluppo e sulla distribuzione responsabile dell’AI nel settore sanitario, con l’obiettivo di colmare il divario tra l’innovazione tecnologica e la cura centrata sull’uomo. In questo, la governance dei dati è anche uno dei miei punti di focus principali. Qualcosa che mi entusiasma molto a HealthAI è il lavoro che svolgiamo nel contesto di sandbox regolamentari e innovative, stiamo creando blueprint per accelerare lo sviluppo e l’adozione di AI responsabile su larga scala per consentire agli innovatori di operare.

Sono guidato dalla domanda: Come possiamo rendere l’AI non solo più intelligente, ma veramente utile laddove conta di più – migliorare la vita delle persone? A HealthAI, ho l’opportunità di plasmare il modo in cui pensiamo all’AI nel settore sanitario, offrendo orientamento ai governi e alle istituzioni sanitarie sulla distribuzione di soluzioni basate sull’AI che non sono solo all’avanguardia, ma anche etiche, trasparenti e profondamente radicate nelle esigenze sanitarie reali. Per me, non si tratta solo di algoritmi – si tratta di impatto.

Cosa ti entusiasma di più dell’intersezione tra AI e sanità?

La convergenza di AI e sanità presenta opportunità per migliorare gli esiti attraverso diagnosi migliorate, trattamenti personalizzati e soluzioni sanitarie ottimizzate. La capacità dell’AI di analizzare dataset complessi può, ad esempio, portare a una rilevazione più precoce delle malattie e a prognosi più accurate.

Ciò che mi entusiasma di più è che questi progressi non sono riservati solo ai paesi ad alto reddito – hanno il potenziale per trasformare i settori sanitari anche nei paesi a basso e medio reddito. Gli strumenti di diagnostica basati sull’AI possono portare conoscenze di specialisti in regioni con competenze mediche limitate, l’analisi predittiva può aiutare a allocare le risorse dove sono più necessarie e gli strumenti di salute digitale possono colmare le lacune nell’accesso alle cure. Distribuendo l’AI in modo responsabile, possiamo creare soluzioni sanitarie più eque che servano le persone ovunque, indipendentemente dalla geografia o dal livello di reddito.

Come può l’AI aiutare a colmare il divario sanitario tra paesi ad alto reddito e paesi a basso e medio reddito? Quali sfide esistono per garantire l’accesso equo?

L’AI ha il potenziale per democratizzare la salute rendendo accessibili conoscenze mediche avanzate a livello globale. In regioni con competenze mediche limitate, gli strumenti di diagnostica basati sull’AI possono assistere nell’identificazione delle malattie in modo accurato. Ad esempio, le piattaforme di telemedicina, potenziate dall’AI, possono collegare i pazienti in aree remote con specialisti di tutto il mondo, facilitando il trasferimento di conoscenze e migliorando la qualità delle cure.

Garantire l’accesso equo alle soluzioni sanitarie basate sull’AI comporta affrontare diverse sfide, alcune delle più importanti sono legate alle limitazioni infrastrutturali. Ciò può ostacolare l’adozione delle tecnologie basate sull’AI, poiché molte regioni potrebbero non disporre dei necessari quadri digitali per supportare soluzioni avanzate.

Le preoccupazioni relative alla privacy dei dati sono anche cruciali – proteggere le informazioni personali richiede strutture di governance robuste per garantire la riservatezza e la sicurezza. Inoltre, i sistemi basati sull’AI devono essere adattati ai contesti linguistici e culturali locali per essere veramente efficaci, superando le barriere che potrebbero altrimenti limitare l’accessibilità.

Le barriere regolamentari complicano ulteriormente il panorama, poiché trovare il giusto equilibrio tra l’innovazione e la tutela della privacy e della sicurezza richiede una politica di regolamentazione ben pensata. Affrontando proattivamente queste sfide, l’AI può diventare uno strumento potente per migliorare l’equità sanitaria globale.

Quanto sono cruciali le collaborazioni tra governi, aziende tecnologiche e fornitori di servizi sanitari per garantire lo sviluppo e la distribuzione responsabile dell’AI?

La collaborazione tra governi, aziende tecnologiche e fornitori di servizi sanitari non è solo benefica – è essenziale per lo sviluppo e la distribuzione responsabile dell’AI nel settore sanitario. Queste partnership consentono la creazione di quadri complessivi che affrontano considerazioni etiche, tutelano la privacy dei dati e stabiliscono standard operativi che garantiscono l’efficacia e l’affidabilità dell’AI.

Collaborando, gli stakeholder possono andare oltre soluzioni frammentate e “one-size-fits-all” e sviluppare invece approcci guidati dall’AI che sono adattati alle esigenze sanitarie reali. Ciò significa sfruttare l’AI per migliorare la diagnostica, ottimizzare i flussi di lavoro clinici e ampliare l’accesso alle cure di qualità – in particolare nelle aree sottoservite. Inoltre, la collaborazione favorisce la trasparenza e la responsabilità, garantendo che l’AI rimanga uno strumento di empowerment e non di esclusione.

Quando l’innovazione è guidata da una responsabilità condivisa e allineata con le priorità della salute pubblica, l’AI ha il potenziale per ridisegnare il nostro approccio alla salute in modo trasformativo ed equo.

Quali considerazioni etiche dovrebbero essere al centro delle soluzioni sanitarie basate sull’AI?

Quando pensiamo alle considerazioni etiche nelle soluzioni sanitarie basate sull’AI, ci sono alcune aree chiave su cui dobbiamo concentrarci. In primo luogo, dobbiamo affrontare la mitigazione dei pregiudizi per garantire che i modelli dell’AI non rafforzino involontariamente le disparità sanitarie esistenti. La trasparenza è anche cruciale, poiché il processo decisionale dell’AI deve essere chiaro e comprensibile per tutte le parti coinvolte. La responsabilità segue, con linee di responsabilità chiare per le decisioni prese dai sistemi basati sull’AI, in modo che qualcuno possa essere ritenuto responsabile se le cose vanno storte.

L’autonomia è al cuore dell’AI etica nel settore sanitario, il che significa che è essenziale non solo rispettare ma anche sostenere attivamente i diritti delle persone di prendere decisioni informate sulla loro cura. Ciò va al di là del semplice fornire informazioni – si tratta di garantire che le persone comprendano appieno le loro opzioni, i potenziali rischi e benefici e il ruolo dell’AI laddove viene impiegato.

Dobbiamo garantire che gli utenti o coloro che traggono beneficio dall’AI si sentano potenziati e fiduciosi nelle loro scelte, sapendo di avere una voce nelle tecnologie che influenzano la loro salute e il loro benessere.

I modelli dell’AI nel settore sanitario hanno talvolta dimostrato pregiudizi. Come possono i regolatori e gli sviluppatori dell’AI mitigare questo rischio?

Per mitigare i pregiudizi nei modelli dell’AI, è necessario che i regolatori e gli sviluppatori si concentrino sulla costruzione di sistemi che siano rappresentativi di popolazioni diverse. Ciò inizia con la raccolta di dati da un’ampia gamma di gruppi demografici, in modo che l’AI sia addestrata su informazioni che riflettono la diversità reale dei pazienti. Ma i dati da soli non sono sufficienti – il monitoraggio continuo è anche fondamentale, poiché i sistemi basati sull’AI dovrebbero essere regolarmente valutati per identificare e correggere eventuali pattern pregiudiziali che potrebbero emergere nel tempo.

La partecipazione di una varietà di stakeholder nel processo di sviluppo, compresi esperti di etica, rappresentanti dei pazienti, clinici, esperti medici, ecc., può portare prospettive preziose che aiutano a garantire che i modelli dell’AI servano tutti in modo equo e giusto.

Come possono i governi e le organizzazioni garantire che le soluzioni sanitarie basate sull’AI utilizzino i dati dei pazienti in modo responsabile?

Per garantire che le soluzioni sanitarie basate sull’AI utilizzino i dati dei pazienti in modo responsabile, i governi e le organizzazioni devono implementare politiche di governance dei dati solide che definiscano chiaramente come le informazioni dei pazienti vengono raccolte, archiviate e condivise.

Le tecniche di anonimizzazione svolgono un ruolo fondamentale nella protezione delle identità, garantendo che i dati possano essere utilizzati senza compromettere la privacy. Inoltre, l’adesione alle leggi internazionali e locali sulla protezione dei dati è essenziale non solo per mantenere la fiducia ma anche per garantire che i sistemi basati sull’AI operino entro i confini legali. Questo approccio aiuta a creare una base di sicurezza e trasparenza che beneficia sia le persone che il settore sanitario nel suo complesso.

Quali sono gli ostacoli più grandi nella regolamentazione dell’AI per la salute e come possono i paesi superarli?

Il rapido ritmo con cui la tecnologia avanza è il primo aspetto che viene in mente. Le regolamentazioni spesso faticano a stare al passo con la velocità con cui le innovazioni dell’AI emergono, lasciando lacune nella supervisione. Inoltre, i responsabili delle politiche hanno bisogno di una comprensione più profonda sia delle tecnologie dell’AI che delle complessità uniche della salute per creare regolamentazioni efficaci e informate.

Un altro ostacolo è la mancanza di standardizzazione globale – senza regolamentazioni coerenti tra i paesi, diventa difficile favorire la collaborazione internazionale e garantire che le soluzioni basate sull’AI possano essere distribuite in modo sicuro ed etico a livello mondiale.

Per superare questi ostacoli, i paesi dovranno investire nell’educazione continua per i responsabili delle politiche, lavorare verso l’armonizzazione delle regolamentazioni a livello internazionale e rimanere agili nell’adattarsi ai nuovi sviluppi tecnologici.

I paesi possono affrontare questi ostacoli favorendo un dialogo continuo tra tecnologi, professionisti della salute e regolatori, e investendo in programmi di formazione e educazione che colmino le lacune di conoscenza. HealthAI, ad esempio, sta affrontando questo attraverso la sua Global Regulatory Network (GRN), che rafforza la capacità e le competenze locali nella regolamentazione dell’AI per la salute, garantendo che i regolatori di tutto il mondo siano ben equipaggiati per gestire il paesaggio in evoluzione dell’AI nel settore sanitario.

Come HealthAI aiuta i paesi a costruire e certificare meccanismi di convalida dell’AI responsabili?

Come partner di implementazione, HealthAI lavora insieme ai governi, ai ministeri della salute e ad altre organizzazioni sanitarie per navigare non solo la sicurezza e l’efficacia degli strumenti sanitari basati sull’AI, ma anche la loro conformità etica, garantendo che la tecnologia si allinei sia con i requisiti regolamentari che con i valori della società.

HealthAI supporta lo sviluppo di processi di certificazione rigorosi che aiutano a stabilire fiducia e responsabilità nelle soluzioni sanitarie basate sull’AI. Facendo ciò, ci assicuriamo che i sistemi basati sull’AI soddisfino gli standard più alti prima di essere distribuiti, il che è essenziale per proteggere il benessere, migliorare gli esiti benefici e favorire la fiducia globale nell’uso responsabile dell’AI nel settore sanitario.

Come può l’AI essere utilizzata per prevedere, tracciare e gestire future crisi sanitarie?

L’AI può svolgere un ruolo cruciale nella gestione delle crisi sanitarie fornendo strumenti per prevedere, tracciare e gestire le epidemie in modo più efficace. Attraverso l’analisi predittiva, l’AI può analizzare vasti dataset epidemiologici, identificando pattern e tendenze che potrebbero segnalare il potenziale per un’epidemia prima che si verifichi, dando alle autorità il tempo di prepararsi. Inoltre, la sorveglianza in tempo reale potenziata dall’AI può monitorare continuamente i dati sanitari da ospedali, cliniche e altre fonti, consentendo la rapida rilevazione di minacce emergenti e la capacità di rispondere rapidamente per contenerle.

L’AI può anche assistere nell’ottimizzazione delle risorse durante una crisi, aiutando le autorità a allocare forniture mediche, personale e altre risorse critiche in modo più efficiente, garantendo che vengano utilizzate dove sono più necessarie. Integrando l’AI nelle strategie di salute pubblica, i paesi possono migliorare la loro capacità di anticipare e rispondere a future emergenze sanitarie, migliorando sia la preparazione che la resilienza di fronte a minacce in evoluzione. Questo approccio proattivo salva vite e aiuta a minimizzare l’impatto complessivo delle crisi sanitarie sulla società e sull’economia.

Grazie per la grande intervista, i lettori che desiderano saperne di più possono visitare HealthAI.