Dr. Alberto-Giovanni Busetto, Chief AI Officer på HealthAI – Intervjuserie

Dr Alberto-Giovanni Busetto är en schweizisk-italiensk AI-chef & innovatör och Chief AI Officer på HealthAI. Han är medlem i World Economic Forums Global Future Councils och har tidigare haft banbrytande roller som den första globala chefen för Data Science & AI på Merck Healthcare och den första gruppen SVP Head of Data & AI på The Adecco Group.

Under hela sin karriär har Alberto-Giovanni erkänts som en UN Global Compact-mentor, Merck Digital Champion och IBM Distinguished Speaker. Han har bidragit till den globala AI-styrningen som en medlem i World Employment Confederations uppgiftskraft och hedrades av den amerikanska nationella ingenjörsvetenskapsakademin FoE som en av landets framstående unga ingenjörer. Han har också tjänstgjort som den amerikanska stora datormötet i Japan-Amerikas ingenjörsgrenser.

Vad inspirerade din övergång från AI-ledningsroller i stora företag som Merck till att leda HealthAI?

Hej, jag är Dr. Alberto-Giovanni Busetto, Chief AI Officer på HealthAI – Den globala byrån för ansvarsfull AI i hälso- och sjukvården. Jag har mer än 20 års erfarenhet av design, utveckling, distribution och ledning av AI-lösningar. Min karriär har kännetecknats av ett åtagande att utnyttja AI för meningsfull påverkan. På Merck Healthcare tjänstgjorde jag som den första globala chefen för Data Science & AI, där jag led utvecklingen av AI-drivna lösningar inom hälso- och sjukvården och bioteknik. Denna roll underströk den transformerande potentialen hos AI inom hälsosektorn.

Övergången till HealthAI möjliggjorde för mig att fokusera mer intensivt på ansvarsfull AI-distribution inom hälso- och sjukvården, i syfte att överbrygga gapet mellan teknisk innovation och människocentrerad vård. I detta är datastyrning också ett av mina kärnfokusområden. Något som verkligen exciterar mig på HealthAI är det arbete vi gör i sammanhanget med regulatoriska och innovations sandlådor, vi bygger ritningar för att påskynda utvecklingen och antagandet av ansvarsfull AI i stor skala för att möjliggöra innovatörer.

Jag drivs av frågan: Hur kan vi göra AI inte bara smartare, utan verkligen användbart där det betyder mest – förbättra människors liv? På HealthAI har jag möjligheten att forma hur vi tänker om AI inom hälso- och sjukvården, erbjuda vägledning till regeringar och hälsoinstitutioner om att distribuera AI-lösningar som inte bara är banbrytande utan också etiska, transparenta och djupt förankrade i verkliga hälso- och sjukvårdsbehov. För mig handlar det inte bara om algoritmer – det handlar om påverkan.

Vad exciterar dig mest om korsningen mellan AI och hälso- och sjukvård?

Konvergensen av AI och hälso- och sjukvård presenterar möjligheter att förbättra resultaten genom förbättrad diagnostik, personliga behandlingar och optimerade hälso- och sjukvårdslösningar. AI:s förmåga att analysera komplexa datamängder kan till exempel leda till tidigare sjukdomsdiagnos och mer exakta prognoser.

Vad exciterar mig mest är att dessa framsteg inte bara är reserverade för höginkomstländer – de har potentialen att transformera hälso- och sjukvården i låg- och medelinkomstländer också. AI-stödd diagnostik kan bringa specialistnivåinsikter till regioner med begränsad medicinsk expertis, prediktiv analys kan hjälpa till att allokera resurser där de behövs mest, och digitala hälsoverktyg kan överbrygga gapet i tillgång till vård. Genom att distribuera AI på ett ansvarsfullt sätt kan vi skapa mer jämlika hälso- och sjukvårdslösningar som tjänar människor överallt, oavsett geografi eller inkomstnivå.

Hur kan AI hjälpa till att stänga hälso- och sjukvårdsgapet mellan höginkomst- och låg- och medelinkomstländer? Vilka utmaningar finns det i att säkerställa en jämlik tillgång?

AI har potentialen att demokratisera hälso- och sjukvården genom att göra avancerade medicinska insikter tillgängliga globalt. I regioner med begränsad medicinsk expertis kan AI-stödd diagnostik hjälpa till att identifiera sjukdomar korrekt. Till exempel kan telemedicinska plattformar, förbättrade med AI, koppla patienter i avlägsna områden med specialister över hela världen, vilket underlättar kunskapsöverföring och förbättrar vårdkvaliteten.

Att säkerställa en jämlik tillgång till AI-drivna hälso- och sjukvårdslösningar innefattar att hantera flera utmaningar, några av de mest framträdande är relaterade till infrastrukturbegränsningar. Detta kan hindra antagandet av AI-teknologier, eftersom många regioner kan sakna de nödvändiga digitala ramverken för att stödja avancerade lösningar.

Dataskyddsproblem är också avgörande – skydd av personlig information kräver robusta styrningsstrukturer för att säkerställa konfidentialitet och säkerhet. Dessutom måste AI-system anpassas till lokala språk och kulturella sammanhang för att vara verkligen effektiva, övervinna hinder som annars kan begränsa tillgängligheten.

Regulatoriska hinder komplicerar också landskapet, eftersom det krävs en balans mellan att främja innovation och säkerställa säkerhet plus integritet. Genom att hantera dessa utmaningar proaktivt kan AI bli ett kraftfullt verktyg för att förbättra den globala hälso- och sjukvårdens jämlikhet.

Hur viktigt är samarbeten mellan regeringar, teknikföretag och hälso- och sjukvårdspersonal för att säkerställa ansvarsfull AI-utveckling och distribution?

Samarbeten mellan regeringar, teknikföretag och hälso- och sjukvårdspersonal är inte bara fördelaktiga – de är avgörande för den ansvarsfulla utvecklingen och distributionen av AI inom hälso- och sjukvården. Dessa partnerskap möjliggör skapandet av omfattande ramverk som hanterar etiska överväganden, skyddar datasekretess och etablerar operativa standarder som säkerställer att AI är både effektivt och pålitligt.

Genom att arbeta tillsammans kan intressenter gå bortom fragmenterade, en-storlek-passar-alla-lösningar och istället utveckla AI-drivna tillvägagångssätt som är anpassade till verkliga hälso- och sjukvårdsbehov. Detta innebär att utnyttja AI för att förbättra diagnostik, strömlinjeforma kliniska arbetsflöden och utöka tillgången till kvalitetsvård – särskilt i underservicede regioner. Dessutom främjar samarbeten transparens och ansvar, vilket säkerställer att AI förblir ett verktyg för empowerment snarare än exklusion.

När innovationen drivs av delad ansvar och anpassas till allmänna hälso- och sjukvårdsbehov har AI potentialen att omforma vår tillvägagångssätt till hälso- och sjukvården på ett sätt som är både transformerande och jämlikt.

Vilka etiska överväganden bör vara i förgrunden för AI-drivna hälso- och sjukvårdslösningar?

När vi tänker på de etiska övervägandena i AI-drivna hälso- och sjukvårdslösningar, finns det några nyckelområden som vi behöver fokusera på. Först måste vi hantera biasmitigation för att säkerställa att AI-modeller inte oavsiktligt förstärker befintliga hälso- och sjukvårdsdiskrepanser. Transparens är också avgörande, eftersom beslutsprocessen bakom AI måste vara tydlig och förståelig för alla parter inblandade. Ansvar kommer näst, med tydliga ansvarslinjer för alla beslut som fattas av AI-system, så att någon kan hållas ansvarig om saker går fel.

Autonomi är i själva verket kärnan i etisk AI inom hälso- och sjukvården, vilket innebär att vi inte bara måste respektera utan aktivt stödja människors rätt att fatta välgrundade beslut om sin vård. Detta går bortom att bara tillhandahålla information – det handlar om att säkerställa att människor fullständigt förstår sina alternativ, de potentiella riskerna och fördelarna, och rollen som AI spelar där den används.

Vi måste garantera att användarna eller de som drar nytta av AI känner sig empowermentade och säkra på sina val, veta att de har ett ord att säga till i de teknologier som påverkar deras hälsa och välbefinnande.

AI-modeller inom hälso- och sjukvården har ibland visat sig ha fördomar. Hur kan regulatorer och AI-utvecklare mildra denna risk?

För att mildra fördomar i AI-modeller är det nödvändigt att regulatorer och utvecklare fokuserar på att bygga system som är representativa för mångfaldiga befolkningar. Detta börjar med att samla in data från en bred variation av demografiska grupper, så att AI tränas på information som reflekterar den verkliga världens mångfald av patienter. Men data i sig räcker inte – kontinuerlig övervakning är också nyckeln, eftersom AI-system bör regelbundet utvärderas för att identifiera och korrigera eventuella fördomsfulla mönster som kan uppstå över tid.

Att involvera en variation av intressenter i utvecklingsprocessen, inklusive etiker, patientrepresentanter, kliniker, medicinska experter etc., kan bringa värdefulla perspektiv som hjälper till att säkerställa att AI-modellerna tjänar alla på ett jämlikt och rättvist sätt.

Hur kan regeringar och organisationer säkerställa att AI-drivna hälso- och sjukvårdslösningar använder patientdata på ett ansvarsfullt sätt?

För att säkerställa att AI-drivna hälso- och sjukvårdslösningar använder patientdata på ett ansvarsfullt sätt, behöver regeringar och organisationer implementera starka datapolicyer som tydligt beskriver hur patientinformation samlas in, lagras och delas.

Anonymiseringstekniker spelar också en central roll i att skydda människors identiteter, säkerställande att data kan användas utan att kompromissa med sekretessen. Dessutom är det avgörande att följa både internationella och lokala dataskyddslagar, inte bara för att upprätthålla förtroende utan också för att säkerställa att AI-system fungerar inom lagliga gränser. Detta tillvägagångssätt hjälper till att skapa en grund av säkerhet och transparens som gynnar både människor och hälsosektorn som helhet.

Vilka är de största hindren i att reglera AI för hälso- och sjukvården, och hur kan länder övervinna dem?

Det snabba tempot i teknologiska framsteg kommer först i åtanke. Regleringar kämpar ofta för att hålla jämna steg med hur snabbt AI-innovationer dyker upp, vilket lämnar luckor i tillsynen. Dessutom behöver politiker en djupare förståelse för både AI-teknologier och de unika komplexiteterna inom hälso- och sjukvården för att skapa effektiva och informerade regleringar.

Ett annat hinder är bristen på global standardisering – utan konsekventa regleringar över länderna blir det svårt att främja internationellt samarbete och säkerställa att AI-lösningar kan distribueras säkert och etiskt över hela världen.

För att övervinna dessa hinder behöver länder investera i kontinuerlig utbildning för politiker, arbeta mot att harmonisera regleringar internationellt och förbli agile i anpassningen till nya teknologiska framsteg.

Länder kan hantera dessa hinder genom att främja kontinuerlig dialog mellan teknologer, hälso- och sjukvårdspersonal och regulatorer, och genom att investera i utbildnings- och utvecklingsprogram som broar kunskapsluckor. HealthAI, till exempel, hanterar detta genom sitt Globala Regulatoriska Nätverk (GRN), som stärker lokal kapacitet och förmåga i AI-reglering för hälso- och sjukvården, säkerställande att regulatorer över hela världen är välutrustade för att hantera den utvecklande landskapet av AI inom hälso- och sjukvården.

Hur hjälper HealthAI länder att bygga och certifiera ansvarsfulla AI-valideringsmekanismer?

Som en implementeringspartner arbetar HealthAI tillsammans med regeringar, hälso- och sjukvårdsministerier och andra hälso- och sjukvårdsorganisationer för att navigera inte bara säkerheten och effektiviteten hos AI-drivna hälso- och sjukvårdverktyg, utan också deras etiska överensstämmelse, säkerställande att teknologin anpassas till både regulatoriska krav och samhälleliga värderingar.

HealthAI stöder utvecklingen av rigorösa certifieringsprocesser som hjälper till att etablera förtroende och ansvar i AI-hälso- och sjukvårdslösningar. Genom att göra detta, säkerställer vi att AI-system uppfyller de högsta standarderna innan de distribueras, vilket är avgörande för att skydda välfärden, förbättra de positiva resultaten och främja globalt förtroende för det ansvarsfulla användandet av AI inom hälso- och sjukvården.

Hur kan AI användas för att förutsäga, spåra och hantera framtida hälso- och sjukvårdskriser?

AI kan spela en avgörande roll i hanteringen av hälso- och sjukvårdskriser genom att tillhandahålla verktyg för att förutsäga, spåra och hantera utbrott mer effektivt. Genom prediktiv analys kan AI analysera stora mängder epidemiologiska data, identifiera mönster och trender som kan signalera potentialen för ett utbrott innan det händer, vilket ger myndigheterna tid att förbereda sig. Dessutom kan realtidsövervakning som drivs av AI kontinuerligt övervaka hälso- och sjukvårdsdata från sjukhus, kliniker och andra källor, vilket möjliggör snabb upptäckt av nya hot och förmågan att svara snabbt för att innehålla dem.

AI kan också assistera i resursallokering under en kris, hjälpa myndigheter att allokera medicinska förnödenheter, personal och andra kritiska resurser mer effektivt, säkerställande att de används där de behövs mest. Genom att integrera AI i allmänna hälso- och sjukvårdsstrategier kan länder förbättra sin förmåga att förutse och svara på framtida hälso- och sjukvårdskriser, förbättrande både beredskapen och motståndskraften mot utvecklande hot. Detta proaktiva tillvägagångssätt räddar liv och hjälper till att minimera den övergripande påverkan av hälso- och sjukvårdskriser på samhället och ekonomin.

Tack för den utmärkta intervjun, läsare som vill lära sig mer bör besöka HealthAI.