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Ruolodell’IntelligenzaAr2ficialeinSanità
Ing.M.GrigioniCentroNazionaleTecnologieInnova2veperlaSalutePubblica–ISSRoma
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SSNeruolodell’ISS Cos-tuzione,Ar-colo32.ü La Repubblica tutela la salute come fondamentale diriDo dell'individuo e interesse
dellacolleFvità,egaran2scecuregratuiteagliindigen2.ü Nessuno può essere obbligato a un determinato traDamento sanitario se non per
disposizionedilegge.ü Laleggeinnessuncasopuòviolareilimi2impos2dalrispeDodellapersonaumana.
Legge23dic.1978n.833:Is-tuzionedelServizioSanitarioNazionale(SSN)Art.1legge833“laRepubblicatutelalasalutecomefondamentalediriDodell’individuoeinteressedellacolleFvitàmedianteilSSN”.KeyWords:UNIVERSALISMOeEQUITÀOBIETTIVIDELSSNUniformitàdelle condizioni di salute su tuDo il territorionazionale, garantendoa tuF ilivelliuniformidiassistenza.
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Ondadelletecnologieemergen2
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L’implementazionedellenuovetecnologievaoltrelepare-dell’ospedale
UnaNuovaIden-tàDigitaleanchesanitaria!!!Privacy
eHealth+Wellness+SocialNetwork+…..
DM+Farmaci BigData
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IA:sitraUadialgoritmi• LeDefinizionidialgoritmosonomolteplici,matuDetendonoalmedesimosignificatoopera2vo:• "unasequenzaordinataefinitadipassi(operazionioistruzioni)elementaricheconduceaunben
determinatorisultatoinuntempofinito".• LadefinizionericordalamacchinadiAlanTuring!!!• Piùsemplicemente“metodoperrisolvereunproblema”(R.Sedgewick)
• Ilterminealgoritmoderivadallatrascrizionela2nadelnomedelmatema2copersianoal-KhwarizmivissutonelIXsecolod.C.,Algorismusindicavainorigineilprocessopersvolgerecalcoliconinumeriindo-arabici(Somma).
• IAèspessosinonimodi«Decisione»(USA:DecisionSupportSystem);Sarebbepiùprecisodirechemediantel’IAsipossonoClassificareleinformazioniposteiningresso
• Dalpuntodivistadellaprogrammazionel’IAsidifferenziadaiprogrammi«tradizionali»:• •Ilcomportamentodell’esecuzionedellerighedicodicedipendedaida2iningresso(DATASET)• •L’informazioneestraDadall’elaborazionedeida2vieneacquisita,memorizzataerielaborata:ilcodiceè
ingradodi«imparare»daida2edallalorodinamica,possiamoanchedirechelareteneuralesiformasartorialmenteconida2iningresso
• Mol2nehannopaura,lapubblicitàesageraleopportunità• Unalgoritmopotràsos2tuirelarelazioneumanaMedico-Paziente?ParliamodiSUPPORTO!!!!!• StephenHawking:«LenostreIAdevonofarequelchevogliamochefacciano».Almenoperl’aDualestato
dell’arte.• L’AIèancoragiovane!!!!Vediamoneilimi2
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Generalizzabilitàdiunarete• Unavoltachelareteèaddestrata(trained)questapuòessereu2lizzataovunque?Soloperquelclusterdi
pazien2?Ancheperaltrepatologie?• Almomentosifannostudiu2lizzandovarietecniche,mailrisultatodesiderabilenonèdietrol’angolo,cioè
allenarelareteinunambiente(unapatologia)echiederglididarerispostecoeren6inunaltroambientemoltovicino,nonèancoraassicurato.
• QualeConfidenzadipoteru2lizzareunarete(SWacquistato)suunsetdida2aDuali,differen2perlorocaraDeris2chedaquellidiaddestramento?
• FareRete:Nelcasodipiùsi2nazionali?Thekeyresultfromtheseanalysesisthatgeneralizabilitycannotadequatelybeassessedusingdataorigina6ngfromasinglesitealone,andthatamul6-centerdatasetisneededtoquan6fythebroadergeneralizabilityofamachinelearningclassifier."
• Diri[dalGDPR• Inoltreilprocessodilearningedidecisionenonsononévisibili(BlackBox),néesplorabili,néspiegabili,in
sostanzaunaretepuònonessereTrasparente.• QuestacaraUeris-caconfliggeconilGDPRcheaffermache«lepersonehannoildiriUodinonessere
soggeUeadecisionibasatesuesclusivamentesuprocessiautoma-zza-»diriUoaduna«spiegazioneesplicita»
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E’unDisposi2voMedicosecondolDireFvaComunitaria93/42esuemodifiche(Soxware)
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https://www.mathworks.com/videos/introduction-to-deep-learning-what-are-convolutional-neural-networks--1489512765771.html
ReLU: rectified linear unit LaretesicostruisceconilsuoDataset
DL:struDuradiuna2picaimplementazione(Convolu2onalNeuralNetwork)
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Radiomica,Patomica,Genomicaetc…
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AssicurazioneeControllodiQualitàdellefilierediproduzioneeimmagazzinamentodeldato(adesinDiagnos2ca):
• Processi• Seman2ca
• Qualitàdeldato
DefinizionedelleBioBanche
(FSE,EHR,BigData)
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Radiomica/Patomica:Flowchart
• VFigure1:Flowchartshowstheprocessofradiomicsandtheuseofradiomicsindecisionsupport.Pa2entwork-uprequiresinforma2onfromdisparatesourcesto
• becombinedintoacoherentmodeltodescribewherethelesionis,whatitis,andwhatitisdoing.Radiomicsbeginswithacquisi2onofhigh-qualityimages.From
• theseimages,aregionofinterest(ROI)thatcontainseitherthewholetumororsubregions(ie,habitats)withinthetumorcanbeiden6fied.Thesearesegmentedwith
• operatoreditsandareeventuallyrenderedinthreedimensions(3D).Quan6ta6vefeaturesareextractedfromtheserenderedvolumestogenerateareport,whichis
• placedinadatabasealongwithotherdata,suchasclinicalandgenomicdata.Thesedataarethenminedtodevelopdiagnos2c,predic2ve,orprognos2cmodelsforoutcomesofinterest
Annotazione1
Annotazione2
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CosaleggiamotuFigiorni
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Bruxellescomunicalelineeguidanonvincolan-
Intelligenzaar-ficiale-(15Apr2019)
• LaComunicazionedallaCommissionealParlamentoEuropeoealconsiglio“BuildingTrustinHuman-CentricAr2ficialIntelligence”,pubblicatal’8aprile,hal’obieFvo«dilanciareunafasepilotachecoinvolgaglistakeholdersuvastascala,alfineditestarel’implementazionepra2cadellelineeguidaperlosviluppoel’usodell’AI».
• MaximisethebenefitsofAIsystemswhileatthesame6mepreven6ngandminimisingtheirrisks
• TheEthicsGuidelinesforTrustworthyAr6ficialIntelligence(AI)isadocumentpreparedbytheAIHLEG.
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IAaffidabile
• Lelineeguidapostulanoche,alfinedioDenereuna“IAaffidabile”,sononecessarietrecomponen2:
• (1)deverispeDarelalegge,• (2)devesoddisfareiprincipie2cie• (3)dovrebbeessererobusta.• Sullabasediquestetrecomponen2,lelineeguida
«individuanoseUerequisi-chiave»cheleapplicazionidell’AIdevonorispeDare.Lelineeguidaincludonoancheunsetdivalutazioneperverificareseques2requisi2sonosoddisfaF.
• Lelineeguidadell’Hleg,nonsonovincolan6(Noobbligolegale).
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PropostediLineeGuidainSanità
• Moltepropostediraccomandazioni(perlopiùdi2poE2co)sonostatefaDealivellointernazionale.
• LamaggiorpartesonoraccomandazionichetentanodisoDolinearequantodiposi2voriportalaricercaeilGDPR(GeneralDataProtec2onRegula2on):
SpiegabilitàdiunareteTrasparenza
EquitàRobustezza
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AcademyofRoyalMedicalColleges(UK)
«Ar-ficialintelligenceinHealthCare»-Raccomandazioni(luglio2018)• Lasicurezzadelpazientedeverimanerediprimariaimportanzael'intelligenza
ar2ficialedeveesseresviluppatainmodoregolato,incollaborazionetraclinicieinforma2ci
• Ripensaremol2aspeFdellaformazioneedellacarrieradeimedici• Ida-dovrebberoessereresipiùfacilmenteaccessibiliatuFiseDoripriva2e
pubblici.Dovrebberoesserecer-fica-peraccuratezzaequalità.• Unaregolamentazionecongiunta(Clinicieinforma2ci)èlachiavepergaran2re
chel'IAsiaintrodoDainmodosicuro(accountability,responsabilitàeimplicazionigiuridichepiùampie)
• Lavalutazionecri-caesternaelatrasparenzadelleaziendetecnologicheènecessariaperimedici,perpotergaran2relasicurezzanell'usodeglistrumen2forni2aimedicistessi(licenzeesorveglianzapost-vendita)
• L'intelligenzaar2ficialedovrebbeessereusataperridurre,nonaumentare,ledisuguaglianzedisalute,dalpuntodivistageografico,economicoesociale(CondivisodalMinistrodellaSaluteG.Grillo)
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Whattheradiologistshouldknowaboutar-ficialintelligence(2019)hDps://doi.org/10.1186/s13244-019-0738-2L'intelligenzaar2ficiale(IA)hagranderilevanzaperlaradiologia.UnarecentericercasuPubMeddeltermine"IntelligenzaAr2ficiale"hares2tuito82.066pubblicazioni;combinandolaricercaconlaparola"Radiologia",sonosta2trova25.405ar-coli.Lamaggiorpartediques2ar2colièstatapubblicatadal2005.L'EuropeanSocietyofRadiology(ESR)èconsapevoledell'impaDochel'IAstaavendonelcampodellaRadiologia,siaperleprospeFvetecnico-scien2fichecheperquellee2co-professionaliedeconomiche.Rifiutandol’ipotesidell'imminentees2nzionedellaradiologia.AldifuoridelletradizionaliaFvitàdiradiologiadell'interpretazionedelleimmagini,sis2machel'IAabbiaunimpaDosullaradiomica,sullebiobanchediimaging,suisistemidisupportoalledecisionicliniche,sulrepor2ngstruDuratoesulflussodilavoro:• inRadiomica,l’IApuòfavorirel'analisidellecaraDeris2cheeaiutarenellacorrelazioneconaltrida2omici.• lebiobanchediimagingpotrebberodiventareun'infrastruUuranecessariaperorganizzareecondividereida2diimmaginidaiquali
possonoessereforma2imodellidiIA.• l'AIpuòessereu2lizzatacomestrumentodioFmizzazioneperassistereiltecnologoeilradiologonellasceltadiprotocollipersonalizza-
sulsingolopaziente,monitorandoiparametrididosealpaziente,fornendounas2madeirischidaradiazioni.• l’IApuòancheaiutareilflussodilavorodirepor2ngeilcollegamentotraparole,immaginieda2quan2ta2vi.• l'IAaccoppiataconilClinicalDecisionSupportSystem(CDSS)puòmigliorareilprocessodecisionaleequindioFmizzareilflussodi
lavoroclinicoeradiologico.IlfaDorechiavedelleprestazioniIAèl’addestramentoconda2digrandedimensioneealtaqualitàperevitareilsovradaDamentoel'underfiFng.Letreleggidellarobo2capotrebberoessereapplicateallaradiologiaincuiil"robot"èil"soxwareIAdiimagingmedicale".Sel'intelligenzaar2ficialeèu2lizzatanellapra2caclinica,laprincipaleques2onemedicolegalechesiponeè"chièresponsabiledelladiagnosi".
Iradiologisarannosos-tui-dall'IA?!Larispostasempliceè:NO.
whitepaper-EuropeanSocietyofRadiology
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La complessità delle architetture di DL, costituite da decine o anche centinaia di strati di “neuroni” (unità elementari di elaborazione), fa sì che le stesse si comportano come “scatole nere” BLACK BOX: in pratica è impossibile individuare il meccanismo esatto per cui il sistema fornisce certe risposte. Explainable AI (XAI): è importante poter individuare il percorso fatto da un sistema IA per arrivare a certe conclusioni ed essere sicuri che i “ragionamenti” eseguiti siano condivisibili. Questo è importante soprattutto nel campo del decision making clinico, in cui le conseguenze di un’errata valutazione dei dati sono potenzialmente letali. La IA “spiegabile” rappresenta quindi un paradigma necessario per l’introduzione di IA in molti ambiti critici, fra cui quello medico.
Criticità: explainability
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Petsiuk et al, RISE: Randomized Input Sampling for Explanation of Black-box Models
Cri2cità:explainabilityesaliencymaps
Sonostatepropostesoluzionialproblemadellaopacitàdellere2DL.Per esempio, si possono generare “mappe di importanza” (saliency maps), che indicanoquanto ogni pixel determina la predizione del modello, senza alcuna conoscenzadell’architeDuradellarete.Lemappediimportanzasonocostruitesinte2zzandodelleopportunemaschere,chevengonopoiapplicateaida2diingressodellarete,pervalutareinfinel’outputcorrispondente.
Pixelsucuisibasaladecisione
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AdversarialExamples(AE)–Cri2cità
Imperce[bileperturbazioneperl’occhioumano,stravolgelapredizione«AE’shavebecomeanindisputablethreattothesecurityofmodernAIsystemsbasedonDNN»arXiv:1807.01069La«piccola»perturbazionepuòproveniredaun’azioneintenzionale(minaccia)maanchedaunmalfunzionamentodellastrumentazione,potenzialmentenonrilevabileconiprotocollidicontrollodiqualitàaDualmenteapplica2.
From:XinLi,FluinLi,IEEEInterna2onalConferenceonComputerVision,2017
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AE–nuoveopportunità
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ClassificazionedilesionedellapelleFromM.Paschalietal,arXiv:1804.00504
GliAEsonou2lizza2comebenchmarkpertes6ngdellarobustezzaegeneralizzabilitàditoolML,rimpiazzandoinfuturolanecessitàdiampi(ecostosi)data-set
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La curva blu mostra l'andamento dell'errore nel classificare i dati di training, all’aumentare della quantità di questi ultimi, mentre la curva rossa mostra l'errore nel classificare i dati di test o validazione. Una situazione in cui il secondo aumenta mentre il primo diminuisce è indice della possibile presenza di un caso di overfitting.
Criticità: overfitting
errore di training
errore di testing
Insta2s2caeininforma2ca,siparladioverfi`ng(initaliano:adaDamentoeccessivo,sovradaDamento) quando un modello sta2s2co molto complesso si adaDa ai da2osserva2 (il campione) perché ha un numero eccessivo di parametri rispeDo alnumerodiosservazioni.
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IAedequitànelSSN• Ladiffusionedeglistrumen2diIApotrebbe(paradossalmente)aumentare
lediscrepanzefraregioniprivilegiandoquellevirtuosecheposseggono– Archiviinforma2ciefficien2,benstruDura2,ericchidiinformazioni– Adeguaterisorsedielaborazione(anchetramiteservizidaterzi)
• Equità ed universalità del supporto tecnologico in ambito diagnos2co-terapeu2coèunarichiestadelSSN
• (Non appare acceDabile la frammentazione locale delle soluzioni di AInellefasiopera2ve;differenteilcasodellaricerca)
• Si rendenecessariodefinire,unpianodi sviluppodi IA chepermeDa lafruizione delle conoscenze/risorse a tuF i contes2 nazionali, a par2redalleesperienzemigliori,conunaggiornamentodinamicoprogressivo.
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Contributodell’ISSAssicurazionediQualitàdeida-edeiprocessiinradiologia• L'imaging biomedico con2nua ad essere un pilastro del traDamento clinico,
sopraDuDoincampooncologico.QuestoimportantesviluppoimpaUafortementesulla compliance a programmi di garanzia di qualità in termini dipersonalizzazione dei traDamen2, riduzione del numero di esposizioni (ogniimmagine può essere sfruData al massimo del suo contenuto informa2voriducendo la necessità di immagini ripetute), riduzione del numero di aFvità dirou2ne e conseguente riduzione del carico di lavoro. L’ISS produce linee diindirizzo in questo seDore da oltre 20 anni, grazie all’aFvità di Assicurazione diQualitànellescienzeradiologiche.
• Promozionedidiba[-eworkshopcondivisiconilMinisterodellaSalute(inpar2colareperleinfrastruDureelelineeguidaperiPDTAconAI[Agenas])
• Hubpergruppidilavoro/coordinamentoepromuoveformazioneresidenziale• Partecipareaglisforzidellaricercanazionale
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Graziedell’aDenzione
Ing.M.GrigioniCentroNazionaleTecnologieInnova2veperlaSalutePubblica–ISSRoma