Dottorando in Applied Data Science and Artificial Intelligence su Nature Digital Medicine

12 Ottobre, 2023

 

Mauro Giuffrè, dottorando di ricerca in Applied Data Science and Artificial Intelligence e specializzando in Malattie dell’Apparato Digerente all’Università di Trieste, approda sulla prestigiosa rivista Nature Digital Medicine.

Nel suo articolo dal titolo Harnessing the power of synthetic data in healthcare: innovation, application, and privacy, Giuffrè, attualmente impegnato all'Università di Yale per un periodo di ricerca nel campo dell'intelligenza artificiale e della bioinformatica, approfondisce il potenziale rivoluzionario e le insidie dei dati sintetici in ambito sanitario.

I dati sintetici sono un insieme di informazioni create artificialmente, che mantengono le stesse caratteristiche generali e le strutture dei dati originali (reali), ma senza includere dettagli specifici che potrebbero rivelare informazioni personali o sensibili e, quindi, salvaguardando la privacy.

La crescente rilevanza dell'analisi dei dati nella medicina moderna è indiscutibile e Giuffrè evidenzia come le decisioni basate sui dati rappresentino un pilastro dell'innovazione soprattutto nelle analisi predittive. Tuttavia, mentre in settori come la finanza i dati sintetici prosperano, nel campo sanitario si incontrano sfide specifiche.

La preoccupazione principale risiede nella rappresentatività di tali dati. La paura, infatti, è che essi possano non riflettere accuratamente le complesse variabilità del mondo reale, portando a conclusioni potenzialmente fuorvianti. Inoltre, i professionisti del settore spesso guardano con sospetto a questi nuovi strumenti, temendo possibili compromissioni in termini di precisione e affidabilità.

L’articolo del dott. Giuffrè delinea in definitiva un quadro ottimistico:

Applicazioni Reali: I dati sintetici possono supportare l'elaborazione di politiche sanitarie efficaci, garantire una maggiore tutela della privacy dei pazienti e potenziare le analisi predittive, guidando decisioni cliniche informate.
Digital Twin: Una delle tecnologie più promettenti, il "digital twin" (gemello digitale), potrebbe beneficiare enormemente dall'uso di dati sintetici, aprendo scenari futuristici nella personalizzazione delle cure.
Sfide e Soluzioni: Se da un lato la qualità, il bias e la privacy dei dati rappresentano problemi concreti assieme al rischio di re-identificazione, l’articolo sottolinea il ruolo fondamentale delle agenzie di regolamentazione per promuovere soluzioni come la Differential Privacy e rigide catene di custodia dei dati possano offrire risposte.

L'articolo evidenzia, quindi, un'importante dualità: il grandissimo potenziale offerto dall’utilizzo dei dati sintetici e la necessità imperativa di gestirli con cautela e responsabilità, raggiungendo l'equilibrio fondamentale tra processo innovativo ed etica.

La pubblicazione di Mauro Giuffrè offe un contributo al dibattito sul tema, che si prospetta nei prossimi anni come uno dei più rilevanti nel panorama della ricerca nelle scienze mediche.