Dal software AI ai robot chirurgici
PTB per promuovere la garanzia della qualità dei sistemi di intelligenza artificiale in un nuovo progetto dell’UE
Un medico ha bisogno di una grande quantità di esperienza, conoscenza e anni di formazione per essere in grado di analizzare con competenza un ECG. Le procedure automatizzate basate sull’intelligenza artificiale possono offrire un supporto efficace in questo caso. E anche un sistema di intelligenza artificiale in questo campo deve essere addestrato. Questo è in particolare intrapreso (in questo caso) con grandi quantità di dati ECG di alta qualità. Tale formazione significa che, ad esempio, è possibile rilevare anche le più piccole anomalie negli ECG e che dati affidabili possono quindi essere utilizzati per formulare una diagnosi. Ma quali sono i dati di alta qualità necessari per questo? E come facciamo a sapere se un sistema di intelligenza artificiale è affidabile o meno? Queste sono le domande che PTB affronterà nel progetto TEF Health. Daniel Schwabe, uno dei ricercatori del PTB, è a capo di un dinamico team di progetto composto da esperti del PTB, del Fraunhofer Institute for Telecommunications e del TÜV AI Lab. Questo team è responsabile dei pacchetti di lavoro incentrati su “Standard e qualità” e “Certificazione”. «PTB vuole utilizzare questo progetto per migliorare in modo significativo la garanzia della qualità dei dati come fondamento dei sistemi di intelligenza artificiale in medicina», spiega il dott. Schwabe. «Ciò significherà che possiamo creare una base per utilizzare l’IA in modo affidabile all’interno dell’UE», aggiunge il prof. Tobias Schäffter. È il capo della divisione di fisica medica e informatica metrologica del PTB, che ha avviato il gruppo di progetto e lo sta accompagnando strategicamente. «Ciò significherà che possiamo creare una base per utilizzare l’IA in modo affidabile all’interno dell’UE», aggiunge il prof. Tobias Schäffter. È il capo della divisione di fisica medica e informatica metrologica del PTB, che ha avviato il gruppo di progetto e lo sta accompagnando strategicamente. «Ciò significherà che possiamo creare una base per utilizzare l’IA in modo affidabile all’interno dell’UE», aggiunge il prof. Tobias Schäffter. È il capo della divisione di fisica medica e informatica metrologica del PTB, che ha avviato il gruppo di progetto e lo sta accompagnando strategicamente.
Fornire fiducia nelle misurazioni: questo è ciò che rappresenta fondamentalmente PTB. E lo fa valutando la qualità delle misurazioni e dei set di dati. PTB garantirà affidabilità anche nella metrologia digitale del futuro. Lo farà valutando dati e spiegando algoritmi che poi contribuiranno a certificare l’intelligenza artificiale. PTB sta lavorando con altri attori centrali nel campo delle infrastrutture di qualità in Germania (BAM, DAkkS, DIN, DKE). Insieme stanno portando avanti un’infrastruttura di qualità trasformata digitalmente, interoperabile e orientata al futuro: QI Digital. Il ministero federale tedesco per gli affari economici e l’azione per il clima (BMWK) ha dato vita al progetto QI Digital. L’intelligenza artificiale in medicina è uno dei tre temi centrali dell’iniziativa tedesca,
In pratica, i dati digitali in medicina non possono mai essere misurati e valutati come valori individuali. Invece, i sistemi complessi di procedure di misurazione e sensori devono più spesso essere compresi e caratterizzati. Anche pensare in modo olistico e cross-contestuale è fondamentale. E questo è anche qualcosa che sarà richiesto dalla metrologia e dai sistemi di collaudo che devono garantire fiducia, affidabilità e sicurezza in futuro. Proprio come in passato i prototipi internazionali del metro e del chilogrammo servivano da standard per la metrologia, così gli standard di qualità per i dati in rete e l’intelligenza artificiale dovrebbero essere riconducibili a quantità che possono essere misurate. Questa ricerca sarà portata avanti al PTB nell’ambito di un cluster di innovazione che attualmente sta affrontando tre campi tematici: Smart Mobility, Smart City e Smart Health.
Il progetto TEF Salute
Il progetto TEF Health dell’UE tiene conto della velocità mozzafiato dei progressi tecnici nell’intelligenza artificiale e nella robotica in vari campi, compreso il settore sanitario. Un totale di 51 istituzioni sono coinvolte in TEF Health (dove TEF sta per Testing and Experimenting Facilities). Testeranno nuovi approcci all’IA in ambienti vicini alla realtà. Ciò vale per i nuovi software, come quelli utilizzati per la diagnosi dei pazienti, e vale anche per i dispositivi intelligenti che lavorano direttamente sui pazienti o addirittura all’interno di essi, come robot chirurgici, carebot o impianti intelligenti. Oltre a ciò, nell’ambito del progetto saranno elaborati nuovi requisiti normativi, come protocolli di test standardizzati. Per questa ragione, In questo progetto sono rappresentati non solo i principali ospedali e istituti medici (come il Charité di Berlino e il Karolinska Institutet di Stoccolma) ma anche gli istituti di ricerca industriale. A bordo ci sono anche organismi di regolamentazione come il TÜV e, non da ultimo, istituti nazionali di metrologia come PTB e il suo omologo francese LNE. Il progetto è guidato dalla Prof. Dott.ssa Petra Ritter della Charité – Universitätsmedizin Berlin. Un importante obiettivo a lungo termine di TEF Health è stabilire collaborazioni sostenibili tra l’economia, la ricerca accademica e altri attori. Le nuove risorse e infrastrutture di valutazione saranno in futuro a disposizione dell’industria sotto forma di servizi. Ciò ci consentirà di impiegare l’IA nell’assistenza sanitaria per l’intera Europa e questa IA sarà affidabile e sicura oltre che essere stata testata.
