Nel biennio della telemedicina – unico settore nel quale grazie al PNRR affluiscono fondi ed idee per la sanità del futuro – l’intelligenza artificiale gioca il ruolo della primadonna e distoglie tutti gli sguardi dalla rappresentazione in corso. Tutto improvvisamente sembra vecchio o quantomeno non così attuale, senza l'IA!
Questo il tema su cui cercherà di fare chiarezza il convegno Intelligenza artificiale in Sanità. Prospettive, opportunità e rischi di un progresso inevitabile in programma sabato 2 marzo 2024, a partire dalle ore 8.30 al Centro Pastorale Cardinal Urbani di Zelarino, sotto la guida scientifica di Giuliano Nicolin, presidente della Commissione Albo Odontoiatri lagunare.
Pur essendo comprensibile la ricerca di spazi di applicazione di una tecnologia così promettente, diventa ancora più urgente fare il punto su ciò che si può chiedere alle intelligenze artificiali in medicina, ciò che ci si può attendere, ma anche sui punti di attenzione e sui rischi nell’impiego di queste risorse.
Per farlo – come diceva John Cage – non è necessario rinunciare al passato, ma è anzi partendo dalle esperienze note e dalla coscienza della centralità del professionista rispetto a qualsiasi complemento o strumento che sarà possibile costruire le migliori applicazioni, senza togliere centralità ai veri soggetti degli atti medici, che sono medico e paziente.
Questo evento raccoglie suggestioni e riflessioni di specialisti della tecnologia applicata alla sanità, di risk manager, di medici legali, e naturalmente di specialisti in qualità di protagonisti e primi interessati al progresso della medicina. A ciascuno il compito di definire ambiti, ma anche di rappresentare quelle (giuste) aspirazioni che devono andare a comporre la nuova medicina: esperta, capace, integrata, raggiungibile. E naturalmente, al passo coi tempi.
Posti disponibili: 100
Saranno assegnati 4 crediti ECM
Maggiori info nella locandina: pdf IntelligenzaArtificiale A3 Rev 02 02 03 2024 (498 KB)
Iscrizioni al seguente link: https://omceove.irideweb.it/events/2f7857e5-2fb1-41f3-1492-08dc23ccff36
