（由Giancarlo De Leo撰写）人工智能（AI）或AI（人工智能，在盎格鲁-撒克逊语系中）是计算机科学的一个分支，通过对软件和硬件系统的编程和设计，机器可以正常执行任务。它们仅用于人类的思维。
人工智能是随着计算机的普及而诞生的，其诞生日期通常是1956年。实际上，今年实际上是在一次会议（达特茅斯夏季人工智能研究项目）中第一次谈到人工智能。该会议在美国达特茅斯（Dartmouth）举行，计算机科学界的一些最重要的名字都参与了（McCarthy，Minsky，Rochester，Shannon，Newell，Simon）。 在这个历史性会议期间，提出了一些能够进行逻辑推理的程序，特别是与数学有关的程序。
如今，人工智能能够彻底改变整个工业领域，以及公民之间以及与企业，政府和公民社会之间的互动。
其潜力使专家们一致认为，人工智能是提高工作效率并实现非凡进步的前所未有的机会。
另一方面，新兴技术的发展是经济发展部采取行动的重点之一：最终文件于去年XNUMX月发布，其中提出了“意大利人工智能战略”的建议。由专家组执行，该专家组将去年公众咨询后收到的评论纳入其中。
部长理事会最近批准了意大利人工智能研究所（I3A）的成立，这是一种技术研发结构，其创建的双重目的是从国际市场吸引人才，并成为意大利发展人工智能的参考点。 ''与主要技术趋势（包括5G，工业4.0，网络安全）相关的意大利人工智能。
该中心设在都灵，将能够依靠大约80万欧元的年度预算，并将与研究中心和大学合作，成为拥有600名员工的参考点。 涉及的部门将包括制造业和机器人技术，物联网，移动性，农业食品和能源，公共管理，文化和 数字人文学科，航空航天和医疗保健。
医疗保健中的人工智能
对于某些诊断活动的计算机化以支持医生的决策，医疗保健中的人工智能应用正变得越来越普遍。 由于机器人手术中的法规不完善且需要更新，因此医学领域的AI仍被认为尚未充分发展。
将AI应用于医疗保健公司生成的海量数据可带来巨大的好处，其中包括：
- 计划预测性和个性化的健康预防政策；
- 预期援助请求；
- 提高临床体征和症状的检测准确性；
- 自动使用实验室分析结果；
- 制定个性化的治疗方案或计划；
- 分析治疗副作用的发现；
- 预测紧急情况并计算医疗机构的再入院率；
- 预测疾病的传播并促进护理团队的协调。
因此，人工智能通过研究和识别症状或易患特定疾病的倾向，使我们进入极端早期诊断的新时代。
还可以估计重大疾病的住院费用并监测可能的预防运动的影响。
心脏病学和放射学等医学专业正从中受益。
应当指出的是，诊断成像领域正在经历深刻的变革，人工智能的优势正在而且将是极其重要的。
人工智能在医疗保健中的另一个应用领域是机器人辅助手术。 已经有非常重要的用途证明了AI如何改进机器人外科领域（尤其是显微外科领域）已经使用了几年的技术。
人工智能可以在其中做出巨大贡献的另一个领域是通过推广预防医学和新药鉴定来改善医疗保健。
在医疗保健领域，IBM Watson无疑是AI世界中的参考软件之一，目前已用于识别癌症患者的特殊治疗方法。
此外，Covid-19迫使每个人都寻找答案，这给公司，政府机构，卫生组织，学校和非营利机构带来了压力。
IBM通过直接利用美国CDC准则和最新医学疗法的结果，对Watson Assistant进行了培训，以回答有关Covid-19的常见问题。
与基于人为评估的分析相比，该算法能够在更短的时间内提供结果，并且可以在世界任何地方使用。
因此，患者可以利用简化的过程和个性化的帮助，否则就不可能，更快，花费更多的时间与主治医生一起进行更精细的活动。
当前，医生与AI之间没有真正的协同作用，应该指出的是，这些专业人员仍然很难理解人工智能如何能够完全自主地进行评估。
该算法应具有创建分析的能力，可以通过对不确定性区域进行评估，从而对患者的健康状况进行人工干预，因为诊断和治疗决策将始终掌握在医疗保健专业人员的手中，然后他们将拥有在AI协助下可以更快，更准确地讲最后一句话。
风险和道德方面
通过将人工干预专门用于与健康相关的活动，可以将人工智能集成到卫生系统中，从而节省资金。
基于AI的医疗技术的普及也很大程度上归功于IoT（IoT）和可穿戴设备，它们利用AI来提高用户的生活质量并预测他们的问题。
使用AI的软件可以分析数据，以警告用户及其医疗保健专业人员潜在的健康问题和风险，减轻他们的工作量并防止不必要的医院就诊，从而降低成本。
与所有与AI相关的事物一样，这些医疗技术创新都是基于人类提供的数据，这意味着数据集存在潜意识偏差的风险。 特别是在脆弱的医疗保健市场中，建立新的道德规则以限制和防止人工智能的潜在“危险”倾向至关重要。
未来的观点
由于对评估和预测技术，可穿戴技术，数字医疗保健和数字化转型的持续需求，人工智能在医疗保健中的使用正在增长，但是具体的隐私问题已经减缓了移动和数字工具的普及。管理患者数据。
因此，医疗保健数据和金融数据一起可能是最有价值的，因此医疗保健设施和医疗保健专业人员可以成为网络犯罪的真正目标。
另一方面，欧盟法规679/16（GDPR）的生效对卫生部门的数据安全方法也带来了重要的变化。 这种基于问责制和风险管理概念的新方法已经推动并且正在推动临床领域的解决方案，以实现默认情况下和设计上基于隐私的业务管理系统的实施，并采用适当的方法。安全措施（培训，预防性和预测性维护，网络安全，业务连续性和灾难恢复）。
考虑到大数据集（Big Data）的指数增长以及将导致没有足够的经过培训和认证的医疗人员来管理这种新的信息流的后果。
为了确保临床上可靠，安全和具有成本效益的信息的可用性，数字转换可以减少决策中的不确定性，从而为改善患者的诊断治疗途径创造高价值，这一点至关重要。
因此，人工智能的支持将是决定性的因素，以允许快速分析检查并降低错误率。
不具备这些工具的医疗机构注定要失去地位，等待名单很长，做出错误诊断的机会也会增加。
总之，医疗保健中的人工智能因此成为能够消除距离并促进Covid出生后国家重生的社会和环境可持续性的促成因素。
Giancarlo De Leo，医学科学出版和数字健康顾问，意大利数字革命协会（AIDR）数字健康观察站成员和秘书