EXPLIMED - First Workshop on Explainable Artificial Intelligence for the medical domain

L’Intelligenza Artificiale si è dimostrata molto promettente nel trasformare la diagnosi, il trattamento e la cura dei pazienti in campo medico. Se da un lato i sistemi basati sui dati possono creare modelli molto accurati, dall’altro ci sono preoccupazioni circa la loro correttezza. L’opacità di molti modelli di IA può essere particolarmente problematica in ambiti critici come quello sanitario. Questa proposta mira a dare priorità allo sviluppo dell’Intelligenza Artificiale Spiegabile (XAI) in campo medico, sottolineando la sua importanza nel migliorare la trasparenza, la responsabilità e l’affidabilità.

L’obiettivo di questo workshop è esplorare ed esporre ricerche, metodologie e casi di studio incentrati sull’integrazione dell’Intelligenza Artificiale Spiegabile (XAI) nel settore medico. Fornirà una piattaforma per ricercatori, professionisti e responsabili politici per condividere le loro intuizioni e i loro progressi in materia di XAI. L’obiettivo è migliorare la trasparenza e la fiducia nei sistemi di intelligenza artificiale in campo medico.

Il workshop si propone di evidenziare l’importanza della XAI nel processo decisionale in campo medico, di condividere approcci e tecnologie innovative che migliorano l’interpretabilità dell’IA medica e di discutere le implicazioni normative e le strategie di conformità per l’incorporazione della XAI nelle applicazioni di IA sanitaria.

IL workshop è organizzato da Giovanna Castellano, Gianluca Zaza e Gabriella Casalino dell’Università di Bari (Spoke 6)  nell’ambito di ECAI 2024, in collaborazione con FAIR.

Per maggiori informazioni visita il sito del workshop.