Studi clinici, discriminazioni razziali e intelligenza artificiale: diversity and inclusion nel contesto statunitense

Abstract

L’utilizzo, all’interno dell’ambito medico-sanitario, di sistemi di intelligenza artificiale affetti da bias porta con sé il rischio di cristallizzare le già presenti diseguaglianze nell’ambito della salute. Il funzionamento discriminatorio dell’algoritmo può essere ricondotto, seppur non esclusivamente, all’utilizzo di un set di dati non adeguato. Il contributo mira a mettere in luce la correlazione tra la scarsa partecipazione delle minoranze etno-razziali ai trial clinici e l’impossibilità da parte di tali soggetti - già di per sé in una condizione di subalternità - di beneficiare delle innovazioni tecnologiche sviluppate anche con i dati provenienti da tali attività di ricerca. Si evidenzierà, impiegando come ambito di analisi il contesto statunitense, la necessità di un approccio di diversity and inclusion nella scelta del campione e nella conduzione del trial clinico, al fine di promuovere l’equo accesso all’assistenza sanitaria anche – e soprattutto – quando questa viene veicolata tramite l’utilizzo di sistemi di IA.