FEMaLe: la compatibilità di un modello predittivo per l’endometriosi con la tutela dei dati della salute riproduttiva femminile

Abstract

In questo contributo si analizzerà il progetto FEMaLe, che ha come obiettivo l’elaborazione di una piattaforma di machine learning che analizza i dati omici e immette informazioni in un modello predittivo personalizzato per le donne affette da endometriosi. Se ne verificherà l’impatto sulla protezione dei dati sanitari gestiti dalle applicazioni. Infine, si analizzerà la cessione degli stessi ai terzi, partendo dal provvedimento della Federal Trade Commission vs Flo Health Inc. in merito alla condivisione dei dati sanitari con Facebook, Google, tentando infine di risolvere la questione del bilanciamento tra il diritto alla salute e alla riservatezza servendosi dei dati sintetici.