Rendere l'Intelligenza Artificiale
più trasparente, giusta, rispettosa dei diritti fondamentali e
antropocentrica, per realizzare una diagnosi dermatologica più
inclusiva, equa e affidabile. Ciò è possibile grazie a "Skin
Disease Image Generator for Different Skin Shades", un
generatore di immagini sintetiche di malattie cutanee su diverse
tonalità di pelle, sviluppato con l'obiettivo di colmare la
sottorappresentazione delle pelli scure nei dataset medici.
Uno dei traguardi del progetto europeo Aequitas, finanziato dal
programma Horizon Europe e coordinato dall'Università di
Bologna, il progetto "Skin Disease Image Generator" ha
l'obiettivo di superare la scarsità di dati relativi a fototipi
scuri, dovuta alla maggiore raccolta in aree a prevalenza
caucasica.
Lo strumento è frutto di uno studio condotto su un dataset
clinico reale caratterizzato da immagini di qualità variabile e
da una scarsa presenza delle tonalità cutanee più scure. Le
soluzioni tradizionali si sono dimostrate inefficaci, e i
ricercatori hanno adottato un approccio in due fasi: prima la
generazione di immagini sintetiche realistiche tramite un
modello generativo avanzato; poi la classificazione delle
malattie con modelli di deep learning. Il risultato è un sistema
più accurato, equo e inclusivo, validato su dati clinici reali.
"Questo approccio rappresenta una leva fondamentale per
costruire soluzioni di IA capaci di agire in modo responsabile,
rispettando i principi di non discriminazione e giustizia
sociale promossi anche dall'AI Act europeo", afferma Roberta
Calegari, coordinatrice del progetto. Accanto allo "Skin Disease
Image Generator", la Commissione Europea ha premiato anche una
seconda innovazione nata nella cornice del progetto,
riconoscendolo come key innovator per "Aequitas software for
fair-by-design AI systems": una metodologia concreta per
supportare sviluppatori, decisori politici e stakeholder in
tutte le fasi della progettazione e dell'implementazione,
integrando il concetto di equità come requisito trasversale in
ogni fase del processo di sviluppo di un sistema di intelligenza
artificiale.
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