Politica sanitaria

Intervista

09 Gennaio 2023

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L’utilizzo dei dati in sanità spesso viene frainteso, vengono posti molti problemi di privacy e invece bisognerebbe «abbandonare l’aspirazione alla segretezza dei dati». Parla così a Sanità33 Gilberto Corbellini, Professore ordinario di storia della medicina e bioetica alla Sapienza Università di Roma; illustrando i punti salienti del suo contributo al volume “I dati. Il futuro della Sanità. Strumenti per una reale innovazione”, realizzata da Fondazione Roche, con il supporto di Edra S.p.A. per Corbellini si dovrebbe «rafforzare legalmente il vincolo che i dati raccolti con il consenso delle persone nell’ambito di una specifica attività non devono essere trasmessi con qualche traccia che ne permetta l’identificazione, a meno che i titolari siano d’accordo nel fornire un consenso aperto».

«L’uso dei dati migliorerà le capacità decisionali e di spiegare i fatti, senza ledere i diritti alle libertà personali e ‘interesse comune di vedere ridotte le disuguaglianze e vivere in comunità più armoniose, se non ci si arenerò nelle secche dell’empirismo e si continuerà a coltivare la ricerca di spiegazioni scientifiche o causali che sono la prima garanzia di un uso appropriato dei dati. Allo stato attuale, i dati costituiscono una sfida per i presidi etici e legali che negli anni sono stati posti a tutela dei diritti e delle libertà personali», dichiara l’esperto.

Corbellini, come spiega nel libro, afferma che «le informazioni condivise con agenzie medico-sanitarie, finanziarie, di locazione ecc. devono essere gestite con la riservatezza tecnicamente possibile e migliore, e queste agenzie devono rispondere di come l'informazione viene trattata. I clienti devono poter accedere in modi trasparenti e gestire il flusso delle informazioni private che passa attraverso i sistemi analitici». In questo modo, «i dati non devono interferire con le libertà personali e sistemi di data analytics dovrebbero essere in qualche modo vincolati a ricorrere a una consulenza etica che metta in evidenza l'eventuale impatto negativo sui comportamenti come conseguenza di certe predizioni e inferenze. Gli algoritmi di machine learning dovrebbero essere immunizzati contro i "bias" iniqui e prevedibili che tendono ad assorbire nelle fasi di apprendimento», conclude Corbellini.

Ludovico Baldessin

TAG: DATI, ETICA, PRIVACY