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VIDEO. Ridurre il gender – gap per migliorare l’apporto dell’intelligenza artificiale

1 minuti di lettura

PADOVA. Durante il Circular Medical Expo, la fiera internazionale dedicata all’innovazione per la salute globale tenutasi alla Fiera di Padova tra il 3 ed il 4 dicembre scorsi, sono stati trattati numerosi argomenti riguardanti l’innovazione della sanità in ottica futura, come ad esempio il tema della salute circolare, alla quale è stata dedicata una tavola rotonda dal titolo “Verso una Salute Circolare (Aiming to One Health): ESG+Health”, durante il quale si è parlato di innovazione tecnologica nel Sistema Sanitario Nazionale e di sostenibilità a lungo termine del modello universalistico della salute.

Un esempio da seguire

Tra i tantissimi esperti alla tavola rotonda sulla salute circolare c’è stata anche la dottoressa Mirella Mastretti, fisico cibernetico tra i più brillanti nel panorama italiano e non solo, membro oltretutto delle 100 esperte italiane STEM, che oramai da anni si occupa di temi come l’intelligenza artificiale e la telemedicina, la quale è intervenuta spiegando quanto sia importante l’apporto delle donne per far progredire l’intelligenza artificiale in particolare nell’ambito della sanità, poiché solo riducendo il gender-gap è possibile avere una selezione di dati a tutto tondo che riguardi l’esperienza di qualsiasi persona che sia uomo o donna, riuscendo di conseguenza a diminuire così gli errori all’interno dell’algoritmo di una qualsiasi intelligenza artificiale.

Le donne fondamentali per il progresso delle nuove tecnologie

Proprio la dottoressa Mastretti, spiega: “E’ fondamentale avere più donne che possano controllare il processo, in modo che ci siano delle valutazioni femminili che possano bilanciare i dati utilizzati fino ad ora.

Dobbiamo convincere sempre di più le ragazze a seguire degli studi STEM e quindi ad acquisire delle competenze di questo tipo perché questo aiuterà a bilanciare i dati raccolti e quindi a ridurre l’impatto degli errori fatti a causa dei cosiddetti “Bias” (pregiudizi)”.

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