Tag: Perimetro di Validità AI
-
When evaluating an artificial intelligence system in healthcare, attention often focuses on model performance. Accuracy, sensitivity, specificity, and calibration are fundamental measures for understanding how the system performs with respect to a given task.
But between the prediction produced by the model and the clinical decision, there is a space that metrics alone do not describe. The professional receives an output, interprets it together with the other available information, decides how much to trust it, and ultimately makes a decision. AI therefore does not operate in isolation: it enters…
-
Quando l’AI entra nel workflow clinico: perché l’interazione uomo–AI cambia il significato della validazione
Quando si valuta un sistema di intelligenza artificiale in ambito sanitario, l’attenzione si concentra spesso sulle prestazioni del modello. Accuratezza, sensibilità, specificità e calibrazione sono misure fondamentali per capire come il sistema si comporta rispetto a un determinato compito. Ma tra la previsione prodotta dal modello e la decisione clinica esiste uno spazio che le…
-
L’indipendenza non è un vincolo: è il vantaggio competitivo di EPSS
Quando un sistema di intelligenza artificiale viene utilizzato in un processo clinico, molti soggetti hanno interesse a conoscerne l’affidabilità. La struttura sanitaria vuole governare l’uso del sistema. Il produttore vuole favorirne l’adozione. L’assicuratore vuole comprendere il rischio. Il professionista sanitario vuole sapere come interpretarne l’output. Il paziente si aspetta che la decisione resti controllabile e…
-
Dal fascicolo al monitoraggio: come EPSS trasforma l’assurance dell’AI in un rapporto continuativo
Un assessment fotografa un momento. Il sistema, invece, continua a cambiare. Dopo la consegna del fascicolo possono cambiare la versione del modello, le soglie configurate, la qualità dei dati, il software con cui il sistema è integrato, la popolazione trattata, i protocolli, il workflow, gli operatori, le modalità di supervisione e il contesto organizzativo. Nessuna…
-
La strategia land and expand di LOGICA: partire da un reparto, crescere nella stessa struttura
EPSS, Evidence-based Perimeter for Safe Systems, è il framework di assurance sviluppato da LOGICA per definire a quali condizioni l’uso di un sistema di intelligenza artificiale è sostenuto dalle evidenze disponibili nel contesto reale. Quando una startup individua più applicazioni possibili per il proprio prodotto, la tentazione è aprire rapidamente nuovi verticali, raggiungere clienti differenti…
-
EPSS oltre il Pronto Soccorso: una roadmap verticale per l’assurance dell’AI nei contesti ad alto impatto
Crescere senza perdere il rigore del metodo EPSS, Evidence-based Perimeter for Safe Systems, è il framework di assurance sviluppato da LOGICA per definire a quali condizioni l’uso di un sistema di intelligenza artificiale è sostenuto dalle evidenze disponibili nel contesto reale. La distinzione tra i due nomi è precisa: EPSS identifica il metodo, il servizio…
-
L’accuratezza del modello non basta
Le metriche aggregate possono indicare quanto un sistema AI abbia funzionato durante lo sviluppo o la validazione, ma non stabiliscono automaticamente se il suo output sia affidabile per uno specifico paziente, reparto, workflow o contesto operativo. Uno stesso sistema può essere utilizzato in modi diversi, da professionisti diversi e per decisioni differenti. La qualità dell’uso…