AI Spiegabile in Sanità: Modelli di Deep Learning Interpretatibili

I modelli di deep learning "black-box" sono potenti, ma in sanità, capire perché un modello prende una decisione è fondamentale per la sicurezza del paziente e la fiducia clinica. Questo corso ti introduce ai concetti essenziali dell'Intelligenza Artificiale Spiegabile (XAI) applicata al supporto alle decisioni cliniche. Passerete dal trattare le reti neurali come misteriose scatole nere alla progettazione di sistemi trasparenti e interpretabili. Attraverso spiegazioni scritte e frammenti di codice pratici, imparerai a estrarre intuizioni chiare e attuabili da modelli sanitari complessi, garantendo sicurezza, conformità e validità clinica. Cosa imparerai: - Comprendere le differenze fondamentali tra interpretabilità, spiegabilità e modelli "black-box" in medicina. - Distinguere tra metodi di spiegazione globali, locali, agnostici al modello e specifici del modello. - Applicare tecniche all'avanguardia come SHAP, LIME e Permutation Feature Importance a set di dati clinici. - Interpretare modelli di deep learning addestrati su classificazione di serie temporali e dati tabulari clinici. - Valutare le moderne sfide dell'interpretabilità, inclusi i meccanismi di attenzione e il rilevamento dei bias nell'IA sanitaria. Inizierai esplorando le definizioni fondamentali, le normative mediche e le considerazioni etiche nell'IA clinica prima di passare a spiegazioni passo-passo dei framework di interpretabilità. Il materiale ti guiderà dalle basi teoriche alla lettura e comprensione delle implementazioni di codice per scenari clinici reali. Questo corso è progettato per data scientist, analisti sanitari e sviluppatori software da principianti a intermedi interessati all'IA medica. Una comprensione di base di Python e dei concetti di machine learning è utile, ma non è richiesta alcuna esperienza precedente con l'IA spiegabile. Inizia oggi stesso a imparare come costruire modelli di IA trasparenti e clinicamente validi.