L’articolo “Predicting and Characterizing Legal Claims of Hospitals with Computational Intelligence: the Legal and Ethical Implications” presentato alla 19th IEEE Conference on Computational Intelligence in Bioinformatics and Computational Biology a Ottawa, Canada, ha vinto il Best Paper Award tra quelli accettati per la presentazione a siffatta prestigiosa conferenza.

Il team di ricerca internazionale è composto dagli autori Chiara Gallese (Università di Trieste, Eindhoven University of Eindhoven e LIUC – Università Cattaneo), Caro Fuchs (Jheronimus Academy of Data Science , Eindhoven University of Technology), Simone Riva (Weatherall Institute of Molecular Medicine, Radcliffe Department of Medicine, University of Oxford, Oxford, UK), Marco S. Nobile, (Dipartimento di Scienze Ambientali, Informatiche e Statistiche dell’Università Ca’ Foscari di Venezia) e da Emanuela Foglia, Fabrizio Schettini e Lucrezia Ferrario (del Centro sull’Economia e il Management in Sanità e nel Sociale della LIUC Business School) ed Elena Falletti (docente della Scuola di Ingegneria Industriale).

La collaborazione nasce sulla scorta di un Progetto di Ricerca di Ateneo attivato nel corso del 2021, con la composizione di un gruppo multidisciplinare che voleva applicare competenze informatiche, gestionali e legali, all’interno dello specifico contesto sanitario, in particolare nella logica di supportare le decisioni manageriali delle strutture ospedaliere da sempre in prima linea nella gestione delle ondate pandemiche e in forte criticità sul numero di posti letto da assegnare alle attività COVID e non COVID.

L’articolo premiato propone un approccio predittivo basato sulla logica fuzzy, utile per analizzare, in base ai posti letto a disposizione, le richieste di indennizzo pre e post-pandemia, presentate dai pazienti che hanno lamentato danni da malpractice medica. L’articolo analizza le questioni legali ed etiche legate all’utilizzo di sistemi di Intelligenza Artificiale per prendere decisioni critiche che abbiano un impatto significativo sui pazienti, come ad esempio l’impiego dell’intelligenza computazionale per supportare le scelte gestionali relative all’assegnazione dei posti letto ospedalieri ad aree COVID. Per validare proposta e approccio sono stati presi in considerazione ed elaborati i dati amministrativi pubblici del Servizio Sanitario Nazionale (NHS) del Regno Unito, tra il 2018 e il 2021.