Miglior Progetto di impiego dell’Intelligenza Artificiale in ambito salute

La categoria “Miglior progetto di impiego dell’intelligenza artificiale in ambito salute” riconosce le iniziative che utilizzano l’Intelligenza Artificiale come strumento abilitante per rendere i percorsi di cura più sostenibili, efficienti e centrati sulla persona.
Questa categoria premia progetti in cui l’AI contribuisce all’ottimizzazione dei processi sanitari, al miglior utilizzo delle risorse e al rafforzamento del ruolo attivo di pazienti e cittadini, favorendo un accesso più equo, consapevole e personalizzato alle cure e alle informazioni sanitarie.

Obiettivo

Valorizzare progetti che dimostrino come l’Intelligenza Artificiale possa generare un impatto positivo e misurabile sugli obiettivi ESG, migliorando la sostenibilità dei processi di cura e promuovendo l’empowerment dei pazienti, nel rispetto di principi di responsabilità, inclusività e trasparenza.

Esempi di iniziative premiate

Soluzioni basate su Intelligenza Artificiale per l’ottimizzazione dei percorsi di cura, il supporto alle decisioni cliniche e organizzative, la gestione intelligente dei dati sanitari, la personalizzazione
delle informazioni e dei servizi, o il supporto ai pazienti attraverso strumenti digitali evoluti. Rientrano in questa categoria anche i progetti sviluppati in collaborazione con Associazioni di pazienti, finalizzati a migliorare la consapevolezza, l’autonomia decisionale e la partecipazione attiva delle persone nel proprio percorso di salute.

Criteri di merito

  • Capacità del progetto di ridurre inefficienze, sprechi o disuguaglianze nell’accesso alle cure e
  • alle informazioni
  • Impatto concreto e misurabile sulla sostenibilità dei processi di cura e sull’esperienza dei
  • pazienti, anche con riferimento alla relazione col clinico
  • Utilizzo etico, responsabile e trasparente dell’Intelligenza Artificiale
  • Coinvolgimento degli stakeholder, in particolare pazienti e Associazioni di pazienti
  • Sostenibilità e replicabilità del progetto nel medio-lungo periodo