Nel contributo, a partire da alcuni esempi pratici, si ipotizza che le applicazioni medico-sanitarie dell’intelligenza artificiale, sempreché “costituzionalmente orientate”, possano contribuire a mitigare bias – algoritmici e non – preesistenti; si propone, poi, il perseguimento di finalità re-distributive mediante il ricorso a veri e propri algoritmi “riparativi”, i quali, addestrati sulle specificità e le storture del contesto d’utilizzo, saranno in grado di tenerne conto e agevolarne il superamento.
This paper explores, through selected practical examples, the hypothesis that medically-oriented applications of artificial intelligence – provided they are guided by constitutional principles – may help mitigate both algorithmic and non-algorithmic pre-existing biases. It further advocates for the pursuit of redistributive objectives through the deployment of genuinely “reparative” algorithms. These systems, when trained on the specific characteristics and distortions of their operational context, would be capable of recognizing and addressing such disparities, thus contributing to their reduction.