Scuole di specializzazione
Un prima e un dopo misurabile sul gruppo, non ore di frequenza.
Per medici e specializzandi.
Lavori su casi clinici ragionando con un'IA, a voce o per iscritto. In alcuni casi l'IA sbaglia apposta. LuceMed misura se te ne accorgi, e intanto ti allena a supervisionarla.
Non ti abituiamo a fidarti dello strumento: ti alleniamo a supervisionarlo.
L'IA clinica cambia le sue prestazioni dopo l'installazione e può peggiorare le competenze di chi la usa. Chi la produce controlla il modello; il lato umano è lo spazio meno presidiato, ed è proprio quello che la normativa europea e italiana chiede di dimostrare.
specialisti che usano l'IA generativa, dal 2025 al 2026
specialisti che usano strumenti forniti dalla propria azienda
adenomi trovati nelle colonscopie senza IA, prima e dopo l'arrivo dell'IA nei centri
corsi ECM a distanza (FAD) che usano metodologie innovative
I sistemi di IA ad alto rischio sono progettati e sviluppati, anche con strumenti di interfaccia uomo-macchina adeguati, in modo tale da poter essere efficacemente supervisionati da persone fisiche durante il periodo in cui sono in uso.
Per i sistemi legati ai dispositivi medici vale dal 2 agosto 2028 (artt. 6 e 113).
I corsi di formazione continua dei professionisti sanitari includono percorsi di alfabetizzazione e formazione all'uso dei sistemi di intelligenza artificiale.
Gazzetta Ufficiale, Serie generale, n. 234 dell'8 ottobre 2026.
Casi clinici con la risposta giusta nota ed errori dell'IA inseriti apposta. La metrica non è l'accuratezza dell'IA da sola, ma quella di medico + IA.
Ragioni con un'IA, a voce o per iscritto, con i parametri, i documenti e le immagini del paziente.
Un errore nascosto, un output con bassa confidenza, dati fuori distribuzione. Il suggerimento sbagliato ha lo stesso aspetto di quello giusto.
Scopri dove l'IA sbagliava, se hai visto l'errore e quanto tempo ti è servito.
Non è il pilota automatico che fa volare l'aereo: sono i piloti che lo fanno volare, con il pilota automatico.
Il termine automation bias, la tendenza a fidarsi troppo dell'automazione, viene proprio dagli studi sui piloti. LuceMed occupa il gradino della supervisione: tra i test sui dati e lo studio clinico.
Il risultato individuale va solo a te. Alle strutture arrivano report aggregati, mai valutazioni dei singoli.
Lo calcola un motore deterministico. L'IA che ti valuta compila solo una griglia controllata.
Non diciamo che allenarsi elimini l'eccesso di fiducia nell'IA. Ti facciamo vedere come ti comporti, caso dopo caso.
Critichiamo il problema, non l'IA. L'obiettivo è usarla bene, sapendo quando fidarsi.
Un prima e un dopo misurabile sul gruppo, non ore di frequenza.
Un corso sull'IA più credibile, con una misura vera del comportamento.
La prova che i medici sanno supervisionare il vostro sistema prima che entri in reparto.
Un modo per mostrare come applicate gli artt. 4, 14 e 26 dell'AI Act e la formazione sull'IA nei corsi ECM. Report aggregati, mai valutazioni dei singoli.
Progetto pre-seed con sede a Roma, società non ancora costituita. I casi di prova attuali sono da rivedere con un clinico.
Studente di Ingegneria Clinica: conosce i macchinari e i flussi ospedalieri. Da quattro anni si forma con continuità sull'IA generativa. Tesserato SIIAM, partecipa ad AI LAB per la sanità.
Laureato a Bologna, specializzato in anestesia alla Sapienza. Lavora al Policlinico. Cura la comunicazione con i professionisti sanitari e i capi di reparto.
LuceMed è un simulatore che riproduce la postazione clinica del futuro. Il medico lavora su casi clinici ragionando con un'IA, a voce o per iscritto. In alcuni casi l'IA sbaglia apposta: LuceMed misura se l'IA lo aiuta, lo inganna o gli fa perdere competenze, e intanto lo allena a supervisionarla.
È la tendenza a fidarsi troppo dell'output di un sistema automatico. Il termine nasce dagli studi sui piloti. L'AI Act lo chiama «distorsione dell'automazione» e chiede che chi supervisiona un sistema di IA ad alto rischio possa:
«restare consapevole della possibile tendenza a fare automaticamente affidamento o a fare eccessivo affidamento sull'output prodotto da un sistema di IA ad alto rischio («distorsione dell'automazione») [...]»
Regolamento (UE) 2024/1689 (AI Act), art. 14, par. 4, lett. b.
Per sapere se l'IA aiuta o inganna bisogna confrontare lo stesso medico sullo stesso caso senza IA, con l'IA giusta e con l'IA sbagliata, conoscendo la risposta giusta. Si può fare solo in simulazione, come nel simulatore di volo.
Un limite onesto: la simulazione misura il comportamento (decisioni, errori presi e scoperti, tempi), non direttamente gli esiti sui pazienti, che richiedono studi clinici.
Per medici, specializzandi e studenti di medicina che lavorano o lavoreranno accanto all'IA. E per le organizzazioni: scuole di specializzazione, provider ECM, produttori di IA medicale e strutture sanitarie.
Il risultato individuale va solo a te. Alle strutture arrivano report aggregati, mai valutazioni dei singoli. Il punteggio lo calcola un motore deterministico, non un'IA che si possa manipolare.
La demo funziona; il protocollo dello studio pilota con specializzandi in anestesia è in bozza. LuceMed è un progetto pre-seed con sede a Roma, società non ancora costituita. Iscriviti alla lista d'attesa: ti scriviamo quando apriamo le prime prove.
Lascia la tua email: ti scriviamo quando apriamo le prime prove.