Terzo Annual Meeting SIIAM 2025

Siamo lieti di annunciare il 3° Congresso Annuale della Società Italiana Intelligenza Artificiale in Medicina (SIlAM), che si terrà a

Napoli il 10-11 Ottobre 2025 Aggiungi al Calendario

0Giorni
0Ore
0Minuti
0Secondi

Un'occasione unica per esplorare insieme lo stato dell'arte, le sfide etiche e legali, e i modelli più innovativi per integrare l'intelligenza artificiale nella pratica clinica.

3rd Annual Meeting SIIAM

AI per la medicina italiana: navigare tra innovazione, sviluppo e pratica clinica

Napoli 10-11 ottobre 2025

Il terzo Annual Meeting della Società Italiana di Intelligenza Artificiale in Medicina (SIIAM) accenderà i riflettori su Napoli, riunendo professionisti, innovatori, sviluppatori e clinici che ogni giorno progettano, applicano e migliorano soluzioni di intelligenza artificiale per una sanità più equa e accessibile, nel pieno rispetto dei principi del Servizio Sanitario Nazionale.

Il programma 2025 si articola attorno a quattro sessioni dinamiche e strettamente interconnesse, pensate per permettere ai partecipanti di navigare tra governance sanitaria, innovazione, sviluppo e pratica clinica.

Le quattro sessioni tematiche, i cui titoli si ispirano alla rosa dei venti SIIAM, propongono una lettura multidisciplinare che spazia dalla sanità pubblica alla medicina traslazionale, e che dipinge un orizzonte in cui i dati e la tecnologia sono concretamente al servizio dei professionisti sanitari e dei pazienti, nel rispetto di una visione centrata sulla SALUTE della persona.

Scirocco

AI per la medicina italiana: i principi fondamentali e tecnologia dell'innovazione

L'IA ha il potenziale di rivoluzionare il panorama medico italiano, non solo per il suo impatto tecnologico, ma per l'opportunità che offre di ripensare in modo sistemico il funzionamento della sanità e per la sua capacità di interrogare e mettere in discussione le basi normative, etiche e istituzionali su cui si fonda il nostro sistema sanitario.

Le normative attuali, da quelle più consolidate come il GDPR a quelle più recenti come l'AI Act e lo EHDS, devono confrontarsi con nuovi interrogativi in materia di privacy, sicurezza e interoperabilità dei dati sanitari, trasparenza degli algoritmi e tracciabilità delle decisioni automatizzate.

Promuovere il superamento dei modelli tradizionali, e costruire un sistema più partecipativo e interoperabile risulta un passaggio obbligatorio per una medicina che sia al tempo stesso innovativa, responsabile e centrata sulla persona.

Libeccio

AI e sanità pubblica: dall'epidemiologia digitale all'innovazione in medicina di comunità

Le soluzioni basate sull'Intelligenza Artificiale promettono di innovare la sanità pubblica, dalla sorveglianza epidemiologica, alla gestione delle infodemie "ai-driven" al coadiuvare l'attività degli operatori sanitari sul territorio.

La sanità pubblica ha storicamente prosperato grazie ad approcci interdisciplinari e innovativi, consci del profondo intreccio che lega la salute ai processi economici, culturali e sociali di un paese.

L'IA non rappresenta meramente un'innovazione tecnologica ma un'opportunità strategica per riunire discipline tradizionalmente distinte attorno all'obiettivo condiviso della salute, rafforzando l'infrastruttura della sanità pubblica.

Grecale

Diagnostica e cura potenziate dall'AI: dai clinical decision support systems ai digital therapeutics

L'IA offre la possibilità di rimodellare i flussi di lavoro clinici integrando strumenti di supporto decisionale direttamente al punto di cura, per aumentare la precisione diagnostica e terapeutica.

Il letto del paziente diventa così un ecosistema digitalmente connesso: collegando telemedicina, teleterapia, cliniche digitali e terapie in contesti di cura diversificati, inclusi gli ambienti domestici.

I pazienti e i caregiver acquisiscono nuove risorse che danno loro la possibilità di una ritrovata autonomia e maggiore controllo sul proprio percorso di cura.

Maestrale

Verso la medicina di precisione: l'intelligenza artificiale tra ricerca traslazionale e digital twin

La medicina di precisione mira a personalizzare gli interventi diagnostici e terapeutici per il singolo paziente—integrando dati genetici, ambientali e clinici per prevedere e ottimizzare gli esiti.

La creazione di sistemi simulati dove predire le possibili interazioni tra componenti degli stessi ha portato alla ricerca sui gemelli digitali: una replica virtuale dinamica del paziente che si evolve con dati longitudinali.

L'IA trascende così la mera analisi, divenendo un collaboratore strategico per definire terapie ultra-personalizzate, accelerare la scoperta farmacologica in silico e affinare la diagnosi precoce, promuovendo una medicina proattiva, predittiva e personalizzata.