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Con l'aumento della complessità della medicina moderna, risulta fondamentale adottare scelte sostenibili e coerenti, supportate dalla tecnologia per raccogliere e analizzare dati complessi. L'IA e le tecniche di machine learning possono rivelare pattern e correlazioni utili per migliorare la gestione delle malattie, pur mantenendo il ruolo decisionale finale nelle mani dei medici. Nonostante alcune resistenze da parte dei pazienti verso l'informatizzazione, l’analisi sistematica dei dati clinici è cruciale per ottimizzare l'uso di questi strumenti innovativi.
La tesi si propone di esaminare la relazione tra gestione del diabete e utilizzo dell'IA ed è strutturata in quattro capitolo: il primo analizza la struttura delle aziende sanitarie, il secondo approfondisce la malattia del diabete, il terzo descrive l’IA e il suo impatto nel settore, e il quarto presenta uno studio empirico volto a identificare strategie per promuovere l'adozione dell'IA nella gestione del diabete, massimizzando i benefici per i pazienti e riducendo le resistenze.