CABITZA FEDERICO ANTONIO NICCOLO' AMEDEO

Federico Cabitza, Ingegnere Informatico (2001), dottore di ricerca in Informatica (2007) è professore associato presso l'Università di Milano-Bicocca (Milano, Italia) dove insegna interazione uomo-macchina al corso di laurea triennale in informatica, interaction design e sistemi informativi al corso di laurea magistrale di informatica e teoria e tecnologia della comunicazione, interazione uomo-AI alla laurea triennale interateneo di intelligenza artificiale e decision support alla laurea magistrale in Artificial Intelligence for Science and Technology. In Bicocca dirige il nodo locale del laboratorio nazionale CINI su "Informatica e Società" ed è responsabile del Laboratorio di Modelli per l'incertezza, le decisioni e le interazioni. Docente del corso di dottorato in informatica, ha tenuto corsi e moduli didattici in numerosi master di primo e secondo livello e Scuole di Specializzazione e corsi ed eventi organizzate da aziende del settore formativo (tra cui IQVIA Italia, Sudler & Hennessey Italia, VMLY&R Italia). Socio dello spin-off universitario RedOpen, attivo nel campo della cybersicurezza, GDPR e della valutazione dell'impatto di sistemi di intelligenza artificiale in contesti organizzativi, è anche consulente di diverse aziende in progetti di informatica medica e supporto decisionale computazionale, tra cui soprattutto Deloitte Italia (Healthcare) e Siemens Healthineers Italia. Dal 2016 collabora intensamente con diversi ospedali, tra cui l'IRCCS Ospedale Galeazzi - Sant'Ambrogio, con cui ha una affiliazione istituzionale, l'IRCCS Ospedale San Raffaele di Milano, il Buzzi di Milano e il Gaetano Pini di Milano. Relatore a numerosissime iniziative culturali e di divulgazione scientifica (tra cui ricordiamo 4words, Forum Risk Management, AltroConsumo), è anche autore di più di 150 pubblicazioni scientifiche, in atti di conferenze internazionali, libri editi (tra cui un libro edito da MIT Press) e riviste scientifiche, dal 2020 è anche associate editor dell'International Journal of Medical Informatics; nel 2021 e 2022 è stato annoverato nel 2% di maggiore impatto scientifico tra tutti i ricercatori che sono autori di lavori indicizzati a livello mondiale.

I suoi attuali interessi di ricerca includono la valutazione dell'impatto dell'AI, la progettazione e valutazione di sistemi di supporto decisionale basati su ML in ambito organizzativo (principalmente clinico), e in particolare i fenomeni dell'automation bias (sovradipendenza da supporto decisionale) e del relativo deskilling. E' stato program chair di tre conferenze internazionali (ITAIS 2017, Healthinf 2020, Healthinf 2023), co-presieduto workshop internazionali (su Data Visualization in Healthcare e knowledge IT artifacts), sessioni di conferenze (su Socio-technical design all'ECIS, IPMU), e numeri speciali su riviste di impatto (l'Health Informatics Journal di SAGE, la rivista CSCW di Springer, e Program, di Emerald). È associate editor dell'International Journal of Medical Informatics (ISSN: 1386-5056), e membro degli editorial board di riviste come Machine Learning and Knowledge Extraction (ISSN 2504-4990), il Journal of Medical Artificial Intelligence (ISSN 2617-2496), il Journal of Cross-disciplinary Research in Computational Law (CRCL - ISSN 2736-4321) e Mondo Digitale, rivista ufficiale dell'Associazione Italiana per il Calcolo Automatico. Con il prof. Luciano Floridi è autore del libro "Intelligenza Artificiale. L'uso delle nuove macchine", edito da Bompiani, Milano (2021).

Articoli selezionati:

F Cabitza, A Campagner, C Simone (2022) The need to move away from agential-AI: Empirical investigations, useful concepts and open issues. International Journal of Human-Computer Studies 155, 102696
F Cabitza, A Campagner, LM Sconfienza (2021) Studying human-AI collaboration protocols: the case of the Kasparov’s law in radiological double reading. Health Information Science and Systems 9 (1), 1-20F
Cabitza, F., Campagner, A., & Sconfienza, L. M. (2020). As if sand were stone. New concepts and metrics to probe the ground on which to build trustable AI. BMC Medical Informatics and Decision Making, 20(1), 1-21.
Cabitza, R Rasoini, GF Gensini (2017) Unintended consequences of machine learning in medicine Jama 318 (6), 517-518F
Cabitza, F., & Simone, C. (2012). Affording mechanisms: an integrated view of coordination and knowledge management. Computer Supported Cooperative Work (CSCW), 21(2), 227-260.