# Informativa sulla Trasparenza AI - PappAI

> Come funziona l'intelligenza artificiale in PappAI: cosa fa, cosa non fa e quali controlli sono attivi.

Source: https://pappai.it/it/ai-transparency

## 1. Scopo

Questa informativa spiega come PappAI utilizza l'intelligenza artificiale, quali dati sono coinvolti e quali controlli di governance sono attivi. È rivolta ai professionisti della nutrizione che utilizzano la piattaforma e, ove pertinente, ai loro pazienti.

## 2. Cosa fa l'AI

- Redige una bozza di piano dietetico settimanale <code>proposed</code> sulla base del profilo clinico del paziente.
- Genera insight operativi sull'aderenza del paziente e sulla coerenza del piano.
- Supporta la prioritizzazione dei follow-up evidenziando i pazienti che potrebbero richiedere attenzione.

Ogni output dell'AI è un suggerimento professionale da rivedere, modificare e approvare da parte del professionista della nutrizione prima dell'utilizzo.

## 3. Cosa NON fa l'AI

- Non formula diagnosi mediche.
- Non esegue screening clinici automatizzati.
- Non prescrive trattamenti terapeutici.
- Non sostituisce il giudizio clinico del professionista.

L'output generato dall'AI è esclusivamente un supporto decisionale. Non costituisce una valutazione clinica, una diagnosi medica o una raccomandazione terapeutica, e non deve essere trattato come tale.

## 4. Modello e fallback

- Modello primario: gemini-2.5-flash (Google Vertex AI).
- Fallback: rule-based-fallback deterministico (locale, senza chiamate API esterne).
- Il pinning del modello con guardrail CI previene derive non autorizzate del modello.

## 5. Dati coinvolti

PappAI applica un principio di minimizzazione dei dati: gli identificatori diretti del paziente non strettamente necessari per il compito nutrizionale sono esclusi dai payload inviati all'AI. I seguenti dati **non** vengono inviati al modello AI:

- Nome e cognome completi.
- Codice fiscale / documento d'identità nazionale.
- Indirizzo e-mail, numero di telefono o indirizzo di residenza.

Nelle richieste all'AI sono inclusi solo i dati clinicamente rilevanti (biometria, preferenze alimentari, restrizioni, obiettivi).

## 6. Human-in-the-loop

- Tutti gli insight AI vengono creati con stato iniziale proposed: non vengono mai applicati automaticamente.
- Ogni decisione clinica e operativa rimane in capo al professionista della nutrizione.
- Ogni output dell'AI può essere accettato, modificato o scartato dal professionista.

## 7. Logging e affidabilità

Ogni chiamata AI viene registrata con: endpoint, modello utilizzato, esito, stato del fallback, avvisi, errori e durata. Il monitoraggio operativo include rate limiting, tracciamento del tasso di fallback/errori e alert automatici per comportamenti anomali.