La resilienza clinica dell'IA è la capacità dei flussi di lavoro sanitari supportati dall'IA di rimanere sicuri, utilizzabili e recuperabili quando un modello, un sistema o un'integrazione fallisce o si comporta in modo imprevisto. In pratica, ciò significa che i team sanitari possono continuare a prendere decisioni valide anche se uno strumento di IA non è disponibile, produce un output a bassa affidabilità o riceve dati errati.
Questo è importante perché l'IA clinica può influenzare diagnosi, monitoraggio, documentazione, pianificazione e coordinamento delle cure. Se un aggressore altera gli input, modifica il comportamento del modello o interrompe il servizio, il risultato può essere più di un semplice guasto informatico: può diventare un problema di sicurezza del paziente. Le difese includono un solido controllo delle modifiche, il monitoraggio di deriva e output anomali, controlli di accesso, workflow di backup o manuali e chiari percorsi di escalation. Una buona resilienza clinica dell'IA considera la sicurezza informatica, la sicurezza clinica e la continuità operativa come un unico problema, non come problemi separati.