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Des inquiétudes persistent sur l’IA dans les soins de santé

by Nouvelles

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De tous les domaines que l’IA devrait imprégner au cours de la prochaine décennie, aucun n’est peut-être plus important que les soins de santé. Du diagnostic précoce à la chirurgie assistée par robot, L’IA devrait améliorer notre santé dans une grande variété de façons.

Mais il a aussi le potentiel de faire beaucoup de mal. Le corps humain est une masse tourbillonnante de processus biologiques, chimiques et même électriques, avec des structures et des physiologies si diverses qu’il n’y en a pas deux exactement identiques. Plus que toute autre industrie, les soins de santé doivent faire preuve de prudence lorsqu’il s’agit de mettre en œuvre l’IA, en veillant à ce que les résultats négatifs soient réduits au minimum absolu.

L’envers

Il y a bien sûr beaucoup à attendre lorsqu’il s’agit de permettre aux bots de participer à nos décisions en matière de santé. D’une part, selon Collège d’informatique et d’informatique de l’Université Drexel, l’IA peut fournir aux praticiens des informations et des analyses en temps réel sur les problèmes médicaux, ainsi que rationaliser de nombreuses tâches fastidieuses qui entravent le processus de soins de santé, telles que la vérification de l’assurance et l’historique des médicaments. Et il devrait être en mesure d’accomplir cela tout en réduisant le besoin d’une abondance de ressources qui engorge actuellement le processus de soins de santé et augmente les coûts.

Pour le moment, dit Chef d’équipe Fingent Vinod Saratchandran, l’IA a le plus grand impact sur deux fonctions médicales clés : le diagnostic et la prise de décision clinique. Son principal avantage est la capacité de minimiser la variabilité intra- et inter-observateur pour fournir une plus grande précision et vitesse. Une simple radiographie pulmonaire, par exemple, peut faire l’objet d’une large interprétation par l’œil humain, mais l’IA peut identifier des détails infimes qui peuvent confirmer un diagnostic plutôt qu’un autre, ou détecter des anomalies qui auraient autrement pu passer inaperçues. À l’avenir, nous pouvons attendez-vous à ce que l’IA apporte des contributions importantes dans les domaines de la découverte de médicaments, du suivi et de la prévention des pandémies, et même des soins primaires directs.

L’inconvénient, cependant, est le fait que même l’IA n’est pas parfaite, donc des erreurs – parfois tragiques – sont inévitables. L’IA est non seulement limitée par les données auxquelles elle peut accéder lorsqu’elle essaie de tracer un plan d’action, mais elle est également sensible aux violations de la sécurité et il a été démontré qu’elle présentait la même chose. préjugés sociaux que les humains possèdent.

Processus cachés

Un autre problème potentiel est le fait que les processus de prise de décision employés par la plupart des algorithmes d’IA sont au mieux opaques. Les Organisation mondiale de la santé a récemment cité ce manque de transparence comme l’une des principales faiblesses de l’IA, énumérant le potentiel de décisions médicales erronées comme une préoccupation majeure. La plupart des logiciels d’IA sont développés par des entités commerciales qui ont tout intérêt à garder leur code secret, dit Jason H. Moore, directeur de l’Institute of Biomedical Informatics de l’Université de Pennsylvanie, mais cela peut éroder la confiance dont les patients ont besoin lorsqu’il s’agit de leurs soins de santé, ce qui peut ébranler leur volonté de choisir l’IA plutôt qu’un praticien humain qui peut fournir des explications claires sur ce qu’ils veulent faire et pourquoi.

Déjà, ce manque de transparence provoque des échecs embarrassants dans les solutions de santé basées sur l’IA. Dans un cas, qui L’esprit compte récemment mis en évidence, Epic Systems, la plus grande société de dossiers médicaux aux États-Unis, a affirmé que ses propres tests montraient que ses algorithmes intelligents exclusifs détectaient la septicémie chez les patients hospitalisés avec une précision allant jusqu’à 83 %. Mais quand le Journal de l’Association médicale américaine a analysé les résultats d’un seul hôpital, à l’Université du Michigan, le système n’a pas réussi à détecter 67% des cas de septicémie. Et parmi les cas identifiés par le système, 88 % se sont avérés être des faux positifs, provoquant une « fatigue d’alerte » parmi le personnel médical.

La bonne nouvelle est que ces problèmes ne sont pas insolubles. À mesure que les algorithmes s’affinent et que les patients et les praticiens apprennent à quoi s’attendre de l’IA et à quoi ne pas s’attendre, la contribution de la technologie au système de santé devrait être importante. Lorsque les coûts et les résultats pour les patients sont inférieurs à ce que les gens souhaitent, il est bon de savoir qu’il y a quelque chose à disposition qui devrait apporter des améliorations substantielles aux deux.

VentureBeat

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