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Développer des solutions d’IA fiables pour les soins de santé

L’utilisation de l’IA n’a cessé d’augmenter dans les soins de santé, un développement à la fois prometteur et inquiétant s’il n’est pas maîtrisé.

La technologie de l’IA a fait des progrès remarquables au cours de la dernière décennie. Les ordinateurs peuvent classer avec précision les images et cartographier leur environnement, offrant aux voitures, aux drones et aux robots la capacité de naviguer dans des espaces du monde réel. L’IA a permis des interactions homme-machine qui n’étaient pas possibles auparavant.

Pour cette raison, l’IA est explorée pour un large éventail d’applications de soins de santé. Cela comprend l’amélioration des soins aux patients, l’accélération de la découverte de médicaments et la mise en place d’un fonctionnement et d’une gestion efficaces des systèmes de santé.

Les principales cibles pour les soins aux patients comprennent l’analyse d’images radiologiques et d’échantillons de tissus pour la détection et le diagnostic, ainsi que la médecine de précision individualisée pour le traitement et la thérapie des maladies. Mais il est particulièrement important de procéder avec prudence chaque fois qu’une machine est positionnée pour prendre des décisions de vie ou de mort.

L’accent devrait être mis sur l’IA qui peut aider à la prise de décision humaine, et non la remplacer, dans un environnement de soins de santé. Un cadre dans lequel les humains coopèrent avec des machines pour arriver à de telles décisions est excellent à poursuivre, reconnaissant que les machines pourraient offrir des informations clés qui complètent les professionnels de la santé.

Il convient également de considérer que les machines peuvent avoir des défauts potentiellement graves dans leurs jugements. Selon les outils d’IA utilisés, ils peuvent en outre ne pas avoir la capacité d’expliquer les raisons d’une décision particulière d’une manière à laquelle les patients et les médecins peuvent faire confiance.

Facteurs ayant une incidence sur la fiabilité des décisions de santé liées à l’IA

De nombreux facteurs influencent la fiabilité des systèmes d’IA. Les biais ont été largement cités comme une préoccupation majeure dans les systèmes de prise de décision basés sur l’IA.

UNE Blog de Michael Jordan, professeur d’informatique et de statistiques à l’UC Berkeley, a souligné l’histoire de sa femme enceinte qui s’est fait dire qu’elle courait un risque accru de donner naissance à un enfant atteint du syndrome de Down. Leur échographie a montré des taches blanches autour du cœur du bébé, un indicateur de l’état. Cependant, ce résultat était basé sur un modèle statistique utilisant une machine d’imagerie à résolution beaucoup plus faible. Dans ce cas, une résolution accrue et un bruit supplémentaire dans les mesures ont conduit à une recommandation d’effectuer une procédure d’amniocentèse à risque. Heureusement, ils ont décidé de ne pas donner suite à la procédure et la femme de Jordan a donné naissance à un bébé en bonne santé quelques mois plus tard. D’autres n’ont peut-être pas eu autant de chance.

Des expériences comme celle-ci soulignent la nécessité d’une approche fondée sur des principes dans la construction et la validation de systèmes de prise de décision basés sur l’IA. Au-delà des problèmes de qualité, de biais et de robustesse des données, il est nécessaire de développer des systèmes explicables et interprétables ainsi que des stratégies de gestion des risques pour identifier les priorités et prendre des décisions. La mise en place d’un bon cadre et de bonnes politiques aidera les systèmes d’IA à prendre de meilleures décisions et à renforcer la confiance entre les parties prenantes.

D’autres facteurs impliquent des préoccupations éthiques et sociétales. Ceci est important à prendre en compte pour tout système de prise de décision basé sur l’IA et essentiel pour les systèmes chargés d’assurer la sécurité. Nous pourrions imaginer un système de gestion des soins de santé qui déciderait quels patients devraient recevoir un traitement en quantité limitée ou être envoyés aux soins intensifs avant d’autres nécessitant des soins plus urgents.

La confidentialité suscite des inquiétudes et on s’attend à ce que les systèmes d’IA aient un certain niveau de transparence et de responsabilité. Certaines de ces questions n’ont pas de réponse claire et nécessitent une réflexion plus approfondie.

La certification à la rescousse ?

De nombreuses industries ont bénéficié de normes qui appuient un niveau d’orientation concernant le développement, la production et la distribution de produits ou de services. L’Organisation internationale de normalisation (ISO) a établi de nombreuses normes de système de gestion qui établissent des exigences pour aider les organisations à gérer leurs politiques et leurs processus afin d’atteindre des objectifs spécifiques.

La communauté de l’IA développe une série de normes qui seront utilisées pour guider les industries sur les meilleures pratiques. Des méthodes pour évaluer la robustesse des réseaux de neurones et le biais des systèmes d’IA ont déjà été créées. D’autres en cours de développement préciseront les processus de gestion des risques, les méthodologies pour traiter les biais indésirables, les approches pour assurer la transparence. Par rapport à d’autres industries, les systèmes de santé auront certainement des exigences plus strictes en matière de qualité des données, d’exigences en matière de rapports, etc.

Bien que les normes et les programmes de certification ne soient pas une solution miracle, ils fourniront à terme un cadre pour utiliser l’IA de manière responsable, mesurer l’efficacité et l’efficience de leurs systèmes, gérer les risques et améliorer continuellement les processus. C’est encore dans quelques années, mais la communauté travaille à cet objectif.

Accompagnement du processus décisionnel

Alors, que pouvons-nous faire en attendant ? Nous devrions nous concentrer sur l’IA qui peut aider au processus de prise de décision, y compris les outils qui peuvent aider les professionnels de la santé à prendre des décisions éclairées.

Les systèmes qui peuvent gérer ou aider aux tâches de routine, telles que l’enregistrement des patients, la prise des signes vitaux et la tenue des dossiers des patients, sont également bénéfiques. Ils aident les professionnels de la santé à consacrer plus de temps aux problèmes urgents et créent une opportunité pour plus d’interactions en face à face avec les patients.

Par exemple, imaginez une solution technologique qui effectue une surveillance sans contact et en visibilité directe des signes vitaux tels que la fréquence cardiaque, la fréquence respiratoire et la température corporelle dans les endroits où les gens sont rassemblés. L’installation de tels systèmes de caméras dans les maisons de soins infirmiers ou les résidences où les personnes âgées «vieillissent chez elles» permet une surveillance continue de leur état et peut alerter les soignants ou les professionnels de la santé de tout changement dans la santé d’une personne qui pourrait nécessiter une attention.

À mesure que la technologie évolue et que notre compréhension du processus décisionnel basé sur l’IA s’améliore, nous nous attendons certainement à ce qu’elle joue un plus grand rôle dans les décisions en matière de soins de santé.

Selon le Association des hôpitaux américains, la nation devra faire face à une pénurie de 124 000 médecins d’ici 2033, et au moins 200 000 infirmières devront être embauchées par an pour répondre à la demande accrue. le American Health Care Association et National Center for Assisted Living (AHCA/NCAL) ont également constaté que 99% des maisons de retraite et 96% des résidences-services sont confrontées à une pénurie de personnel.

La croissance de l’IA et de l’automatisation pour les applications de soins de santé sera cruciale dans les décennies à venir, compte tenu de ces chiffres qui donnent à réfléchir. Cela souligne la nécessité pour l’IA d’aider les professionnels de la santé d’aujourd’hui et de demain à travailler plus efficacement et intelligemment sans sacrifier la sécurité.

Dans quelques années encore, les solutions basées sur l’IA s’aligneront sur les normes émergentes de l’industrie pour fournir des outils qui évaluent et surveillent en toute sécurité les personnes nécessitant des soins, aident au diagnostic des patients et au traitement recommandé et améliorent considérablement la qualité des soins aux patients.

Photo : métamorworks, Getty Images

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