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Le concept d’IA de confiance en santé

L’intelligence artificielle semble envahir tous les domaines en santé, de l’imagerie jusqu’à l’optimisation du parcours de soins, sans oublier la recherche et le développement de traitements. En regard de l’impact de cette technologie, la condition sine qua non de son application réside dans la confiance que praticiens et patients peuvent accorder à ses résultats. mind Health décrypte avec des experts le concept d’IA de confiance et les enjeux inhérents à son usage en santé.

Par Camille Boivigny. Publié le 27 avril 2021 à 16h54 - Mis à jour le 05 mai 2021 à 18h13

Intelligence artificielle (IA) est la traduction inexacte de l’anglais “artificial intelligence”: “intelligence” signifiant “traitement des informations”, c’est le traitement artificiel, par la machine, des informations, qui rend cette dernière intelligente. À l’ère du “Digital New Deal”, l’IA, nourrie de Big Data, a pour vocation de transformer des données de santé en insights, autrement dit en informations pertinentes. L’intérêt porté à cette technologie semble aussi important que les interrogations qu’elle suscite, notamment par sa matérialisation via des systèmes informatiques. Le défi consistant à l’utiliser pour industrialiser des tâches automatisables chronophages sans compromettre la décision médicale susceptible d’impacter la santé des patients, ni déshumaniser les métiers, s’avère de taille.

La santé, un domaine d’application à haut risque

D’après Juliette Mattioli, experte en IA chez Thalès qui s’est exprimée lors du webinaire “Assurer le succès des IA pour l’industrie pharmaceutique“ organisé en juillet dernier par Adebiotech : “en santé, l’IA regorge de systèmes critiques. L’impact d’une erreur peut avoir de graves conséquences sur une personne (safety critical) ou sur l’économie (business critical)”. “Les industriels doivent être exigeants envers les fabricants d’IA, en regard des contraintes éthiques, réglementaires et opérationnelles en santé”, renchérit Manuel Gea, président d’Adebiotech. Selon lui, l’industrie pharmaceutique manque de compétences informatiques et est absente du Grand Défi IA. Or, “il faut passer du stade de la start-up nation, dont 99 % des solutions ne répondent pas aux normes, à celui de la scale-up nation disposant d’applications pérennes et assurables parce qu’explicables. Tous les algorithmes de deep learning développés aujourd’hui ne sont pas explicables, et encore moins normalisables. C’est du gâchis puisque d’ici quelques années elles devront être certifiées rétroactivement,…

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