« Intelligence artificielle » : quels services, quelles applications, quels résultats et quelle valorisation aujourd’hui en recherche clinique ? Quel impact sur la qualité des soins ? Quelles recommandations ?

Autor: Philippe Barthélémy, François-Henri Boissel, Nacer Boubenna, Vincent Diebolt, J Longin, Isabelle Adenot, Anne Metzinger, Xosé M Fernández, Christine Balague, Enguerrand Habran, Pierre Philip, Emmanuel Pham, Thierry Marchal, William Saurin, Françoise Lethiec, Anny Tirel, Thomas Roche, Emmanuelle M. Voisin, Isaac Azancot, Hélène Coulonjou, Yvon Merlière
Přispěvatelé: Hôpital Purpan [Toulouse], CHU Toulouse [Toulouse]
Rok vydání: 2019
Předmět:
Zdroj: Thérapie
Thérapie, EDP Sciences, 2019, 74, pp.141-154. ⟨10.1016/j.therap.2018.11.006⟩
ISSN: 0040-5957
1958-5578
Popis: Resume L’intelligence artificielle (IA), au-dela des applications concretes qui ont deja integre notre quotidien, permet de traiter des donnees et des connaissances nombreuses et heterogenes, et de comprendre des regles potentiellement complexes et abstraites a la maniere de l’intelligence humaine mais sans intervention de sa part. Elle conjugue deux proprietes, l’auto-apprentissage d’abord par le traitement successif et repetitif de donnees et, une capacite d’adaptabilite, c’est-a-dire la possibilite pour un programme code de traiter des situations multiples susceptibles de varier au cours du temps. Les experts de la table ronde ont confirme l’apport potentiel et le benefice theorique que represente l’IA en recherche clinique et en matiere d’amelioration de l’efficience des soins. Ils ont pu mesurer egalement, comme c’est le cas pour tout processus nouveau qu’il faut acclimater et apprivoiser, son impact sur les pratiques et les mentalites. Pour en maximiser les benefices, quatre points critiques ont ete identifies. Leur prise en compte conditionne l’integration technique et l’appropriation par tous les acteurs de la recherche, instances de regulation, industries en sante, etablissements et reseaux de sante sans, surtout, oublier les patients et la societe civile : 1er point critique : reunir les elements de preuve des benefices de l’apport de l’IA en recherche clinique et pouvoir les quantifier ; 2e point critique : creer un climat de confiance pour garantir la diffusion et l’acceptabilite de l’IA en recherche en sante, dans un contexte reglementaire adapte ; 3e point critique : assurer la disponibilite des competences techniques, ce qui implique un investissement en formation, l’attractivite du secteur de la sante et le developpement d’outils ergonomiques de collecte des donnees aupres de l’ensemble des operateurs de sante ; 4e point critique : se mettre en ordre de marche, c’est-a-dire assurer l’organisation et la gouvernance d’un modele reparti et securise a l’echelon national pour faire converger l’information et les services dont beneficie le patient au niveau territorial et regional. Au final trente-sept recommandations concretes ont ete formulees qui doivent permettre l’acclimatation de l’IA en recherche clinique, sachant que la mise en place du « health data hub » constitue une opportunite ideale.
Databáze: OpenAIRE
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