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Données de santé et intelligence artificielle : un cocktail explosif

CONTRIBUTION / OPINION. À l’heure de l’intelligence artificielle et de l’économie de la “data”, la collecte de données personnelles dans le domaine de la santé est en pleine expansion. Une dynamique qui sort totalement de l'équation les considérations morales au profit… du profit, selon notre contributeur.

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Saviez-vous que la France organise de nombreuses conférences et séminaires sur l’Intelligence artificielle (IA) dans la baie de San Francisco, la Silicon Valley ? Elle y invite d’éminents experts des mondes académiques et privés pour présenter et discuter des dernières avancées en matière d’intelligence artificielle et d’apprentissage machine. La dernière en date à laquelle j’ai pu assister a réunis des professeurs d’universités californiennes (UC) telles que UC San Diego et UC Berkeley, des étudiants français établis dans la région et des représentants d’entreprises et de startups travaillant dans le domaine de l’IA pour la santé comme IQVIA, Glass Health et Owkin. Ce symposium très intéressant a soulevé d’importantes questions et préoccupations concernant l’utilisation d’algorithmes entraînés, c’est-à-dire des programmes développés non seulement à partir de principes médicaux fondamentaux, mais à l’aide de colossales bases de données médicales, pour l’assistance au diagnostic et le développement de protocoles de soins et de traitements.

L’une des informations principales véhiculée lors de cette rencontre est la grande hétérogénéité des pratiques et des attentes parmi ces différents acteurs. Il faut bien comprendre qu’actuellement, les organismes qui produisent des données médicales et ceux qui possèdent et entraînent des algorithmes et des modèles médicaux, sont très séparés. Les hôpitaux, cliniques et centres de recherches hospitaliers produisent de larges quantités de données médicales de par leur contact direct avec les patients. Néanmoins, ces organismes n’ont pas – pas encore en tout cas – investi massivement dans le développement de modèle d’IA à appliquer à ces données. À l’inverse, de nombreuses startups et entreprises se développent en proposant comme produit des systèmes informatiques capables d’assister les médecins et autres professionnels de santé, dans leurs tâches médicales quotidiennes. Cette séparation permet l’émergence d’intermédiaires dont le rôle est de commercer les données médicales en les achetant auprès des entités qui les produisent pour...

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