Équité 2.0

Différentes pistes d’amélioration de l’équité algorithmique en médecine

Pour améliorer l'équité algorithmique en santé, une revue d’études étasunienne suggère de développer l'apprentissage fédéré, l'explicabilité des modèles d'intelligence artificielle ou encore de nouveaux jeux de données prenant davantage en compte les minorités traditionnellement sous-représentées en recherche médicale.

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Le 27/09/23 à 15:00 Lecture 3 min.

L'équité algorithmique, ou algorithmic fairness, est un concept « utilisé pour définir, quantifier et réduire les inégalités de prédictions issues de l'apprentissage automatique qui peuvent causer un tort disproportionné à des individus ou à des groupes d'individus ». D R

Alors que l'usage de l'intelligence artificielle (IA) se généralise en radiologie et dans d'autres spécialités médicales, les médecins doivent s'assurer que les logiciels déployés respectent l'équité algorithmique, selon un article de mise en perspective publié par des chercheurs américains le 28 juin 2023 dans Nature Biomedical Engineering [1]. Les auteurs commencent par rappeler ce qu'ils entendent par l'équité algorithmique, ou algorithmic fairness en anglais : il s'agit d'un concept « utilisé pour définir, quantifier et réduire les inégalités de prédictions issues de l'apprentissage automatique qui peuvent causer un tort disproportionné à des individus ou à des groupes d'individus ».

Le défi de la prise en compte des données médicales sensibles

Algorithme à l'efficacité variable suivant le groupe ethnique, détermination possible de l'origine des patients... Les raisons pour lesquelles l'IA peut causer un tort en santé sont nombreuses, et s'additionnent aux autres disparités de sa

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intelligence artificielle éthique

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