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.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 27/09/23 à 15:00, mise à jour hier à 15:07 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

Il vous reste 80% de l’article à lire

Docteur Imago réserve cet article à ses abonnés

S'abonner à l'édition
  • Tous les contenus « abonnés » en illimité
  • Le journal numérique en avant-première
  • Newsletters exclusives, club abonnés

Abonnez-vous !

Docteur Imago en illimité sur desktop, tablette, smartphone, une offre 100% numérique

Offre mensuelle 100 % numérique

23 €

par mois

S’abonner à Docteur Imago

Auteurs

François Mallordy

Journaliste rédacteur spécialisé

Voir la fiche de l’auteur

Mots-clés

intelligence artificielle éthique

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

02 Oct

12:09

L’IA en radiologie peut réduire le temps de rendu des examens, notamment en radiographie traumatique et en IRM du genou mais la latence de l’infrastructure reste le principal frein à une utilisation clinique efficace (étude).

7:30

Une étude publiée dans Chest montre que l’IA détecte moins de bouchons muqueux que les radiologues, mais avec une spécificité comparable. L’assistance de l’IA améliore toutefois la sensibilité des radiologues.

7:00

01 Oct

16:30

La biopsie au trocart guidée par scanner peut fournir un diagnostic tissulaire fiable pour les lésions inaccessibles à l’échographie dans la région sus-hyoïdienne de la tête et du cou. (étude)

15:00

11:30

Le replay d'un webinaire est disponible pour découvrir MaDemandeIRM, un outil dédié à l’optimisation de l’adressage des patients, à la qualité des demandes d’examen et à l’harmonisation des protocoles IRM.
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR