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 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

Mots-clés

intelligence artificielle éthique

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

21 Nov

15:00

13:31

Un réseau de neurones convolutifs (CNN) a été entraîné à détecter automatiquement les zones floues en mammographie dans des régions pertinentes pour le diagnostic. Ce modèle, s'il était implémenté en pratique clinique, pourrait fournir un retour utile aux MERM afin de réaliser rapidement de meilleures prises de vue qui soient de haute qualité, selon une étude rétrospective.

7:31

Un état de l'art en français sur la biopsie pulmonaire percutanée sous scanner présentant ses indications, ses contre-indications et les bonnes pratiques dans ce domaine a été publié le 14 novembre en accès libre dans le Journal d'imagerie diagnostique et interventionnelle.

7:00

20 Nov

16:01

Les séquences ciné en IRM cardiaque reconstruites par apprentissage profond et acquises sur trois cycles cardiaques permettent de réduire le temps d’acquisition de plus de 50 % par rapport à la séquence référence sans apprentissage profond, et le tout sans différence dans la qualité d'image, selon une étude prospective menée sur 55 volontaires sains en IRM 1,5 T.

15:00

✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR