RSNA 2020

« Les données cliniques doivent être traitées comme une forme de bien public »

Le 30 novembre dernier, une session du RSNA 2020 était dédiée aux considérations éthiques qui entourent l'intelligence artificielle. Un radiologue américain a proposé un cadre pour l'utilisation et le partage des données cliniques d'imagerie, avec pour objectif l’amélioration de la qualité des soins.

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Le 14/01/21 à 8:00, mise à jour le 11/09/23 à 13:30 Lecture 3 min.

« Il est éthique de partager des données avec les industriels à partir du moment où la confidentialité est assurée, où les organisations réceptrices acceptent le rôle de « responsable des données », adhèrent à un accord d‘utilisation des données et ne les partagent pas davantage », énumère David Larson. capture d'écran RSNA 2020

Comment utiliser, partager et diffuser les données cliniques d'imagerie en intelligence artificielle ? Dans quelles conditions ? Suivant quelles règles ? Ces questions éthiques étaient au cœur d'une session du congrès 2020 de la Société nord-américaine de radiologie (RSNA). David Larson, professeur de radiologie à la faculté de médecine de l’université de Stanford, en Californie, a partagé sa vision des enjeux éthiques dans ce domaine : « Les données cliniques sont acquises en premier lieu pour le soin. Toutefois, le développement de l’IA augmente le potentiel d’utilisations secondaires de ces données. Cela soulève des questions éthiques. » Le radiologue américain remarque que contrairement aux technologies d’IA, qui se développent rapidement, les cadres légaux, réglementaires et éthiques mettent du temps à se mettre en place. Lui-même a proposé un cadre éthique pour l’utilisation des données cliniques d’imagerie en IA. Ses travaux ont fait l’objet d’une publication en mars 2020 dans l

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Auteurs

Carla Ferrand

Journaliste cheffe de rubrique

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Bibliographie

  1. Larson D. B., Magnus D. C., Lungren M. P. et coll., « Ethics of using and sharing clinical imaging data for artificial intelligence: a proposed framework », Radiology, mars 2020, vol. 295, n° 3. DOI : 10.1148/radiol.2020192536.

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