Enjeux du déploiement de l’intelligence artificielle en santé

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Titre de l'article, la conférence ou du rapport: Enjeux du déploiement de l’intelligence artificielle en santé
Chercheur.e(s) ou institution(s) porteuse(s): Davide Callegarin; Patrick Callier
Date de publication ou diffusion: 2021
médias associés au besoin: Enjeux du déploiement de l’intelligence artificielle en santé
Résumez le document en un bref paragraphe (Type de technologies d'IA ?): apprentissage automatique et profond, algorithmes prédictifs, systèmes experts, traitement du langage naturel et robotique médicale.
Quel est l'objectif du document?: médecine diagnostique, aide à la décision clinique, gestion hospitalière, recherche biomédicale, formation médicale et télé-santé.
Insérez une fiche analyse critique - annotation: Récit de la complémentarité et de la co-évolution; Récit de la promesse technoscientifique sous condition
listez les concepts et mots-clés: Récits scientifiques; Automatisation du soin; IA médicale; Santé numérique
Autres fiches liées à celle ci qui vont apparaître dans le bas de la fiche sur edisem comme contenus recommandés: Microsoft says AI system better than doctors at diagnosing complex health conditions; Klara and the sun; Responsible AI in Health Coalition (Canada); Heidi AI
Fait partie de quel dossier?: Dossier - Pratiques narratives de l'IA
Fait partie de quelle collection ?: Récits scientifiques; Santé et IA
Abstract: L’article « Enjeux du déploiement de l’intelligence artificielle en santé » (Callegarin, IRBM, 2021) dresse un panorama clair des principaux défis entourant l’intégration de l’IA dans les systèmes de santé. À partir d’une revue d’une centaine d’études publiées entre 2010 et 2018, l’auteur identifie sept enjeux majeurs : la qualité et la fiabilité des données, l’interopérabilité entre les systèmes, l’acceptabilité par les professionnels, la réglementation, l’éthique, la sécurité informatique, et la gouvernance institutionnelle.

L’article souligne que le déploiement de l’IA en santé ne relève pas seulement d’un défi technologique, mais aussi organisationnel, humain et politique. La réussite de son intégration dépend de la transparence des modèles, de la formation des soignants, de la protection des données et d’une gouvernance claire et partagée. En conclusion, l’auteur plaide pour une approche globale et collaborative — impliquant chercheurs, cliniciens, décideurs et patients — afin que l’IA contribue réellement à un progrès médical équitable et responsable.
hasRelatedResource: Klara and the sun; Responsible AI in Health Coalition (Canada); Heidi AI; Microsoft says AI system better than doctors at diagnosing complex health conditions

Media: enjeux du déploiement image

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Heidi

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Microsoft says AI system better than doctors at diagnosing complex health conditions

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Responsible AI in Health Coalition (Canada)

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