L'intelligence artificielle (IA) est devenue un facteur significatif dans la façon dont l'avenir des soins de santé est façonné au cours des dernières années, mais son application réelle présente à la fois de grandes opportunités et de sérieux défis. La technologie capable d'analyser de grandes quantités de données à une vitesse et une précision incroyables a le potentiel de transformer notre approche de la santé et de la sécurité publique. Cependant, alors que les outils d'IA sont de plus en plus mis en œuvre dans le domaine de la santé, la question se pose de savoir comment garantir qu'ils améliorent réellement la santé, plutôt que de créer de nouveaux problèmes.

Un des principaux défis auxquels les créateurs de ces systèmes sont confrontés est la collecte de données de qualité. Dans de nombreux pays, en particulier dans les régions moins développées, les systèmes de collecte de données sur la santé sont limités, incohérents ou obsolètes. Sans des données correctement collectées, les algorithmes peuvent produire des résultats inexacts, ce qui peut compromettre les résultats de santé des patients. Des données de qualité sont essentielles pour le bon fonctionnement de l'IA, mais leur collecte peut être difficile en raison de normes incohérentes et de préoccupations relatives à la confidentialité.

Un autre défi significatif est le biais au sein des algorithmes. Les données sur lesquelles ces systèmes sont formés ne représentent souvent pas un éventail suffisamment large de la population. Par exemple, les algorithmes développés dans des pays hautement développés peuvent présenter des biais envers les données de santé des nations riches, ignorant les défis et les besoins de santé des pays à faibles revenus. Cela peut exacerber les inégalités dans les soins de santé, car les populations déjà vulnérables peuvent être encore plus négligées dans un système médical basé sur l'IA.

Dans le domaine du diagnostic, l'IA a montré de grands avantages. Les algorithmes capables d'analyser des images médicales et des données sur les patients peuvent identifier des maladies plus tôt que l'œil humain. Par exemple, les outils d'IA pour le diagnostic du cancer peuvent aider les médecins à détecter des cellules malignes à des stades plus précoces, ce qui améliore les chances de survie des patients. Cependant, bien que ces outils soient prometteurs, leur intégration dans la pratique clinique réelle n'est pas toujours simple. Les travailleurs de la santé sont souvent confrontés à des défis pour adapter leur flux de travail aux nouvelles technologies, ce qui peut entraîner de la frustration ou une mauvaise utilisation des outils.

Une autre préoccupation concerne la confidentialité et la sécurité des données. Les systèmes d'IA nécessitent un accès à de grandes quantités de données sur les patients, y compris des informations sensibles telles que les données génétiques ou l'historique médical. Si ces données tombent entre de mauvaises mains, cela pourrait avoir des conséquences catastrophiques sur la confidentialité des patients. Malgré les progrès réalisés dans les mesures de sécurité, il existe toujours un risque de violation des données, ce qui rend cette technologie vulnérable aux menaces cybernétiques. La réglementation légale qui protégerait les patients et les systèmes de santé contre ces menaces est encore en cours d'élaboration, ce qui signifie que de nombreux pays ne sont pas préparés à une surveillance adéquate de l'application de l'IA dans le domaine de la santé.

Collaboration et considérations éthiques

Un des facteurs clés du succès de l'application de l'IA dans le domaine de la santé est la collaboration entre différents secteurs – des créateurs de technologies aux travailleurs de la santé, en passant par les acteurs politiques et la société civile. Ce n'est qu'à travers une collaboration intersectorielle qu'il est possible de développer des lignes directrices éthiques qui garantiront que la technologie sert les patients, et pas seulement l'industrie. Par exemple, la collaboration entre des institutions académiques, des entreprises technologiques et des ONG a déjà conduit à la création de modèles adaptés aux besoins spécifiques des groupes marginalisés. Cependant, le manque de réglementation et de normes mondiales rend difficile la création d'une approche unifiée pour cette technologie.

La question de l'éthique est particulièrement importante dans le contexte de la santé publique. Historiquement, de nombreuses innovations technologiques dans le domaine de la santé ont d'abord été appliquées aux groupes les plus vulnérables, souvent sans leur consentement. Pour éviter de répéter ces erreurs, l'IA doit être développée dans le respect des normes éthiques qui incluent les droits des patients à la confidentialité et au consentement éclairé. L'application de l'IA dans la santé publique doit être conçue de manière à garantir un accès équitable aux services de santé, quel que soit le statut social ou économique des patients.

Malgré tous ces défis, le potentiel de l'IA dans le domaine de la santé reste énorme. Des outils d'IA correctement développés et réglementés peuvent améliorer considérablement l'efficacité des systèmes de santé, réduire les coûts et permettre l'accès à des soins de qualité à un plus grand nombre de personnes. Le rôle des politiciens, des organismes de réglementation et de la société civile dans les années à venir sera crucial pour s'assurer que l'IA devienne un outil de progrès, et non une nouvelle source d'inégalités.

Source : University of California