{"id":9110,"date":"2025-09-04T18:56:21","date_gmt":"2025-09-04T16:56:21","guid":{"rendered":"https:\/\/rvh-synergie.org\/actualites\/un-nouvel-outil-dia-aborde-la-precision-et-lequite-des-donnees-pour-ameliorer-les-algorithmes-de-sante\/"},"modified":"2025-09-04T18:56:24","modified_gmt":"2025-09-04T16:56:24","slug":"un-nouvel-outil-dia-aborde-la-precision-et-lequite-des-donnees-pour-ameliorer-les-algorithmes-de-sante","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/rvh-synergie.org\/actualites\/un-nouvel-outil-dia-aborde-la-precision-et-lequite-des-donnees-pour-ameliorer-les-algorithmes-de-sante\/","title":{"rendered":"Un nouvel outil d’IA aborde la pr\u00e9cision et l’\u00e9quit\u00e9 des donn\u00e9es pour am\u00e9liorer les algorithmes de sant\u00e9"},"content":{"rendered":"
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Une \u00e9quipe de chercheurs de l’\u00c9cole de m\u00e9decine ICAHN de Mount Sinai a d\u00e9velopp\u00e9 une nouvelle m\u00e9thode pour identifier et r\u00e9duire les biais dans les ensembles de donn\u00e9es utilis\u00e9s pour former des algorithmes d’apprentissage automatique – additionnant un probl\u00e8me critique qui peut affecter la pr\u00e9cision du diagnostic et les d\u00e9cisions de traitement.<\/p>\n

Les r\u00e9sultats ont \u00e9t\u00e9 publi\u00e9s dans le Journal of Medical Internet Research<\/i>. L’article est intitul\u00e9 \u00abD\u00e9tection, caract\u00e9risation et att\u00e9nuation des biais raciaux implicites et explicites dans les ensembles de donn\u00e9es de soins de sant\u00e9 avec l’apprentissage des sous-groupes: \u00e9tude de d\u00e9veloppement et de validation des algorithmes\u00bb.<\/p>\n

Pour r\u00e9soudre le probl\u00e8me, les enqu\u00eateurs ont d\u00e9velopp\u00e9 Aequity, un outil qui aide \u00e0 d\u00e9tecter et \u00e0 corriger les biais dans les ensembles de donn\u00e9es sur les soins de sant\u00e9 avant d’\u00eatre utilis\u00e9s pour former des mod\u00e8les d’intelligence artificielle (IA) et d’apprentissage automatique.<\/p>\n

Les enqu\u00eateurs ont test\u00e9 AEQUIT sur diff\u00e9rents types de donn\u00e9es de sant\u00e9, y compris les images m\u00e9dicales, les dossiers des patients et une enqu\u00eate majeure en mati\u00e8re de sant\u00e9 publique, le National Health and Nutrition Examination Survey, en utilisant une vari\u00e9t\u00e9 de mod\u00e8les d’apprentissage automatique. L’outil a pu rep\u00e9rer \u00e0 la fois des biais bien connus et auparavant n\u00e9glig\u00e9s dans ces ensembles de donn\u00e9es.<\/p>\n

Les outils d’IA sont de plus en plus utilis\u00e9s dans les soins de sant\u00e9 pour soutenir les d\u00e9cisions, allant du diagnostic \u00e0 la pr\u00e9diction des co\u00fbts. Mais ces outils ne sont aussi pr\u00e9cis que les donn\u00e9es utilis\u00e9es pour les former.<\/p>\n

Certains groupes d\u00e9mographiques peuvent ne pas \u00eatre repr\u00e9sent\u00e9s proportionnellement dans un ensemble de donn\u00e9es. En outre, de nombreuses conditions peuvent se pr\u00e9senter diff\u00e9remment ou \u00eatre trop diagnostiqu\u00e9es entre les groupes, selon les enqu\u00eateurs. Les syst\u00e8mes d’apprentissage automatique form\u00e9s sur de telles donn\u00e9es peuvent perp\u00e9tuer et amplifier les inexactitudes, cr\u00e9ant une boucle de r\u00e9troaction de soins sous-optimaux, tels que des diagnostics manqu\u00e9s et des r\u00e9sultats involontaires.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Notre objectif \u00e9tait de cr\u00e9er un outil pratique qui pourrait aider les d\u00e9veloppeurs et les syst\u00e8mes de sant\u00e9 \u00e0 identifier si le biais existe dans leurs donn\u00e9es, puis prendre des mesures pour l’att\u00e9nuer\u00a0\u00bb, explique First auteur Faris Gulamali, MD. \u00ab\u00a0Nous voulons aider \u00e0 garantir que ces outils fonctionnent bien pour tout le monde, pas seulement pour les groupes les plus repr\u00e9sent\u00e9s dans les donn\u00e9es.\u00a0\u00bb<\/p>\n

L’\u00e9quipe de recherche a rapport\u00e9 que l’Aequity est adaptable \u00e0 un large \u00e9ventail de mod\u00e8les d’apprentissage automatique, des approches plus simples \u00e0 des syst\u00e8mes avanc\u00e9s comme ceux qui alimentent les mod\u00e8les de grande langue. Il peut \u00eatre appliqu\u00e9 \u00e0 des ensembles de donn\u00e9es petits et complexes et peut \u00e9valuer non seulement les donn\u00e9es d’entr\u00e9e, telles que les r\u00e9sultats de laboratoire ou les images m\u00e9dicales, mais \u00e9galement les sorties, y compris les diagnostics pr\u00e9dits et les scores de risque.<\/p>\n

Les r\u00e9sultats de l’\u00e9tude sugg\u00e8rent en outre que l’AEquity pourrait \u00eatre utile pour les d\u00e9veloppeurs, les chercheurs et les r\u00e9gulateurs. Il peut \u00eatre utilis\u00e9 pendant le d\u00e9veloppement des algorithmes, lors des audits avant le d\u00e9ploiement, ou dans le cadre d’efforts plus larges pour am\u00e9liorer l’\u00e9quit\u00e9 des soins de sant\u00e9 AI.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Des outils comme Aequity sont une \u00e9tape importante vers la construction de syst\u00e8mes d’IA plus \u00e9quitables, mais ils ne sont qu’une partie de la solution\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 l’auteur correspondant principal Girish N. Nadkarni, MD, MPH, pr\u00e9sident de l’Institut de sant\u00e9 num\u00e9rique de Windreich, et le Dr. Arthurg Professeur de m\u00e9decine \u00e0 la m\u00e9decine de l’Icahn et du chef de la m\u00e9decine de l’Icahn et de l’agent de m\u00e9decine Icahn \u00e0 l’Icahn Professeur d’Icahn \u00e0 l’Icahn SCHIEL OF MEDICINE, et \u00e0 l’officier de l’AI et au Chief Ai Officier AI Oftom of Medicine \u00e0 l’Icahn Sparol du syst\u00e8me de sant\u00e9 Mount Sina\u00ef.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Si nous voulons que ces technologies servent vraiment tous les patients, nous devons associer les avanc\u00e9es techniques avec des changements plus larges dans la fa\u00e7on dont les donn\u00e9es sont collect\u00e9es, interpr\u00e9t\u00e9es et appliqu\u00e9es dans les soins de sant\u00e9. La fondation est importante, et elle commence par les donn\u00e9es.\u00a0\u00bb<\/p>\n

\u00ab\u00a0Cette recherche refl\u00e8te une \u00e9volution vitale dans la fa\u00e7on dont nous pensons \u00e0 l’IA dans les soins de sant\u00e9 – non comme un outil de prise de d\u00e9cision, mais en tant que moteur qui am\u00e9liore la sant\u00e9 dans les nombreuses communaut\u00e9s que nous servons\u00a0\u00bb, explique David L. Reich MD, directeur clinique du Mount Sinai Health System et pr\u00e9sident de l’h\u00f4pital Mount Sinai.<\/p>\n

\u00ab\u00a0En identifiant et en corrigeant les biais inh\u00e9rents au niveau de l’ensemble de donn\u00e9es, nous abordons la racine du probl\u00e8me avant qu’il ait un impact sur les soins aux patients. C’est ainsi que nous \u00e9tablissons une confiance plus large de la communaut\u00e9 dans l’IA et nous assurons que les innovations qui en r\u00e9sultent am\u00e9liorent les r\u00e9sultats pour tous les patients, et pas seulement ceux qui sont les mieux repr\u00e9sent\u00e9s dans les donn\u00e9es.<\/p>\n

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