3. En quoi l’IA générative diffère-t-elle des autres solutions d’IA/ML ?
L’IA générative se distingue des autres solutions d’IA qui trouvent simplement les informations demandées à partir de nombreuses sources. En revanche, l’IA générative crée le contenu en fonction de modèles prédits glanés à partir des ensembles de données de formation.
Mais avec un grand pouvoir vient aussi une grande responsabilité. Le Trustworthy AI Playbook 2021 du ministère américain de la Santé et des Services sociaux a identifié six préoccupations principales concernant l’utilisation de l’IA dans les soins de santé : confidentialité des données, impartialité et parti pris, transparence des algorithmes, responsabilité et obligation de rendre compte, sécurité et sécurité des données, robustesse et fiabilité. résultats.
Les « hallucinations », ou les résultats fabriqués et souvent carrément faux, ont déjà fait la une des journaux et ont incité les entreprises à considérer l’IA générative avec plus de prudence. Les gens ont remarqué que deux avocats ont été sanctionnés pour avoir utilisé ChatGPT pour rédiger un mémoire – qui s’appuyait sur une jurisprudence qui n’existait tout simplement pas.
Dans le domaine de la santé, les enjeux sont encore plus importants : les hallucinations peuvent être au mieux inefficaces et au pire mortelles.
4. Quels sont les cas d’utilisation potentiels de l’IA générative dans les soins de santé ?
À ce jour, l’IA générative a été utilisée pour aider à automatiser les tâches banales de documentation des dossiers médicaux, de génération d’instructions pour les patients, de facturation et de codage. De plus, en 2022, la FDA a approuvé des dispositifs médicaux d’IA qui appartenaient en grande partie à de vastes catégories d’outils d’imagerie médicale et de diagnostic assistés par IA et de logiciels de plan de santé personnalisés.
Au fur et à mesure que les outils d’IA s’améliorent et que la confiance s’approfondit, la sphère d’influence passera des tâches routinières qui tournent autour des soins de santé aux fonctions essentielles qui constituent les soins de santé : découvrir et développer des médicaments, prévenir les interventions chirurgicales inutiles et créer des « patients » synthétiques à des fins de formation.
Alors que les outils d’IA générative jouent déjà un rôle dans de tels cas d’utilisation, leurs rôles deviendront plus typiques et même attendus à mesure que les modèles deviendront encore plus sophistiqués.
5. Comment l’IA générative peut-elle être intégrée dans un environnement de soins de santé ?
En l’absence d’un cadre juridique et éthique clair qui promeut l’ensemble des avantages de l’IA générative dans l’écosystème de la santé, le plein potentiel de la technologie ne peut être atteint.
Aujourd’hui, les applications de soins de santé basées sur l’IA jouent prudemment les rôles administratifs et de soutien du système de prestation. Mais le véritable potentiel réside dans le passage des outils technologiques des instruments d’assistance aux principaux instruments de soins médicaux. Pour intégrer ces outils dans l’environnement des soins de santé, il doit y avoir un cadre qui aborde les questions éthiques et juridiques difficiles. Qui exercera la médecine : le médecin ou la machine ? Quel rôle les gouvernements devraient-ils jouer pour garantir la sécurité, l’impartialité et la responsabilité ?
Ce manque de clarté est peut-être le résultat de la nature profonde et en constante évolution de la technologie, qui ne se prête pas à un ensemble unique et complet de lois spécifiques à la technologie elle-même. Au lieu de cela, nous devrions nous attendre à voir ces lois et réglementations qui s’appliquent au domaine de la santé traditionnel s’adapter et changer pour résoudre les nouveaux problèmes soulevés par la technologie de l’IA générative. L’environnement des soins de santé déjà complexe et hautement réglementé devra être réorganisé avec intention et créativité pour progresser à la vitesse des données.
