L'OMS souligne les risques et les avantages de l'IA dans le domaine de la santé

- L’OMS met en garde contre les risques liés à l’IA dans le secteur de la santé.
- Les modèles linéaires mixtes peuvent transformer les soins de santé, mais la prudence est de mise.
- Les défis comprennent la dépendance, l'environnement, l'accès et les préjugés.
met en garde les prestataires de soins de santé du monde entier qui doivent faire preuve de prudence quant à l’adoption des technologies d’intelligence artificielle (IA), en particulier dans les pays à revenu faible et intermédiaireOMS.
Alors que les grands modèles multimodaux (LMM), un sous-ensemble de l'IA générative, ont le potentiel de révolutionner les soins de santé, l'OMS souligne la nécessité d'une sensibilisation et d'une mise en œuvre responsable.
L'IA dans le secteur de la santé : un tournant décisif
L’OMS reconnaît le potentiel considérable des modèles multimodaux à grande échelle (LMM) dans le domaine de la santé. Ces systèmes d’IA, tels que les plateformes ChatGPT, Bard et Bert, ont rapidement acquis une place prépondérante. Les LMM peuvent traiter diverses sources de données, notamment du texte, des vidéos et des images, afin de générer différents résultats.
Leurs applications dans le domaine de la santé englobent le diagnostic, la recherche scientifique, le développement de médicaments, la formation médicale, l'administration et même l'auto-évaluation des symptômes par le patient. En analysant de vastes quantités de données médicales, telles que des images, des scanners et des dossiers médicauxtron, les modèles linéaires mixtes (MLM) peuvent améliorer le diagnostic, optimiser les traitements, prédire l'évolution de l'état de santé des patients et accroître l'efficacité des soins.
L'un des principaux avantages de l'IA dans le domaine de la santé réside dans son potentiel à sauver des vies grâce à des diagnostics précis et des plans de traitement personnalisés. De plus, elle peut alléger la charge de travail des professionnels de santé, leur permettant de se concentrer sur des tâches plus essentielles que les tâches administratives routinières. Dans les régions souffrant d'une pénurie de médecins, les modèles mobiles d'apprentissage (LMM) peuvent jouer un rôle crucial dans l'amélioration de l'accès aux soins, garantissant ainsi une couverture médicale plus large et plus équitable.
Risques et défis
Malgré des perspectives prometteuses, l’OMS met en garde contre la négligence des risques associés. Des erreurs de diagnostic et des décisions thérapeutiques inappropriées peuvent résulter d’une surestimation des capacités des médecines douces, en particulier si leurs limites ne sont pas suffisamment prises en compte.
De plus, les systèmes de santé risquent de devenir excessivementdent des LMM, notamment dans les pays à revenu faible et intermédiaire où la maintenance et les mises à jour peuvent être insuffisantes. Cette dépendance pourrait également entraîner des pertes d'emplois et nécessiter une importante reconversion professionnelle du personnel soignant.
De plus, le coût environnemental de la formation et de l'utilisation de ces modèles d'IA est préoccupant. On sait que ces modèles contribuent aux émissions de carbone et à la consommation d'eau. Par ailleurs, le développement et le déploiement des modèles linéaires mixtes sont principalement concentrés entre les mains des grandes entreprises technologiques en raison des coûts financiers élevés que cela implique, ce qui renforce potentiellement leur pouvoir et leur domination dans ce domaine.
Inégalités d'accès
L’OMS soulève des questions relatives à l’égalité d’accès à l’IA dans le domaine de la santé. La fracture numérique et les coûts d’abonnement élevés pourraient limiter l’accès à ces modèles, aggravant ainsi les inégalités de santé entre pays développés et pays en développement. De plus, si les modèles linéaires mixtes sont entraînés sur des données biaisées, ils pourraient perpétuer ces biais au sein des systèmes de santé.
Pour relever ces défis, il est indispensable de mettre en place l'infrastructure nécessaire et d'instaurer une réglementation encadrant l'utilisation de l'IA dans les secteurs public et privé. La transparence, une gouvernance des données rigoureuse et le respect des principes éthiques sont primordiaux.
Des initiatives telles que l'octroi de subventions, l'accès à des ressources informatiques partagées dans le nuage et à des ensembles de données ouverts pourraient grandement bénéficier aux pays à revenu faible et intermédiaire, en rétablissant l'égalité des chances.
Les organisations internationales peuvent faciliter le transfert de connaissances et aider les pays à obtenir des données locales, garantissant ainsi que ces modèles d'IA reflètent fidèlement les besoins régionaux. L'implication des acteurs des pays disposant de moins de ressources dans le développement et la gouvernance des nouvelles technologies LMM est essentielle pour promouvoir un développement inclusif.
L’OMS reconnaît que certains préjudices liés à l’IA dans le domaine de la santé sont inévitables. C’est pourquoi ses recommandations portent notamment sur les mécanismes de responsabilité et préconisent des dispositifs d’indemnisation pour les patients victimes d’abus d’IA. L’établissement de normes de responsabilité claires et d’un contrôle réglementaire rigoureux est essentiel pour garantir aux personnes affectées par les modèles de soins de santé numériques une indemnisation adéquate et un recours juridique.
Si vous lisez ceci, vous avez déjà une longueur d'avance. Restez-y grâce à notre newsletter.
Avertissement : Les informations fournies ne constituent pas un conseil en investissement. CryptopolitanCryptopolitan.com toute responsabilité quant aux investissements réalisés sur la base des informations présentées sur cette page. Nous voustronrecommandons vivement d’effectuer vosdent et/ou de consulter un professionnel qualifié avant toute décision d’investissement.

Brian Koome
Brian Koome possède plus de sept ans d'expérience dans le journalisme spécialisé en blockchain et cryptomonnaies, et est actif dans ce secteur depuis 2017. Il a collaboré avec des publications de référence, dont BlockToday.com. Par ailleurs, il a conçu le cours Ethereum 101 pour BitDegree.org avant de rejoindre Cryptopolitan en tant que rédacteur à temps plein. Brian rédige des guides pratiques, des analyses approfondies, des interviews et des analyses de prix. Son intérêt pour DeFi, l'innovation blockchain et les projets crypto émergents est très apprécié des lecteurs.
LES
- Quelles cryptomonnaies peuvent vous faire gagner de l'argent ?
- Comment renforcer la sécurité de votre portefeuille (et lesquels valent vraiment la peine d'être utilisés)
- Stratégies d'investissement peu connues utilisées par les professionnels
- Comment débuter en investissement crypto (quelles plateformes d'échange utiliser, quelles cryptomonnaies acheter, etc.)















