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28 juin 2024

ENTREPÔTS DE DONNÉES DE SANTÉ : QUELS ENJEUX AVANT LEUR POSSIBLE UTILISATION SECONDAIRE PAR LES ALGORITHMES D’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ?

Publié par Fleur Mougin et Gayo Diallo | N° 213 - IA et Santé & Numérique et Défense

Dans le domaine des soins de santé, les données de vie réelle sont très convoitées car elles représentent des informations authentiques avec toute leur complexité. Leur valeur réside non seulement dans cette authenticité, mais aussi dans leur rareté. Les Entrepôts de Données de Santé (EDS), qui sont des bases de données massives regroupant des informations médicales d’une large population, se sont largement développés ces dernières années sous l’impulsion des pouvoirs publics notamment, et dans un cadre hospitalier pour l’essentiel, afin d’exploiter les données de santé de façon secondaire pour la recherche. Ces EDS sont ainsi de plus en plus utilisés pour tester des algorithmes d’intelligence artificielle (IA) dans le but d’améliorer le diagnostic et le traitement des maladies ainsi que la recherche médicale.

 


Cependant, avant que les données de santé des EDS puissent être utilisées par des algorithmes d’IA, plusieurs défis doivent être relevés. L’un des principaux est la protection de la vie privée des patients. Les données de santé sont sensibles et confidentielles, et il est crucial de mettre en place des mesures de sécurité robustes pour garantir leur confidentialité et l’anonymat des patients. La qualité des données constitue un autre enjeu majeur. Les EDS peuvent contenir des erreurs, des...
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Auteurs

Fleur Mougin
Gayo Diallo

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