Dies ist eine Übersichtsseite mit Metadaten zu dieser wissenschaftlichen Arbeit. Der vollständige Artikel ist beim Verlag verfügbar.
L’intelligence artificielle dans les structures d’urgences : place de la formation et de la garantie humaine
2
Zitationen
7
Autoren
2023
Jahr
Abstract
La recherche sur l’intelligence artificielle (IA) appliquée à la médecine d’urgence et son utilisation au quotidien dans les structures d’urgences (SU) ont augmenté significativement ces dernières années. L’IA doit être considérée comme un outil d’aide à la prise en charge diagnostique et thérapeutique des patients et d’amélioration de l’organisation des SU, notamment par la prise en compte de contraintes « métiers », contextuelles, relatives aux patients et plus généralement structurelles. L’IA comporte des avantages (reproductibilité, rapidité) mais aussi des risques (erreur, perte d’esprit critique). À l’image du Règlement général sur la protection des données et notamment de santé, la Commission européenne a publié un projet de règlement nommé « AI Act » pour la conception, le développement et l’utilisation des algorithmes d’IA. Elle souhaite imposer, entre autres, une garantie humaine, autrement dit une supervision humaine pour assurer la sécurité des patients, des soignants et des institutions. La mise en place d’un collège de garantie humaine pluriprofessionnel visant à garantir la supervision des outils d’IA de la conception au développement, au déploiement et à l’utilisation quotidienne permettra ainsi d’assurer durablement la sécurité des patients.
Ähnliche Arbeiten
Explainable Artificial Intelligence (XAI): Concepts, taxonomies, opportunities and challenges toward responsible AI
2019 · 8.200 Zit.
Stop explaining black box machine learning models for high stakes decisions and use interpretable models instead
2019 · 8.051 Zit.
High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence
2018 · 7.416 Zit.
Proceedings of the 19th International Joint Conference on Artificial Intelligence
2005 · 5.776 Zit.
Peeking Inside the Black-Box: A Survey on Explainable Artificial Intelligence (XAI)
2018 · 5.410 Zit.
Autoren
Institutionen
- Modélisation, information et systèmes
- Université de Picardie Jules Verne(FR)
- Centre Hospitalier Universitaire Amiens-Picardie(FR)
- Centre de droit privé et de sciences criminelles d'Amiens
- Centre de recherche en psychologie : cognition, psychisme et organisations
- Sorbonne Paris Cité(FR)
- Inserm(FR)
- Université Paris Cité(FR)
- Infection, Anti-microbiens, Modélisation, Evolution