Utilisation appropriée de l'apprentissage automatique dans le secteur de la santé

Les méthodes d'apprentissage automatique, un sous-domaine de l'intelligence artificielle, dans le secteur de la santé connaissent une croissance et un développement rapides, mais ces méthodes ont également été critiquées. Cet article explore certaines des critiques les plus fréquentes formulées à l'encontre des approches d'apprentissage automatique et propose des suggestions sur la manière de résoudre les problèmes de biais, les systèmes « boîte noire », la formation appropriée des utilisateurs et le suivi de la performance des modèles. Certains de ces problèmes peuvent potentiellement être abordés à l'aide de méthodes d'apprentissage automatique. Nous plaidons pour une plus grande implication des cliniciens dans le développement et l'évaluation des systèmes d'apprentissage automatique dans le secteur de la santé et un suivi régulier des performances afin de tirer parti des forces et de minimiser les faiblesses de ces systèmes.