Pourquoi l'IA médicale a besoin d'un test de réalité
Le secteur de la santé génère quotidiennement de vastes données réelles (RWD) : diagnostics, valeurs de laboratoire et parcours de soins. Leur analyse systématique en données probantes (RWE) est cruciale pour une IA médicale fiable, une approche que CGM MARE utilise de manière ciblée.
De nombreux modèles d'IA reposent initialement sur des données d'études ou des informations provenant d'établissements isolés. Or, le quotidien médical est bien plus diversifié. Les RWD permettent donc de vérifier si un modèle fonctionne de manière fiable en dehors des environnements contrôlés. Une IA médicale performante doit être entraînée et validée avec des données de soins représentatives et variées afin de mieux refléter la réalité de la prise en charge.
CGM MARE utilise des données de soins anonymisées dans son propre Data Lake, provenant de différents cabinets et régions, traitées et harmonisées conformément au RGPD. Sur cette base, des modèles d'IA sont créés pour des tâches concrètes : d'étection de maladies rares, aide aux diagnostics complexes ou prévisions des besoins de consultation. Les modèles sont testés sur différentes périodes et régions afin de garantir leur robustesse et leur adéquation au quotidien.
L'approche « Human-in-the-Loop » est essentielle : l'IA doit soutenir le personnel médical, pas le remplacer. Elle est intégrée aux logiciels existants, fournit des indications et des évaluations de risques, tandis que la décision reste aux mains des soignants. L'équité, le calibrage et l'utilité dans le quotidien des soins sont vérifiés de manière ciblée, et les performances du modèle sont continuellement surveillées et améliorées grâce à des données actuelles.
Sur la base de données harmonisées à long terme, CGM MARE développe également un Foundation Model pour le secteur de la santé, adaptable à diverses tâches cliniques et administratives. La protection des données, la transparence et la réglementation (RGPD, MDR, EU AI Act) sont prises en compte dès le départ, incluant la documentation, la gestion des risques et la surveillance humaine.
Une IA digne de confiance dans le secteur de la santé doit faire ses preuves dans le quotidien des soins. Les RWD et RWE en constituent le fondement : elles permettent de créer des modèles qui fonctionnent de manière fiable dans des conditions réelles et changeantes, apportant un soutien là où les décisions et processus médicaux ont réellement lieu.
Pour plus de détails sur CGM MARE, le Data Lake et le Foundation Model, consultez l'article complet du magazine : L'IA en milieu médical - un test de réalité | CGM
