L’intelligence artificielle (IA) s’impose comme un outil puissant pour améliorer les résultats de santé. Non seulement a-t-elle révolutionné le diagnostic et le traitement des patients individuels, mais elle a maintenant le potentiel de répondre à des problématiques plus larges de santé publique.
Les organisations de santé explorent de plus en plus la capacité de l’IA à s’attaquer aux inégalités de santé en se concentrant sur les déterminants sociaux de la santé (DSS). Ces déterminants tels que la stabilité économique, l’accès à l’éducation, le quartier et l’environnement bâti, ainsi que le contexte social et communautaire, jouent un rôle significatif dans la définition des résultats de santé individuels.
En tirant parti de l’IA, les organisations de santé peuvent analyser de vastes quantités de données, y compris des informations non structurées issues des notes des médecins et des dossiers de santé, pour identifier et traiter les facteurs non médicaux impactant les résultats de santé. Les modèles de prédiction combinant les données de réclamations avec les DSS ont montré des promesses dans l’amélioration de la stratification des risques et l’orientation des interventions ciblées pour les populations à risque.
FAQ:
Qu’est-ce que les inégalités de santé ?
Les disparités de santé, qui se réfèrent aux différences dans les résultats de santé entre les différentes catégories démographiques, deviennent des inégalités de santé lorsqu’elles sont causées par des conditions sociales systémiques comme la pauvreté et le racisme. Ces inégalités peuvent être mises en parallèle avec divers DSS qui influencent la manière dont les gens vivent et vieillissent.
Pourquoi est-il important de dépister les DSS ?
Le dépistage des DSS permet aux professionnels et aux institutions de santé d’identifier les facteurs cachés contribuant à la santé de leurs patients. En comprenant ces déterminants sociaux, les professionnels de santé peuvent adapter les soins pour répondre à des besoins spécifiques, orienter les patients vers des services sociaux appropriés, et répondre à des besoins sociaux non satisfaits. Des initiatives réussies incluent des programmes de covoiturage pour transporter les patients aux rendez-vous médicaux et la distribution de filtres HEPA gratuits dans les zones fortement polluées.
En quoi l’IA aide-t-elle ?
Les modèles d’IA sont des cadres mathématiques ou des algorithmes qui permettent aux ordinateurs d’effectuer des tâches complexes et de prendre des décisions basées sur des données traitées en continu. Des études ont montré que les modèles d’IA peuvent localiser et organiser efficacement les données des DSS à partir des notes des médecins basées sur du texte, dépassant ainsi les capacités de capture des codes de la Classification internationale des maladies (CIM) des médecins.
Les modèles d’IA ont également été utilisés pour développer des modèles de stratification des risques qui exploitent des données de diverses sources, y compris des facteurs de DSS, pour identifier les patients présentant le plus grand risque d’hospitalisation. Cette identification précoce permet une allocation efficace des ressources de gestion des soins.
Y a-t-il des risques ?
Bien que l’IA ait un grand potentiel, il y a des risques et des défis qui doivent être relevés. L’une des principales préoccupations est la présence de biais humains dans les algorithmes d’IA. Il est essentiel de veiller à ce que ces biais, qui peuvent perpétuer le racisme et le classisme, ne soient pas renforcés dans les environnements de santé. Des procédures et politiques éthiques, y compris l’obtention d’un consentement explicite des patients concernant l’utilisation de leurs données, peuvent aider à atténuer ces biais.
L’accès à la technologie de l’IA est également un problème crucial. Les populations à faible revenu, aux États-Unis et dans le monde entier, ont le plus à gagner des modèles d’IA mais peuvent ne pas y avoir accès. Les coûts d’implémentation et de maintenance, ainsi que les exigences en termes d’infrastructure technique, peuvent constituer des obstacles pour les institutions de santé sous-financées. Des innovations qui réduisent les coûts tout en maintenant l’efficacité sont nécessaires pour garantir un accès équitable aux technologies de santé de l’IA.
De plus, les modèles d’IA doivent être adaptables et capables de prendre en compte les différences régionales, d’âge, de genre et les antécédents médicaux. L’incorporation de données diverses lors des phases de programmation et de formation peut contribuer à atténuer le risque de décalage des données et à améliorer l’applicabilité des modèles à travers les populations.
En conclusion, l’IA a le potentiel de transformer le domaine de la santé en traitant les inégalités de santé et en améliorant les résultats de santé publique. Toutefois, il est crucial de naviguer à travers les risques associés aux biais, aux barrières d’accès et aux limitations des données pour garantir que l’IA profite à tous, indépendamment de leur statut socio-économique ou de leur localisation.
Sources :healthypeople.gov
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