Patient Numérique

Les patients, demain, seront-ils tous égaux devant l’accès et les avantages potentiels de l’intelligence artificielle (sous toutes ses formes) appliquée au secteur de la santé et des soins ? Certaines émettent une mise en garde :

Parmi eux, le professeur Jean-Emmanuel Bibault, professeur en oncologie et radiothérapie à l’Hôpital Européen Georges Pompidou (Pais) et chercheur en IA (auteur du livre “2041. L’odyssée de la médecine”). “Même si l’IA promet d’optimiser les soins médicaux, elle risque d’accentuer la disparité entre ceux qui bénéficient de ces avancées technologiques et ceux qui en sont privés. Cela pourrait exacerber les inégalités de santé déjà présentes, surtout dans les zones où l’accès aux technologies de l’information est restreint”, écrivait-il récemment dans une tribune publiée dans le média français La Croix. Les disparités et inégalités face à l’accès pourraient être de nature tant sociales que géographiques ou encore culturelles.

D’où sa recommandation pour éviter cet écueil : “il est fondamental d’assurer un accès universel à ces technologies pour prévenir l’aggravation des inégalités de santé.” Et pour ce faire, la mobilisation doit se faire tant dans les milieux médicaux que publics ou éducatifs.

Cette analyse rejoint celle de l’OMS qui, dans un rapport récent, mettait elle aussi l’accent sur les risques d’“exclusion numérique, facteur majeur d’inégalité”. Hans Kluge, directeur régional de l’OMS Europe, éclarait ainsi : “ Il est tristement ironique de constater que les personnes dont les compétences numériques sont limitées ou inexistantes sont souvent celles qui ont le plus à gagner des outils et des interventions numériques en matière de santé .”

Dans l’article paru dans La Croix, Jean-Emmanuel Bibault pointait – ou rappelait également – certains autres risques et points critiques de l’IA : qualité des données utilisées pour créer et entraîner les systèmes IA (risques de biais, d’anomalies, d’incohérences, de disparités, de discriminations…), disponibilité de volumes de données suffisants (et pertinents), fuites et vols de données, responsabilité juridique, déshumanisation…