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Une étude publiée dans Nature Medicine met en lumière un enjeu crucial : les modèles d’intelligence artificielle (IA) utilisés en médecine d’urgence peuvent générer des recommandations thérapeutiques biaisées en fonction de caractéristiques socioéconomiques ou démographiques, indépendamment des données cliniques objectives.
Des chercheurs ont soumis neuf modèles d’IA de type « large language model » à un millier de scénarios d’urgences médicales, appliqués à une trentaine de profils fictifs. Résultat : à gravité identique, les décisions différaient selon le statut social, le niveau de revenu ou l’origine du patient simulé.
Ainsi, des examens avancés comme l’IRM ou le scanner étaient plus souvent recommandés aux patients perçus comme aisés, tandis que ceux issus de milieux défavorisés se voyaient plus fréquemment conseiller l’absence d’exploration complémentaire. Ce constat inquiétant concerne aussi bien les modèles propriétaires que ceux en open source.
Pour les auteurs, cette étude souligne l’impératif d’un développement éthique et d’une supervision rigoureuse de l’IA en santé, afin que ces technologies servent véritablement l’équité des soins.
Communiqué.
L’équipe de rédaction Tempo Today
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