" L’intelligence de la machine est la dernière invention que l’humanité aura besoin de faire"Nick Bostrom,
" Le défi majeur de l’intelligence artificielle est de parvenir à aligner les objectifs des systèmes intelligents avec les valeurs et les préférences de l’humanité, afin d’assurer leur utilité et leur sécurité à long terme." Stuart J. Russell
Ethical AI: A qualitative study exploring ethical challenges and solutions on the use of AI in medical imaging A , une étude qualitative explorant les enjeux et les solutions éthiques liés à l’utilisation de l’IA en imagerie médicale
Stogiannos, Nikolaos et al.2025 European Journal of Radiology Artificial Intelligence
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S3050577125000040
Points forts
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S3050577125000040
Points forts
La protection des données, le manque de gouvernance, la dépendance excessive à l'égard de l'IA et la question de la responsabilité ont été identifiés comme des défis éthiques liés à l'utilisation clinique de l'IA.
La formation à l'IA, la surveillance post-commercialisation, la gouvernance, la coproduction et la multidisciplinarité pourraient permettre de relever ces défis.
Les risques et les défis doivent être gérés efficacement pour garantir une mise en œuvre responsable de l'IA dans la pratique clinique.
Contexte
L’intelligence artificielle (IA) se déploie rapidement dans la pratique clinique, notamment en imagerie médicale, à travers le monde. Ses applications ont le potentiel de transformer cette discipline et d’améliorer la prise en charge des patients. Cependant, la mise en œuvre de l’IA en pratique clinique soulève de nombreux défis éthiques. Cette étude vise à explorer ces défis et à proposer des pistes de solution.
Méthodes
Cette étude a bénéficié du soutien de la Fédération européenne des sociétés de radiographes (EFRS), en collaboration avec la Société européenne de radiologie (ESR), via le pôle de recherche EFRS lors du congrès ECR 2024. L’approbation éthique a été obtenue avant la collecte des données. Tous les professionnels de l’écosystème de l’IA en imagerie médicale inscrits au congrès étaient éligibles. Cette étude qualitative a utilisé des entretiens semi-directifs. Tous les entretiens ont été enregistrés après obtention du consentement éclairé écrit des participants. Les données transcrites ont été analysées par analyse de contenu.
Résultats
Au total, 43 professionnels ont participé à cette étude. L'échantillon comprenait des manipulateurs en radiologie, des radiologues, des physiciens médicaux, des informaticiens de santé, ainsi que des spécialistes en gestion et en informatique. Les participants ont identifié de nombreux défis éthiques liés à l'utilisation clinique de l'IA, tels que les problèmes de protection des données, l'absence de cadres de gouvernance, les inégalités potentielles dans la prestation des soins, le manque de données diversifiées, les problèmes de responsabilité en cas d'utilisation erronée et la pauvreté d'explicabilité. Ils ont également exprimé des inquiétudes quant à la déqualification du personnel due à une dépendance excessive à la technologie, aux lacunes en matière de formation à l'IA et à la pérennité de cette technologie. Les participants ont suggéré que le travail d'équipe, la surveillance continue des outils d'IA, une collaboration étroite avec l'industrie, une législation rigoureuse et la mise à jour des programmes universitaires pourraient contribuer à relever ces défis éthiques.
Conclusions
Cette étude souligne la nécessité de considérer différentes questions éthiques avant la mise en œuvre de l'IA et d'introduire avec soin des solutions personnalisées afin de minimiser les risques.
SYNTHÈSE
Cette étude qualitative examine les défis éthiques et les solutions potentielles liés à l'intégration de l'intelligence artificielle dans l'imagerie médicale. À travers des entretiens avec divers professionnels de santé, les auteurs identifient des préoccupations majeures telles que la protection des données, le risque de déshumanisation des soins et les biais algorithmiques. Pour pallier ces risques, la recherche préconise une surveillance continue, une réglementation stricte et une refonte de la formation académique. L'objectif est d'assurer une mise en œuvre de l'IA centrée sur le patient tout en garantissant la sécurité clinique et la transparence. Ce travail souligne enfin l'importance de maintenir une présence humaine décisionnelle pour éviter une dépendance technologique excessive.
SYNTHÈSE
Cette étude qualitative examine les défis éthiques et les solutions potentielles liés à l'intégration de l'intelligence artificielle dans l'imagerie médicale. À travers des entretiens avec divers professionnels de santé, les auteurs identifient des préoccupations majeures telles que la protection des données, le risque de déshumanisation des soins et les biais algorithmiques. Pour pallier ces risques, la recherche préconise une surveillance continue, une réglementation stricte et une refonte de la formation académique. L'objectif est d'assurer une mise en œuvre de l'IA centrée sur le patient tout en garantissant la sécurité clinique et la transparence. Ce travail souligne enfin l'importance de maintenir une présence humaine décisionnelle pour éviter une dépendance technologique excessive.
Commentaire
Les défis éthiques sont une constante en matière d'IA et notamment en médecine. Il en est de même pour la protection des données. En médecine, l'humain doit toujours être présent lors d'un acte médical, quel qu'il soit; il en porte la responsabilité totale. De plus, l'utilisation d'une IA en médecine nécessite l'accord du patient avec des explications ad hoc.
Les défis éthiques sont une constante en matière d'IA et notamment en médecine. Il en est de même pour la protection des données. En médecine, l'humain doit toujours être présent lors d'un acte médical, quel qu'il soit; il en porte la responsabilité totale. De plus, l'utilisation d'une IA en médecine nécessite l'accord du patient avec des explications ad hoc.