Tout ce qui brille n’est pas or : l’utilisation de l’intelligence artificielle dans le domaine médical n’est pas sans failles ni risques.

La démocratisation de l’intelligence artificielle a été accueillie avec enthousiasme dans de nombreux secteurs, et le domaine médical ne fait pas exception à la règle. Les modèles d’apprentissage automatique et la technologie de l’IA sont de plus en plus présents dans les dispositifs de santé et les applications médicales pour soutenir les diagnostics et améliorer l’expérience des patients.

Des progrès significatifs ont été réalisés mais des préoccupations majeures subsistent. L’utilisation de l’IA dans la technologie médicale est une véritable révolution : le marché devrait atteindre 120,2 milliards de dollars d’ici 2028. Mais des questions se posent : l’IA est-elle vraiment capable de prédire avec précision les problèmes de santé, de diagnostiquer efficacement les patients et d’offrir une approche entièrement personnalisée ? Ou l’industrie va-t-elle faire face à des hallucinations, à des violations de la vie privée et à des biais à l’origine d’inégalités ? Et, bien sûr, l’application des technologies de traduction automatique basées sur l’IA pourra-t-elle être utilisée à notre avantage, pour gagner en efficacité à un meilleur coût et dans de meilleurs délais ?

Avantages de l’apprentissage automatique dans le domaine de la santé et de la localisation

Grâce à ses capacités de calcul et à son aptitude à traiter d’importantes quantités de données à grande vitesse, l’utilisation de l’IA a été bien accueillie dans le secteur médical, et par conséquent dans la localisation médicale. Voici quelques sous-domaines dans lesquels elle peut faire une grande différence :

• Dépistage et diagnostic des maladies : en offrant une aide au raisonnement clinique, l’IA permet de détecter des pathologies et d’accélérer le diagnostic grâce à l’analyse des données du patient, de la même manière que des technologies similaires nous aident à évaluer si le contenu est adapté à la traduction automatique ou à la détection d’erreurs.
• Personnalisation : l’efficacité du traitement peut être améliorée en adaptant l’IA aux besoins individuels des patients, précisément parce qu’elle nous permet d’adopter une approche personnalisée dans la fourniture de services de transcription ou de traduction automatique.
• Utilisation en imagerie médicale : Les applications de reconnaissance d’images de l’IA peuvent être appliquées au domaine médical, ce qui permet d’améliorer l’interprétation des scanners et des tests.
• Réduction des coûts et automatisation : l’automatisation des processus permet d’alléger le système de santé et de le rendre moins coûteux afin d’organiser les processus et les tâches en flux de travail efficaces pour créer des processus plus rapides.
• Amélioration des résultats pour le patient : des diagnostics plus rapides et plus précis, associés à l’avènement de la médecine de précision, offrent une approche prometteuse du traitement et de la prévention des maladies en tenant compte des variations génétiques individuelles, de l’environnement et du mode de vie. De la même manière, nous pouvons obtenir des résultats plus précis pour nos clients en créant et en intégrant de manière transparente des glossaires sur mesure.

Risques liés à l’automatisation et à la technologie de l’IA incontrôlée dans le domaine de la santé et de la localisation

Si les avantages sont encourageants, les progrès promis par l’IA ne sont pas dépourvus de risques, d’erreurs et de violations de données auxquels doivent s’attaquer les professionnels de la santé, mais aussi les prestataires de services linguistiques pour garantir des résultats de qualité optimale en fonction du projet.

1. Implications éthiques de la prise de décision par l’IA : la prise de décision éthique nécessite un effort de collaboration pour définir les lignes directrices qui donnent la priorité à l’équité, à la transparence et à la responsabilité.
2. Entraînement approprié des machines : il est essentiel de souligner l’importance d’un entraînement de qualité des machines ; des machines mal entraînées pouvant donner des résultats contre-productifs pour les médecins. De même, les moteurs de traduction automatique doivent être correctement entraînés afin d’éviter les erreurs et d’améliorer les résultats. Hallucinations et biais : l’IA peut générer des réponses contenant des informations fausses ou trompeuses, et des biais peuvent être introduits en fonction du matériel utilisé pour l’entraînement. La traduction automatique, si elle n’est pas utilisée à bon escient, peut donner des résultats similaires. Il est extrêmement important d’évaluer soigneusement l’ampleur du travail humain nécessaire pour atteindre les résultats escomptés (c’est pourquoi nous fournissons 4 niveaux de post-édition selon le niveau de qualité du projet demandé).

Les flux de travail de MTPE (post-édition) de CPSL offrent 4 niveaux de qualité différents.

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3. Intégration/infrastructures de l’IA : l’intégration de l’IA dans les systèmes et infrastructures informatiques existants peut poser des problèmes.
4. Confidentialité et sécurité des données : les risques de cybersécurité liés à la santé sont une préoccupation importante, en particulier avec les dispositifs alimentés par l’IA. Aussi, il est important pour les fabricants de produits MedTech de garantir l’état de préparation réglementaire de leurs dispositifs médicaux, d’autant plus que le paysage réglementaire continue d’évoluer, non seulement dans leur propre pays, mais également sur leurs marchés cibles. Aux États-Unis, par exemple, des organismes de réglementation tels que la FDA et des cadres juridiques tels que celui fourni par l’HIPAA, ainsi que des agences gouvernementales telles que la FTC, jouent un rôle essentiel en assurant la sécurité et en protégeant les informations relatives aux patients.

La FDA supervise la sécurité et l’efficacité des produits médicaux alimentés par l’IA, qui sont réglementés en fonction de l’utilisation prévue et des niveaux de risque pour les patients. Les logiciels basés sur l’IA sont soumis à l’examen de la FDA en fonction de leur classification des risques, comme les autres dispositifs médicaux.

La FTC a récemment approuvé une résolution autorisant les procédures obligatoires dans les enquêtes non publiques relatives aux produits et services qui utilisent ou prétendent être créés à l’aide de l’intelligence artificielle (IA) ou qui prétendent en détecter l’utilisation.

La loi américaine HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act of 1996) joue également un rôle essentiel dans la protection des informations relatives aux patients. Elle fixe des normes nationales pour la protection des données sensibles relatives à la santé des patients et exige que les entités de santé mettent en œuvre des mesures de sécurité rigoureuses. La conformité est assurée par des audits, avec des sanctions importantes en cas de violation, ce qui souligne le rôle crucial de l’HIPAA dans le maintien de l’intégrité et de la confidentialité des informations relatives à la santé des patients.

La cybersécurité n’est pas non plus exempte de risques dans le domaine de la localisation, même si ces risques peuvent être éliminés par le biais d’une configuration et d’une expertise adéquates. Grâce à l’utilisation de systèmes de sécurité de haute technologie, d’informations cryptées et au respect de protocoles stricts dictés par les réglementations ISO, la localisation médicale peut être effectuée en garantissant la transmission et le stockage en toute sécurité des informations sensibles.

Comment concilier innovation et sécurité en utilisant l’IA dans le domaine médical et pour les projets de localisation

L’équilibre entre innovation et sécurité dans l’IA pour le domaine médical nécessite une approche harmonieuse qui donne la priorité à la sécurité des patients tout en adoptant des technologies de pointe. Seule la rigueur des tests et de la validation des systèmes d’IA peut garantir la fiabilité sans étouffer le progrès. La collaboration entre les technologues, les cliniciens et les régulateurs favorise un environnement où l’innovation prospère dans des limites sécurisées.

CPSL estime que cette approche, qui consiste à donner la priorité aux patients dans la mise en œuvre de la technologie au service des soins de santé doit être adoptée de la même manière lorsque la technologie est envisagée comme une solution pour nos clients : leurs besoins et leur protection sont également prioritaires. Nous estimons que cette stratégie est nécessaire dans tout type d’opération, c’est pourquoi nous étudions chaque projet et les particularités d’un secteur afin de fournir le meilleur flux de travail et les meilleures technologies à appliquer.

CPSL s’efforce de garantir l’intégrité, la disponibilité et la confidentialité des données.

Compte tenu de notre grande expérience en matière de localisation des outils de surveillance à distance des patients et des dispositifs portables, dans le respect des protocoles de sécurité stricts et des règles de gestion de la sécurité informatique, nous sommes le partenaire idéal pour vous aider à utiliser l’IA au sein de vos dispositifs médicaux. Contactez l’équipe de CPSL si vous souhaitez exceller dans l’intégration de l’IA dans vos dispositifs médicaux et au-delà.