Supprimer les préjugés des outils d’IA des soins de santé

Supprimer les préjugés des outils d’IA des soins de santé

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Les progrès rapides de l’intelligence artificielle (IA) ont ouvert la voie à la création d’une vaste gamme de nouveaux outils de soins de santé, mais pour garantir que ces outils n’exacerbent pas les inégalités préexistantes en matière de santé, les chercheurs recommandent l’utilisation de données plus représentatives dans leur développement.

Des chercheurs du département Nuffield d'orthopédie, de rhumatologie et des sciences musculo-squelettiques (NDORMS) de l'Université d'Oxford, de l'University College London et du Centre for ethnic Health Research, soutenus par Health Data Research UK, ont étudié pour la première fois tous les détails des données sur l'origine ethnique dans le NHS. . Ils soulignent l’importance d’utiliser des données représentatives dans la prestation de soins de santé et ont compilé ces informations dans une base de données prête pour la recherche.

La nouvelle étude, publiée dans Données scientifiques, est la première partie d'un projet en trois phases qui vise à réduire les biais dans les modèles de prédiction de la santé de l'IA qui sont formés sur des données de patients réels. Le projet, qui aborde les disparités ethniques mises en évidence pendant la pandémie, fait partie de l'étude nationale de base sur les données et la connectivité du gouvernement britannique sur le COVID-19, dirigée par Health Data Research UK.

Les chercheurs ont utilisé des données anonymisées sur l'origine ethnique et d'autres caractéristiques provenant des dossiers de santé des médecins généralistes et des hôpitaux, accessibles en toute sécurité au sein du service Secure Data Environment (SDE) du NHS England, via le CVD-COVID-UK/COVID-IMPACT du British Heart Foundation Data Science Center. Consortium.

C’est la première fois que les données sur l’origine ethnique des patients sont étudiées de manière aussi approfondie et étendue pour l’ensemble de la population d’Angleterre. Les chercheurs ont pu combiner les enregistrements pour analyser l’origine ethnique auto-identifiée des patients enregistrée à travers plus de 489 codes potentiels.

Les chercheurs ont analysé comment plus de 61 millions de personnes en Angleterre ont identifié leur appartenance ethnique dans plus de 250 groupes différents. Ils ont également examiné les caractéristiques des personnes n’ayant aucune trace de leur origine ethnique et la manière dont des conflits peuvent survenir dans les données sur l’origine ethnique des patients. Les données, désormais disponibles pour d'autres chercheurs, montrent qu'un patient sur dix n'a pas de dossier d'origine ethnique et qu'environ 12 % des patients avaient des codes d'origine ethnique contradictoires dans leurs dossiers.

Sara Khalid, professeure agrégée d'informatique de la santé et de science des données biomédicales à NDORMS, a expliqué : « L'inéquité en matière de santé a été mise en évidence pendant la pandémie de COVID19, où les individus issus de milieux ethniques divers ont été touchés de manière disproportionnée, mais le problème est de longue date et comporte de multiples facettes.

« Étant donné que la technologie des soins de santé basée sur l'IA dépend des données qui y sont introduites, un manque de données représentatives peut conduire à des modèles biaisés qui finissent par produire des évaluations de santé incorrectes. De meilleures données provenant de contextes réels, telles que les données que nous avons collectées. , peut conduire à une meilleure technologie et, à terme, à une meilleure santé pour tous. »

Le professeur Cathie Sudlow, scientifique en chef à Health Data Research UK et directrice de son centre de science des données BHF, a déclaré : « Nous sommes ravis de soutenir des centaines de chercheurs pour exploiter la puissance des riches données de santé du Royaume-Uni. Cette étude sur l'enregistrement de l'origine ethnique met en évidence à quel point les sources de données de santé de l’ensemble de la population anglaise peuvent être consultées et analysées de manière sûre et sécurisée, fournissant ainsi des informations pertinentes pour tout le monde.

“Les résultats permettront aux professionnels de la santé, aux patients, aux soignants et aux décideurs politiques de prendre de meilleures décisions qui bénéficieront aux personnes de tous âges, groupes ethniques et milieux sociaux à travers le pays.”

L'étude a évalué le détail disponible des données sur l'origine ethnique dans le NHS England, notamment à travers différents types de codes d'origine ethnique. Par exemple, les hôpitaux du NHS enregistrent les données des patients via 19 codes d'origine ethnique, tandis que les médecins généralistes utilisent les codes SNOMED-CT mondialement reconnus, au nombre de 489. Cependant, les chercheurs en santé perdent les détails les plus fins de ces systèmes d'enregistrement car ils regroupent généralement ces groupes en seulement cinq ou six, ce qui pourrait conduire à des recherches moins précises.

Les chercheurs prévoient de démontrer la valeur de ces résultats dans les phases ultérieures du projet, qui se concentreront d'abord sur l'utilisation de ces résultats détaillés sur les données ethniques pour mieux décrire comment différentes ethnies ont été touchées par la pandémie de COVID-19, puis alimenteront davantage des outils équitables d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique adaptés à une utilisation par divers groupes de patients.

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