Les biais de l’intelligence artificielle ont un impact sur le développement de médicaments : AiCure

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L’intelligence artificielle et d’autres formes d’analyse de données avancées sont souvent considérées comme totalement impartiales et sans parti pris. Cependant, lorsque les personnes qui mettent en place les processus introduisent par inadvertance des biais, les résultats peuvent être affectés.

Rich Christie, médecin-chef d’AiCure, s’est récemment connecté à Outsourcing-Pharma pour parler des problèmes que les biais de l’IA peuvent entraîner dans les essais et le développement.

OSP : Pourriez-vous s’il vous plaît partager votre point de vue sur les biais autour des données d’essais cliniques ? Plus précisément, comment l’IA et d’autres outils analytiques avancés (largement considérés comme objectifs) peuvent-ils être orientés vers un groupe et/ou contre un autre ?

RC : Des biais peuvent survenir dans l’IA lorsque les données utilisées dans les ensembles de formation initiale ne sont pas complètement représentatives de la diversité présente dans les populations de patients suivantes. Après tout, la force et la généralisation des modèles d’IA reflètent les ensembles de données d’entraînement sous-jacents, c’est pourquoi l’évaluation cohérente de la qualité et de la quantité des ensembles de données est essentielle.

Par exemple, les ensembles de données sur lesquels de nombreux outils de vision par ordinateur se sont entraînés dans le passé manquaient de variabilité et de diversité ainsi qu’un certain nombre de dimensions, généralement parce que beaucoup d’entre eux étaient basés sur des programmeurs informatiques bénévoles, un groupe historiquement limité en diversité. Cela signifie que lorsque des outils visuels sont utilisés avec des patients d’origines diverses, le biais inhérent peut non seulement avoir un impact sur les opérations de recherche, mais il peut également affecter les résultats pour les patients et, en fin de compte, avoir un impact sur la capacité de fournir des données significatives pour étudier l’innocuité et l’efficacité des médicaments.

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