IA dans la santé : Innovation, efficacité et disparités dans la recherche clinique
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L'intelligence artificielle (IA) révolutionne le domaine de la santé, en particulier la recherche clinique. Cependant, la mise en œuvre de l'IA en milieu clinique rencontre des défis en raison de disparités dans les données, les algorithmes, les participants et l'accessibilité technologique. Une revue systématique a identifié 159 études cliniques pilotées par l'IA, principalement menées en Amérique du Nord, en Europe et en Asie de l'Est par les États-Unis et la Chine. Les pays à revenu élevé comptaient le plus d'études, suivis des pays à revenu intermédiaire supérieur. Des déséquilibres de genre ont été observés parmi les sujets de recherche, avec peu d'études ayant une représentation égale de mâles et de femelles. Les initiatives pour traiter ces disparités incluent l'implication de chercheurs diversifiés et le maintien de la parité de genre dans la conception des études. Encourager les études multicentriques internationales et prendre en compte les défis rencontrés par les pays à revenu intermédiaire inférieur et faible est également crucial. En fin de compte, atteindre l'équité en matière de santé est essentiel pour l'application durable de l'IA dans le domaine de la santé.Dans le domaine de la santé, l'intelligence artificielle (IA) stimule l'innovation dans la recherche clinique et améliore l'efficacité des études. Cependant, son utilisation pratique dans les environnements cliniques est limitée, et il existe des disparités dans les études activées par l'IA, y compris les données et les algorithmes, les participants et l'accès à la technologie. Une revue systématique a identifié 159 études activées par l'IA, dont la majorité a été réalisée en Amérique du Nord, en Europe et en Asie de l'Est. La plupart des études ont été menées dans des pays à revenu élevé, avec une représentation limitée des pays à faible revenu.
Des disparités de genre ont également été constatées parmi les sujets de ces études. Seul un petit pourcentage avait un nombre égal de sujets masculins et féminins. Pour traiter ces disparités, il est important d'impliquer des chercheurs diversifiés et des sujets équilibrés en termes de genre dans les études activées par l'IA et d'encourager la collaboration internationale. Cela favorisera l'utilisation équitable et efficace de l'IA dans le domaine de la santé.
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