Generative AI systems in healthcare: Challenges and prospects
Bernard Nordlingera, Claude Kirchnerb, Olivier de Fresnoyec, au nom d’un groupe de travail de l’Académie nationale demédecine
Résumé: La santé est un des domaines majeurs d’application des technologies dites d’intelligence artificielle. Tous les domaines de la santé et toutes les spécialités sont concernés. Les systèmes d’intelligence artificielle générative (SIAgen) impressionnent par leur capacité à produire en quelques secondes des textes souvent pertinents, mais aussi parfois erronés. Leurs champs d’applications dans le domaine de la santé sont vastes et peuvent aller de l’aide à la rédaction de notes d’information à la rédaction de thèses ou de projets de programme de recherche. Pour les utiliser à bon escient il est important d’en connaître les principes defonctionnement. Les SIAgen fonctionnent à partir d’auto-apprentissage basé sur un nombre extrêmement élevé d’exemples, ce qui est très différent de l’approche humaine, qui s’appuie sur l’expérience, le contexte et un système de valeurs. Ils génèrent des textes avec une grande rapidité mais ne sont pas entraînés à rechercher ou à dire la vérité. Une validation humaine est donc toujours nécessaire. Par ce rapport, l’Académie nationale de médecine explicite plusieurs de ces avancées pour la santé, décrit les enjeux d’éthique associés et recommande des points d’actions à mettre en œuvre sans délai.
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Rapport-24-03-Syst-mes-d-IA-g-n-rative-en-s_2024_Bulletin-de-l-Acad-mie-Nat