Gouverner le développement et l’adoption de l’IA en santé
La politique de domination de l’IA se poursuit, ayant débuté par un ordre exécutif visant à lever les « obstacles » à l’innovation de l’IA pour promouvoir le « bien-être humain, la compétitivité économique et la sécurité nationale. »
Récemment, une nouvelle stratégie et un plan de conformité ont été publiés, reflétant un effort pour promouvoir le déploiement de l’IA dans le secteur de la santé afin d’améliorer la santé publique et d’optimiser l’efficacité du personnel. La stratégie repose sur cinq piliers :
Les cinq piliers de la stratégie
(1) Assurer la gouvernance et la gestion des risques pour la confiance du public, (2) Concevoir des infrastructures et des plateformes selon les besoins des utilisateurs, (3) Promouvoir le développement de la main-d’œuvre et réduire la charge pour l’efficacité, (4) Favoriser la recherche en santé et la reproductibilité grâce à des normes scientifiques élevées, et (5) Moderniser la prestation des soins et de la santé publique pour de meilleurs résultats.
Cette stratégie vise à établir une infrastructure robuste et à accélérer l’innovation en IA tout en respectant la confidentialité des informations personnelles.
Gouvernance et principes
La stratégie souligne l’importance d’une gouvernance ancrée dans des principes fondamentaux tels que la transparence, la supervision, l’équité, la confidentialité et la sécurité. Un conseil de gouvernance a été formé pour unifier les efforts en matière d’IA à travers les divisions, tout en maintenant un système de gouvernance agile.
Plan de conformité
Le plan de conformité est une réponse à un mandat visant à développer des plans de gestion des risques pour l’adoption de l’IA. Il maintiendra un inventaire public des cas d’utilisation de l’IA, créant une taxonomie standard et fournissant des métriques claires pour l’utilisation potentielle de l’IA à fort impact.
Défis pratiques
Les ambitions déclarées reflètent une tentative stratégique de passer d’une expérimentation fragmentée à un effort national coordonné pour une adoption plus rapide. Cependant, cette mise en œuvre ambitieuse pourrait rencontrer des défis, notamment en raison de la diversité des programmes supervisés et des différents profils de risque.
Implications pour les parties prenantes
La stratégie pourrait avoir des implications au-delà du gouvernement fédéral, servant de modèle pour les agences de santé, les systèmes de santé privés et d’autres parties prenantes. À mesure que l’IA devient plus intégrée dans la prestation des soins, les normes établies pourraient influencer des pratiques plus larges.
Conclusion
En combinant ambition, transparence et interopérabilité, cette approche semble positionner le secteur de la santé pour identifier et élever les innovations les plus efficaces en matière d’IA. Les parties prenantes doivent suivre ces développements pour mieux comprendre l’évolution des politiques et informer les meilleures pratiques dans le secteur privé.
