Protéger et Engager les populations vulnérables dans le développement des Modèles prédictifs en soins de santé primaires pour une IA inclusive, diversifiée et équitable (PREMIA)

Ce projet vise à effectuer un scan environnemental des modèles prédictifs basés sur l’IA en santé primaire dans la littérature publiée et en effectuant des entrevues avec des acteurs clés ; à former des groupes de réflexion incluant des experts cliniques, éthiques et du savoir expérientiel des populations vulnérables qui travailleront à identifier et évaluer les biais dans les modèles prédictifs ; à implanter des recommandations du groupe de travail dans un modèle, recueillir l’expérience des développeurs et développeuses et des utilisateurs et utilisatrices, évaluer l’acceptabilité, la faisabilité et la pertinence des paramètres et la fidélité de l’implantation des recommandations.

Chercheuse principale

Cochercheuses et cochercheurs

Publications

Risk of Bias Mitigation for Vulnerable and Diverse Groups in Community-Based Primary Health Care Artificial Intelligence Models: Protocol for a Rapid Review

Maxime Sasseville, Steven Ouellet, Caroline Rhéaume, Vincent Couture, Philippe Després, Jean-Sébastien Paquette, Karine Gentelet, David Darmon, Marie-Pierre Gagnon

La littérature actuelle identifie plusieurs avantages potentiels des modèles d'intelligence artificielle pour la santé des populations et l'efficacité des systèmes de santé. Cependant, il existe un manque de compréhension sur la manière dont le risque de biais est pris en compte dans le développement des algorithmes d' ...

Ne manquez rien de l’actualité de l’Obvia!

Recevez les nouvelles de la communauté, les événements à venir et les opportunités liées à la recherche.