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Pendant des années, les professionnels vétérinaires ont appelé à la prudence quant à l'utilisation de "Dr Google" par les propriétaires de chevaux.Aujourd'hui, avec l'utilisation croissante de l'intelligence artificielle (IA) en médecine vétérinaire, les experts vétérinaires préviennent que la précipitation à adopter la technologie soulève certaines considérations éthiques. Dose d'injection de fer-dextran
"Une différence majeure entre la médecine vétérinaire et la médecine humaine est que les vétérinaires ont la capacité d'euthanasier les patients - ce qui peut être pour diverses raisons médicales et financières - de sorte que les enjeux des diagnostics fournis par les algorithmes d'IA sont très élevés", déclare Eli Cohen, associé. professeur clinique de radiologie au College of Veterinary Medicine de la North Carolina State University.
"Les produits d'IA humaine doivent être validés avant d'être mis sur le marché, mais actuellement, il n'existe aucune surveillance réglementaire pour les produits d'IA vétérinaire."
Dans une revue publiée dans la revue Veterinary Radiology and Ultrasound, Cohen discute des questions éthiques et juridiques soulevées par les produits vétérinaires d'IA actuellement utilisés.Il met également en évidence les principales différences entre l'IA vétérinaire et l'IA utilisée par les médecins humains.
L'IA est actuellement commercialisée auprès des vétérinaires pour la radiologie et l'imagerie, principalement parce qu'il n'y a pas suffisamment de radiologues vétérinaires en pratique pour répondre à la demande.
Cependant, Cohen souligne que l'analyse d'images par IA n'est pas la même chose qu'un radiologue qualifié interprétant des images à la lumière des antécédents médicaux et de la situation unique d'un animal.
Bien que l'IA puisse identifier avec précision certaines conditions sur une radiographie, les utilisateurs doivent comprendre les limites potentielles.Par exemple, l'IA peut ne pas être en mesure d'identifier toutes les conditions possibles et peut ne pas être en mesure de faire la distinction avec précision entre des conditions qui semblent similaires sur les rayons X mais qui ont des cours de traitement différents.
Actuellement, la Food and Drug Administration (FDA) des États-Unis ne réglemente pas l'IA dans les produits vétérinaires comme elle le fait en médecine humaine.Les produits vétérinaires peuvent arriver sur le marché sans surveillance au-delà de celle fournie par le développeur d'IA et la société.
"L'IA et son fonctionnement sont souvent une boîte noire, ce qui signifie que même le développeur ne sait pas comment il parvient à des décisions ou à des diagnostics", déclare Cohen.« Ajoutez à cela un manque de transparence des entreprises dans le développement de l'IA, y compris la façon dont l'IA a été formée et validée, et vous demandez aux vétérinaires d'utiliser un outil de diagnostic sans aucun moyen d'évaluer s'il est précis ou non.
«Étant donné que les vétérinaires obtiennent souvent une seule visite pour diagnostiquer et traiter un patient et ne bénéficient pas toujours d'un suivi, l'IA pourrait fournir des diagnostics erronés ou incomplets et un vétérinaire aurait une capacité limitée à identifier cela, à moins que le cas ne soit examiné ou un un résultat grave se produit », dit Cohen.
"L'IA est commercialisée en remplacement ou comme ayant une valeur similaire à l'interprétation d'un radiologue, car il existe une lacune sur le marché.La meilleure utilisation de l'IA à l'avenir, et certainement dans cette phase initiale de déploiement, est avec ce qu'on appelle un radiologue dans la boucle, où l'IA est utilisée conjointement avec un radiologue, et non à la place d'un seul », déclare Cohen.
"C'est la manière la plus éthique et la plus défendable d'utiliser cette technologie émergente : en tirer parti pour que davantage de vétérinaires et d'animaux de compagnie aient accès aux consultations de radiologues, mais surtout pour que des experts du domaine dépannent l'IA et préviennent les résultats indésirables et les dommages aux patients."
Cohen recommande que les experts vétérinaires s'associent aux développeurs d'IA pour garantir la qualité des ensembles de données utilisés pour former l'algorithme, et que des tests de validation tiers soient effectués avant que les outils d'IA ne soient rendus publics.
"Presque tout ce qu'un vétérinaire pourrait diagnostiquer sur des radiographies peut présenter un risque moyen à élevé, ce qui signifie qu'il peut entraîner des changements dans le traitement médical, la chirurgie ou l'euthanasie, soit en raison du diagnostic clinique, soit des contraintes financières du client.
« Ce niveau de risque est le seuil que la FDA utilise en médecine humaine pour déterminer s'il doit y avoir un radiologue dans la boucle.Nous serions avisés en tant que profession d'adopter un modèle similaire.
"L'IA est un outil puissant et changera la façon dont la médecine est pratiquée, mais la meilleure pratique à l'avenir sera de l'utiliser en accord avec les radiologues pour améliorer l'accès et la qualité des soins aux patients, au lieu de l'utiliser pour remplacer ces consultations."
Le journal, « Premièrement, ne pas faire de mal.Ethical and Legal Issues of Artificial Intelligence and Machine Learning in Veterinary Radiology and Radiation Oncology », apparaît dans le numéro du 13 décembre de la revue.Cohen l'a co-écrit avec Ira Gordon.
Cohen, EB, Gordon, IK.Premierement ne faites pas de mal.Enjeux éthiques et juridiques de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique en radiologie vétérinaire et en radio-oncologie.Échographie radiol vétérinaire.2022 ;63(Suppl. 1): 840– 850. https://doi.org/10.1111/vru.13171
La critique, publiée sous licence Creative Commons, peut être lue ici.
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