Responsabilité Médicale et Intelligence Artificielle : Une Révolution au Service de l’Enseignement Médical et de la Pratique Clinique
Prepared by the researche : Ph D Student El Ouadoudi loubna, Université Mohammed V, Royaume du Maroc
Democratic Arabic Center
Journal of Political Science and Law : forty-first Issue – September 2024
A Periodical International Journal published by the “Democratic Arab Center” Germany – Berlin
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Résumé
Cet article analyse l’impact de l’Intelligence Artificielle (IA) sur la médecine, en particulier sur la responsabilité médicale et l’enseignement médical. La méthodologie utilisée comprend une analyse des défis juridiques et éthiques associés à l’IA dans les décisions cliniques, ainsi qu’une évaluation des changements nécessaires dans l’enseignement médical pour intégrer ces technologies. Les conclusions indiquent que l’IA peut améliorer les diagnostics, les traitements et l’enseignement médical, tout en soulevant des questions complexes sur la responsabilité en cas d’erreur et sur les nouvelles exigences pédagogiques.
INTRODUCTION
L’émergence de l’Intelligence Artificielle (IA) au sein du domaine médical représente une avancée technologique majeure, capable de transformer en profondeur les pratiques cliniques et l’enseignement de la médecine. Depuis les premières applications de l’IA dans le diagnostic automatisé jusqu’aux systèmes sophistiqués de soutien à la décision clinique, ces technologies ont montré leur potentiel à améliorer la précision des diagnostics, à optimiser les traitements et à personnaliser les soins aux patients. Cependant, cette révolution technologique s’accompagne de défis significatifs, notamment en matière de responsabilité médicale.
Traditionnellement ancrée dans l’évaluation des actes humains, la responsabilité médicale se trouve toujours confrontée à de nouvelles interrogations : Qui est responsable en cas d’erreur lorsque l’IA intervient dans la prise de décision médicale ? Comment les praticiens peuvent-ils se prémunir contre les risques juridiques liés à l’utilisation de ces technologies ? Ces questions deviennent d’autant plus cruciales que l’IA s’impose non seulement dans la pratique clinique, mais aussi dans l’enseignement médical, influençant la formation des futurs médecins et la manière dont ils appréhendent leur responsabilité professionnelle.
L’enseignement médical, étant un pilier fondamental de la formation des praticiens, doit aujourd’hui s’adapter à cette nouvelle ère. A cet effet, Les méthodes pédagogiques traditionnelles sont appelées à évoluer pour intégrer les outils basés sur l’IA, offrant ainsi des possibilités inédites de simulations cliniques, de diagnostics virtuels, et d’apprentissage personnalisé. Toutefois, cette transformation soulève également des enjeux éthiques et pédagogiques : comment garantir que les médecins en formation acquièrent non seulement des compétences techniques, mais aussi une compréhension approfondie des implications juridiques et éthiques de l’IA[1] ?
Face à ces défis, cet article propose d’explorer les interactions entre l’intelligence artificielle, la responsabilité médicale, et l’enseignement en médecine. Nous analyserons dans un premier temps l’impact de l’IA sur les principes de responsabilité médicale, en mettant en lumière les défis juridiques et éthiques qu’elle soulève. Dans un second temps, nous examinerons les apports de l’IA dans l’enseignement médical, en insistant sur les transformations pédagogiques qu’elle induit, ainsi que sur les défis à relever pour former des médecins compétents et responsables dans ce nouvel environnement technologique. Enfin, nous esquisserons les perspectives d’une synergie entre l’IA et la responsabilité médicale dans l’enseignement, en envisageant les évolutions futures qui pourraient redéfinir la pratique clinique et l’éducation médicale.
- LA RESPONSABILITE MEDICALE A L’ÈRE DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
- Définition et cadre juridique de la responsabilité médicale
La responsabilité médicale est un concept juridique fondamental qui repose sur l’obligation pour les professionnels de santé de fournir des soins conformes aux standards de la pratique médicale[2]. En cas de défaillance ou d’erreur dans la prestation de ces soins, les praticiens peuvent être tenus pour responsables des dommages causés aux patients.
Historiquement, la responsabilité médicale s’est construite autour de la notion de faute, c’est-à-dire le manquement à une obligation de moyen ou de résultat, en fonction des législations en vigueur. En Europe, par exemple, les systèmes de droit civil, comme en France, privilégient une responsabilité fondée sur la faute prouvée, tandis que d’autres juridictions, comme aux États-Unis, appliquent un régime plus strict, avec la possibilité d’invoquer la responsabilité sans faute dans certains cas[3].
La responsabilité médicale peut prendre différentes formes : civile, disciplinaire, administrative et pénale. Dans le cadre de la responsabilité civile, le médecin est tenu de garantir la sécurité du patient et de respecter les obligations contractuelles issues de la relation médecin-patient. Cela inclut la fourniture de soins consciencieux et attentifs, conformes aux données acquises de la science. En cas de faute, le médecin peut être tenu responsable et contraint d’indemniser la victime. La preuve d’une faute médicale est souvent difficile à établir, nécessitant des expertises médicales pour éclairer les questions techniques. De plus, la responsabilité médicale suppose la présence d’un préjudice et d’un lien de causalité entre la faute et le dommage subi par le patient.
Avec l’avènement de l’intelligence artificielle, ces principes juridiques doivent être repensés. L’IA, lorsqu’elle est utilisée dans un cadre médical, peut être considérée comme un “assistant” ou un “outil” du praticien. Cependant, la nature algorithmique et autonome de certaines applications pose la question de la répartition de la responsabilité en cas de défaillance. Par exemple, si une IA diagnostique de manière erronée une pathologie, est-ce le développeur de l’algorithme, l’établissement de santé, ou le praticien qui est responsable ? Le cadre juridique actuel peine à répondre de manière univoque à ces interrogations, d’où la nécessité de réévaluer les concepts de responsabilité en intégrant les spécificités de l’IA.
- Impact de l’Intelligence Artificielle sur la responsabilité médicale
L’intégration de l’intelligence artificielle dans la pratique médicale bouleverse le paysage de la responsabilité médicale en introduisant de nouveaux défis. L’un des aspects les plus problématiques est le potentiel d’erreurs induites par l’IA. Contrairement à une erreur humaine, une erreur algorithmique peut être le résultat d’un biais dans les données d’entraînement, d’un défaut de conception, ou d’un manque de mise à jour face aux nouvelles connaissances médicales[4]. Dans de tels cas, il devient difficile de déterminer le responsable : le concepteur du logiciel, l’utilisateur du dispositif médical, ou même l’organisme de régulation qui a validé l’utilisation de l’IA.
Les premiers cas de jurisprudence commencent à émerger, apportant des éléments de réponse tout en soulevant de nouvelles questions. Par exemple, dans certains systèmes juridiques, une approche collaborative est privilégiée, où la responsabilité peut être partagée entre plusieurs acteurs, notamment le développeur de l’IA et le praticien utilisateur. En Europe, le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) et la directive sur la responsabilité du fait des produits défectueux jouent un rôle clé dans la définition des responsabilités, en imposant aux développeurs de prouver la robustesse et la sécurité de leurs produits[5].
Cependant, la diversité des approches juridiques à travers le monde complexifie encore davantage la situation. Aux États-Unis, la Food and Drug Administration (FDA) a établi des lignes directrices pour la régulation des dispositifs médicaux basés sur l’IA, mais ces normes restent en évolution et ne couvrent pas tous les aspects de la responsabilité. Au Maroc, bien que l’adoption de l’IA en médecine soit encore à ses débuts, la législation se prépare à intégrer ces nouvelles réalités en s’inspirant des cadres juridiques européens et internationaux.
L’adaptation du cadre juridique est donc indispensable pour protéger les patients tout en encourageant l’innovation. Les praticiens doivent également être conscients des responsabilités qu’ils endossent en utilisant des systèmes d’IA, notamment en s’assurant de la validation clinique des outils qu’ils emploient et en restant informés des mises à jour et des limitations de ces technologies[6].
III. L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE AU SERVICE DE L’ENSEIGNEMENT MEDICAL
- Apports de l’IA dans la formation des médecins
L’intelligence artificielle (IA) représente un changement de paradigme dans la formation des médecins, en offrant des outils d’apprentissage innovants et personnalisés qui complètent les méthodes pédagogiques traditionnelles. Les applications de l’IA dans l’enseignement médical vont de la simulation clinique avancée à la personnalisation des parcours d’apprentissage, en passant par l’amélioration des capacités d’évaluation des compétences des étudiants.
Tout d’abord, l’IA peut servir d’outil pédagogique innovant, permettant un apprentissage adaptatif qui s’ajuste aux compétences, aptitudes et objectifs de chaque étudiant. « L’apprentissage adaptatif » (adaptive learning) utilise les connaissances en neurosciences cognitives pour adapter le parcours pédagogique à chaque apprenant, renforçant ainsi l’efficacité de l’enseignement[7]. Les systèmes d’IA peuvent également intégrer des notions essentielles sur les algorithmes et les probabilités dans la formation médicale continue. Cela est crucial car l’analyse des probabilités et des risques est essentielle à la pratique de la médecine actuelle. Les médecins doivent se former à l’interprétation et à la réponse aux prévisions générées par les outils d’aide à la décision basés sur l’IA, ce qui exige des compétences qui font souvent défaut à beaucoup d’entre eux.
Ensuite, les simulateurs basés sur l’IA permettent aux étudiants en médecine de s’entraîner dans des environnements virtuels qui reproduisent fidèlement des situations cliniques complexes. Ces simulateurs peuvent générer une multitude de scénarios, allant des urgences médicales aux pathologies rares, offrant ainsi aux étudiants la possibilité de s’exercer dans des conditions qu’ils rencontreraient rarement dans leur pratique quotidienne. De plus, l’IA peut adapter ces simulations au niveau de compétence de chaque étudiant, en augmentant progressivement la complexité des cas présentés en fonction de leurs performances.
En outre, l’intégration de l’IA dans la formation médicale nécessite un rapprochement avec les cursus d’ingénierie en informatique. Cela permettrait de former les étudiants sur les progrès technologiques et leur application dans la pratique quotidienne, ainsi que sur l’impact global sur la profession médicale. La création d’une discipline spécifique « Médecine et IA » est ainsi proposée pour former les étudiants de manière complète et cohérente.
L’IA contribue également à la personnalisation de l’enseignement médical. Grâce à l’analyse des données d’apprentissage, les systèmes basés sur l’IA peuvent identifier les points faibles et forts de chaque étudiant, et proposer des modules d’apprentissage adaptés à leurs besoins spécifiques. Cela permet de maximiser l’efficacité de la formation en ciblant les lacunes des étudiants tout en renforçant leurs compétences. En outre, les systèmes d’IA peuvent fournir un retour immédiat et détaillé aux étudiants, leur permettant ainsi de comprendre et de corriger leurs erreurs en temps réel.
- Transformation des pratiques pédagogiques
L’intégration de l’IA dans l’enseignement médical n’est pas sans conséquence sur les pratiques pédagogiques traditionnelles. Les enseignants sont amenés à repenser leurs méthodes d’enseignement pour tirer pleinement parti des technologies d’IA. Par exemple, l’IA peut automatiser certaines tâches administratives et de gestion, comme la correction des examens ou l’évaluation des compétences pratiques, permettant ainsi aux enseignants de se concentrer davantage sur l’accompagnement personnalisé des étudiants et sur l’enseignement des compétences critiques[8].
L’IA est devenue un outil fondamental dans l’éducation médicale, permettant une personnalisation de l’apprentissage et une optimisation des méthodes d’enseignement. Par exemple, des plateformes comme « SIMUNEST » utilisent des moteurs d’IA pour aider les étudiants en sciences de la santé à renforcer leur apprentissage de manière plus efficace, en adaptant les contenus et les exercices aux besoins individuels de chaque apprenant[9].
Les curricula médicaux évoluent également pour intégrer les connaissances et les compétences nécessaires à l’utilisation des technologies d’IA. Les futurs médecins doivent non seulement être formés à l’utilisation des outils d’IA, mais aussi comprendre les principes de base de leur fonctionnement, ainsi que les limitations et les implications éthiques de leur utilisation. Cela implique l’inclusion de nouvelles disciplines dans les programmes de formation, telles que l’informatique médicale, l’éthique de l’IA, et la science des données.
La transformation des pratiques pédagogiques passe également par une révision des méthodes d’évaluation. Les évaluations traditionnelles, basées principalement sur des examens écrits et des stages cliniques, doivent être complétées par des évaluations plus spécifiques, qui prennent en compte la capacité des étudiants à utiliser et à interpréter les outils d’IA dans des contextes cliniques. Ces évaluations doivent aussi mesurer la compréhension des implications juridiques et éthiques liées à l’utilisation de l’IA en médecine[10].
- Défis et opportunités
L’intégration de l’IA dans l’enseignement médical pose également des défis importants. L’un des principaux défis est la nécessité de former les enseignants eux-mêmes à ces nouvelles technologies. Il est essentiel que les enseignants soient non seulement compétents dans l’utilisation des outils d’IA, mais aussi capables de transmettre ces compétences de manière efficace aux étudiants. Cette formation des enseignants nécessite des ressources, du temps, et une adaptation des institutions éducatives[11].
Malgré ces défis, les opportunités offertes par l’IA dans l’enseignement médical sont immenses. L’IA a le potentiel de révolutionner la manière dont les médecins sont formés, en rendant l’apprentissage plus interactif, plus personnalisé, et plus efficace. Elle peut également contribuer à combler les écarts dans l’accès à une formation médicale de qualité, en offrant des ressources d’apprentissage à distance et des simulations virtuelles à des étudiants du monde entier.
En outre, l’IA peut améliorer la personnalisation de l’apprentissage, offrant des parcours pédagogiques adaptés aux besoins individuels des étudiants. Les simulateurs et les environnements de réalité virtuelle permettent des expériences d’apprentissage immersives et interactives, renforçant ainsi la compréhension et les compétences pratiques des futurs professionnels de la santé. De plus, l’IA peut aider à analyser de grandes quantités de données, facilitant l’accès à des informations précieuses pour les étudiants et les professionnels de santé, et améliorant ainsi la qualité des soins.
Cependant, cette intégration est également confrontée à plusieurs défis. L’un des principaux défis est la nécessité d’une formation adéquate des professionnels de santé pour qu’ils puissent maîtriser et utiliser efficacement les outils d’IA. Il est essentiel de former les médecins et les étudiants en médecine aux principes de l’IA, à ses avantages et à ses limites, afin qu’ils puissent évaluer et utiliser ces technologies de manière éclairée et responsable. De plus, les questions éthiques et légales liées à l’utilisation de l’IA en médecine doivent être abordées, notamment en matière de confidentialité des données et de consentement éclairé.
De surcroit, l’intégration de l’IA dans l’enseignement médical nécessite une réflexion approfondie sur la manière dont ces technologies peuvent être utilisées pour améliorer l’organisation des soins et la prise en charge des patients. Les professionnels de santé doivent être capables de repenser leur pratique pour intégrer les outils d’IA de manière à maximiser les bénéfices pour les patients tout en minimisant les risques. Cela implique une collaboration étroite entre les professionnels de la santé, les chercheurs et les décideurs pour établir des cadres réglementaires et des standards éthiques qui guideront l’utilisation responsable de l’IA dans le domaine médical
Un autre défi majeur est l’éthique de l’utilisation de l’IA dans l’enseignement médical. La dépendance excessive à l’égard des outils d’IA peut entraîner une déshumanisation de l’enseignement, où l’accent est mis sur les compétences techniques au détriment des compétences humaines essentielles, telles que l’empathie et la communication. Il est donc crucial de maintenir un équilibre entre l’utilisation de l’IA et l’enseignement des valeurs fondamentales de la médecine.
En conclusion, bien que l’intégration de l’IA dans l’enseignement médical pose des défis, elle offre également des opportunités sans précédent pour améliorer la formation des médecins. Il est essentiel que ces technologies soient intégrées de manière réfléchie et éthique, afin de maximiser leurs bénéfices tout en minimisant leurs risques.
- SYNERGIE ENTRE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ET LA RESPONSABILITE MEDICALE DANS L’ENSEIGNEMENT
- Cas d’étude : enseigner la responsabilité médicale à l’ère de l’IA
L’introduction de l’intelligence artificielle (IA) dans le domaine médical ne se limite pas à la pratique clinique, mais s’étend également à l’enseignement de la responsabilité médicale. L’IA peut jouer un rôle crucial en aidant à enseigner les complexités de la responsabilité dans un contexte où les décisions médicales sont partiellement ou totalement automatisées. En intégrant l’IA dans les programmes pédagogiques, les étudiants en médecine peuvent être exposés à des scénarios simulés qui reflètent des situations réelles, où les implications de la responsabilité sont directement liées aux actions (ou inactions) de systèmes d’IA.
Un exemple pertinent est l’utilisation de simulateurs basés sur l’IA pour illustrer des cas de diagnostic erroné où l’algorithme a joué un rôle clé. Les étudiants peuvent être amenés à analyser ces scénarios, identifier les points de défaillance, et discuter de la répartition de la responsabilité entre le praticien, le développeur du logiciel, et l’établissement médical. Ce type de formation permet non seulement de comprendre les enjeux juridiques, mais aussi d’apprendre à naviguer dans des situations complexes où l’IA est impliquée[12].
De plus, l’enseignement de la responsabilité médicale peut être enrichi par des méthodes d’évaluation basées sur l’IA, qui mesurent la capacité des étudiants à appliquer les concepts de responsabilité dans des environnements cliniques simulés. Ces évaluations peuvent inclure des questions sur la prise de décision éthique, la gestion des erreurs médicales impliquant l’IA, et l’interprétation des résultats produits par des systèmes intelligents.
- Perspectives et évolutions futures
En regardant vers l’avenir, il est clair que la synergie entre l’intelligence artificielle et la responsabilité médicale dans l’enseignement ouvrira la voie à de nouvelles formes de pratiques cliniques et à un cadre éducatif innovant. L’un des développements les plus prometteurs est l’émergence de la médecine prédictive, où l’IA joue un rôle central dans l’analyse des données de santé pour anticiper les risques et proposer des interventions préventives. Cela soulève des questions nouvelles concernant la responsabilité : si une IA prédit un risque que le clinicien choisit d’ignorer ou de ne pas suivre, qui est alors responsable des conséquences [13]?
La formation médicale devra évoluer pour préparer les futurs praticiens à ces nouvelles réalités. Cela implique non seulement une compréhension approfondie des algorithmes et de leurs limites, mais aussi une capacité à évaluer les risques juridiques associés à l’utilisation de ces technologies. Les médecins de demain devront être à la fois techniciens et éthiciens, capables de concilier les avancées technologiques avec les impératifs de la responsabilité médicale.
Les instances régulatrices et les établissements d’enseignement devront collaborer pour définir des standards éducatifs qui intègrent ces nouvelles dimensions. Cela inclut l’élaboration de guidelines spécifiques pour l’usage de l’IA en médecine, ainsi que la mise en place de certifications pour les logiciels d’IA utilisés en contexte clinique. Par ailleurs, les formations continues devront être adaptées pour permettre aux praticiens déjà en exercice de se mettre à jour sur les technologies émergentes et leurs implications juridiques[14].
Enfin, il est probable que de nouvelles professions émergeront à l’intersection entre la médecine, le droit, et la technologie, comme des spécialistes en droit médical de l’IA ou des consultants en éthique de l’IA. Ces experts joueront un rôle clé dans l’accompagnement des professionnels de santé, des patients, et des institutions face aux défis posés par l’intelligence artificielle.
CONCLUSION
L’introduction de l’intelligence artificielle (IA) dans le domaine médical constitue une avancée majeure, promettant d’améliorer la précision des diagnostics, d’optimiser les traitements, et de personnaliser les soins de manière sans précédent. Cependant, cette révolution technologique apporte également son lot de défis, notamment en ce qui concerne la responsabilité médicale et l’enseignement des futurs praticiens.
Cet article a exploré les différentes facettes de cette transformation, en mettant en lumière l’impact de l’IA sur la responsabilité médicale et son intégration dans l’enseignement médical. D’une part, l’IA modifie en profondeur les principes traditionnels de responsabilité, en introduisant de nouvelles questions sur la répartition des responsabilités en cas d’erreurs ou de défaillances des systèmes automatisés. D’autre part, elle offre des outils pédagogiques innovants qui transforment la manière dont les médecins sont formés, tout en soulevant des défis éthiques et pratiques majeurs.
Il est essentiel que les cadres juridiques et éducatifs évoluent pour accompagner cette mutation. Les législations doivent être adaptées pour prendre en compte les spécificités de l’IA, en établissant des normes claires et des lignes directrices pour la responsabilité en cas de dommages causés par des systèmes intelligents. Simultanément, l’enseignement médical doit intégrer les compétences nécessaires pour utiliser et comprendre ces technologies, tout en formant des praticiens capables de naviguer dans un environnement où l’IA joue un rôle de plus en plus central.
Enfin, cette synergie entre l’intelligence artificielle et la responsabilité médicale ne doit pas être vue uniquement comme un défi, mais aussi comme une opportunité de repenser et d’améliorer la pratique médicale et la formation des médecins. En préparant les professionnels de santé à ces nouvelles réalités, nous pouvons non seulement
L’intelligence artificielle (IA) marque une ère nouvelle dans le domaine médical, transformant profondément la manière dont les soins sont dispensés et enseignés. L’intégration de l’IA dans la pratique clinique et l’enseignement médical offre des opportunités sans précédent pour améliorer la qualité des soins, personnaliser l’apprentissage, et préparer les futurs médecins à un environnement de plus en plus technologique. Cependant, cette révolution technologique s’accompagne de défis juridiques et éthiques majeurs, notamment en ce qui concerne la responsabilité médicale[15].
À travers cet article, nous avons exploré la complexité de la responsabilité médicale à l’ère de l’IA, soulignant la nécessité d’adapter les cadres juridiques existants pour répondre aux nouvelles réalités. L’IA introduit des questions inédites concernant la répartition de la responsabilité en cas de faute médicale, qui exigent une réévaluation des concepts traditionnels. Parallèlement, nous avons montré comment l’IA peut enrichir l’enseignement médical, non seulement en améliorant les méthodes pédagogiques, mais aussi en introduisant de nouvelles façons d’enseigner et d’évaluer la responsabilité médicale.
L’avenir de la médecine repose sur la capacité des institutions, des professionnels de santé, et des régulateurs à collaborer pour intégrer l’IA de manière éthique et responsable. Cela implique une formation continue des praticiens aux technologies émergentes, l’élaboration de standards éducatifs qui reflètent les défis posés par l’IA, et la création de nouveaux cadres législatifs adaptés à ces évolutions[16].
En conclusion, bien que l’intelligence artificielle pose des défis complexes, elle offre également une occasion unique de repenser et d’améliorer la responsabilité médicale et l’enseignement en médecine. Une approche équilibrée, qui allie innovation technologique et prudence juridique, sera essentielle pour tirer parti de tout le potentiel de l’IA tout en protégeant les droits des patients et en garantissant la qualité des soins. La synergie entre l’IA et la responsabilité médicale, loin d’être un simple défi, peut devenir un puissant levier pour façonner l’avenir de la médecine.
BIBLIOGRAPHIE
Ouvrages
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Articles scientifiques
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Rapports et conférences
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Sites web et ressources en ligne
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[1] Cocquyt, J., L’intelligence Artificielle en Médecine : Enjeux et Perspectives, Presses Universitaires de France, 2023.
[2] Martin, P., Responsabilité Médicale et Droit de la Santé, Éditions Dalloz, 2021.
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[4] Mitchell, Melanie. Artificial Intelligence: A guide for Thinking Humans. Farrar, Straus and Giroux, 2019.
[5] Kuner, Christopher. The General Data Protection Regulation (GDPR): A Commentary. Oxford University Press, 2020.
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[7] Dijkstra, Simon, and Hans G.K. Hummel. Adaptive Learning: An Overview. Springer, 2013.
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[9] Mariem LEMRAJNI, « L’IA est fondamentale dans la formation en sciences de la santé », L’Opinion, 07 mars 2024. Disponible sur : https://www.lopinion.ma/Interview-avec-Mohammed-Mouhaoui-L-IA-est-fondamentale-dans-la-formation-en-sciences-de-la-santé_a512226.html.
[10] Dupont, A., Éthique et Intelligence Artificielle, Éditions Larcier, 2022.
[11] Organisation pour la Coopération et le Développement Économiques (OCDE), “AI in Healthcare : Opportunities and Risks”, disponible à : www.oecd.org/health/ai-in-healthcare, consulté le 15 août 2024.
[12] Commission Européenne, Rapport sur l’Impact de l’Intelligence Artificielle sur la Responsabilité Médicale, 2023.
[13] Char, Dena S., Neelam H. Shah, and Daniel S. Magnus. “Implementing Machine Learning in Health Care- Addressing Ethical Challenges.” New England Journal of Medicine (2018), 982-984.
[14] FDA (Food and Drug Administration), Guidelines for AI-Based Medical Devices, Conférence de 2022 sur la Régulation des Technologies Médicales, Washington, D.C.
[15] OMS (Organisation Mondiale de la Santé), L’IA dans la Santé : Guide pour les Décideurs, Rapport 2023.
[16] Institut National de Santé Publique du Québec (INSPQ), “Intelligence Artificielle et Éthique Médicale”, disponible à : www.inspq.qc.ca/ia-et-ethique-medicale, consulté le 1er septembre 2024.
