Défauts de données dans les modèles IA de diagnostic (nature.com)

• Qualité insuffisante des données d'entraînement
• Risque de biais systémique dans les prédictions
• Exigence de régulation accrue pour l'IA clinique

"Une analyse démontre que les modèles d'IA pour la prédiction des maladies reposent souvent sur des jeux de données non fiables ou biaisés. Ce manque de rigueur menace la précision des diagnostics médicaux et la sécurité des patients, soulignant le besoin critique de normes de gouvernance des données pour la santé numérique européenne."