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LA DÉSHUMANISATION DE LA RELATION DE SOIN AU CŒUR DES CRAINTES
Invités à identifier leur principale crainte liée à l’usage de l’intelligence artificielle en santé, les Français citent en tête la déshumanisation du lien avec le médecin (34 %), suivie par le risque d’erreurs (28 %) et le manque de contrôle humain (24 %). Les préoccupations liées à la confidentialité arrivent loin derrière (7 %), tout comme l’absence d’inquiétude (7 % également). Cette hiérarchie dans les réponses confirme que le lien humain reste primordial, même lorsque les bénéfices technologiques sont reconnus.
L’ERREUR MOINS PARDONNÉE À L’IA
Pour 53 % des répondants, aucune erreur de diagnostic n’est acceptable, qu’elle vienne d’un médecin ou d’une IA. Les femmes (59%) se montrent plus intransigeantes que les hommes (47%). Près d’une personne sur cinq (18%) estime au contraire qu’une telle erreur est acceptable quelle qu’en soit l’origine.
Par ailleurs, 20 % pardonnent plus facilement une erreur humaine, contre 9 % qui toléreraient mieux une erreur de l’IA. Les jeunes (18-24 ans) sont plus enclins que la moyenne à accepter une erreur de diagnostic de l’intelligence artificielle (17 %, contre 9 %).
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Les start-up françaises de la e-santé ont levé 654,3 M€ en 2024
Healthcare trends hype cycle: showing the 50 of the most promising medical technologies where we at The Medical Futurist see them stand today.
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Selon une étude, 89,5% des étudiants en santé utilisent l’IA dans leur pratique et la moitié d’entre eux souhaiteraient y être formé - Une étude présentée ce jour à MedInTechs met en lumière l'impact et les attentes des étudiants en santé concernant IA dans leur formation. 70% se jugent débutant malgré une envie de l’utiliser davantage.
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Generalist AI systems in healthcare can handle multiple complex clinical tasks, unlike narrow AI tools that perform isolated functions. However, current payment systems struggle to capture the value of these integrated capabilities.
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Despite the well-documented importance of trust in digital healthcare, its domains are not well-understood, preventing theoretically robust instruments for standardised measurements. We identified instruments measuring trust in digital healthcare, explored definitions, associated factors, and...
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hellocare.ai, the leading AI-assisted virtual care delivery platform transforming hospital care models and operations, today announced it has raised $47 million in an oversubscribed funding growth round.
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Across the country, thousands of physicians are using a new form of medical AI called ambient listening. A doctor speaks about the potential benefits for patients and staff.
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Symptom-Assessment Application (SAAs, e.g., NHS 111 online) that assist laypeople in deciding if and where to seek care (self-triage) are gaining popularity and Large Language Models (LLMs) are increasingly used too.
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Integrating new systems and applications into your organization's IT infrastructure can sometimes feel like you're setting up a Rube Goldberg machine. Everything needs to be pre-planned and meticulously set up in order to achieve the result you are after.
Via Emmanuel Capitaine
Une jeune pousse québécoise, 9BIO Thérapeutiques, mise sur l’intelligence artificielle pour révolutionner la recherche oncologique. L’entreprise espère commencer les essais cliniques de ses traitements d’ici trois ans avec l’aide de divers financements.
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Pour combattre les faux conseils médicaux relayés en ligne, notamment sur TikTok, le syndicat…
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The growth of digital health platforms has sparked discussions about whether traditional healthcare platforms are still viable. The number of patients utilizing virtual care services has exponentially increased.
Via Emmanuel Capitaine
Un modèle fondamental multimodal de sommeil, appelé SleepFM, a été développé à partir de 585 000 heures d'enregistrements de sommeil de 65 000 participants pour prédire des maladies futures. Ce modèle utilise des données de polysomnographie (PSG) et une approche d'apprentissage contrastif pour générer des représentations informatives du sommeil. SleepFM a démontré sa capacité à prédire 130 maladies avec une précision élevée (C-Index ≥ 0,75) et à exceller dans des tâches traditionnelles comme le diagnostic de l'apnée du sommeil (AUROC : 0,90–0,94). Les résultats mettent en évidence l'importance des signaux physiologiques spécifiques dans la prédiction des maladies.
Points Clés
SleepFM, un modèle fondamental de sommeil, a été formé avec 585 000 heures de données PSG pour prédire les maladies futures. 23
Le modèle peut prédire 130 maladies avec des performances élevées, y compris des maladies graves comme la démence (C-Index : 0,85) et l'insuffisance cardiaque (C-Index : 0,80). 34
SleepFM a également obtenu des résultats compétitifs dans des tâches comme le staging du sommeil (F1 : 0,70–0,78) et le diagnostic de l'apnée du sommeil (AUROC : 0,90–0,94). 4
L'étude souligne que des signaux physiologiques spécifiques et des stades de sommeil distincts ont un pouvoir prédictif unique pour différentes maladies. 4
Le modèle a été validé sur des données externes (SHHS) et respecte toutes les directives éthiques et réglementaires.
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