Les grandes idées sur les données de santé : Faire progresser la santé. Éviter les préjudices. Des données et une IA qui ne nuisent pas aux communautés que vous servez
Les données et l’intelligence artificielle peuvent accélérer les retombées sur la santé. Elles peuvent également accélérer les préjudices, à l’échelle de la population. En tant que chercheuses et les chercheurs en santé, vous utilisez fort probablement des données et des outils d’IA pour nettoyer les données administratives, prédire les résultats et allouer plus rapidement des ressources limitées. Mais si les valeurs d’équité ne sont pas explicitement intégrées à ces étapes, vous avez délégué votre jugement à des outils qui ne partagent pas votre mandat. Le coût des données et de l’IA « neutres » est l’inéquité à grande échelle. La gouvernance de l’IA ne suffit pas à elle seule à corriger cela. Vous ne pouvez pas rendre les outils parfaitement bons – mais vous pouvez les rendre nettement moins nuisibles. En s’appuyant sur le cadre d’équité des données « We All Count », Heather Krause montre comment traduire les engagements en matière d’équité en pratiques opérationnelles liées aux données et à l’IA tout au long du cycle de vie des données de santé.
À propos de la conférencière :
Heather Krause est une scientifique des données comptant plus de deux décennies d’expérience, qui se situe à la croisée de la rigueur et de la responsabilité. Elle est la fondatrice de « We All Count » une équipe de science des données reconnue mondialement qui se consacre à garantir que les données — cet outil de plus en plus utilisé pour allouer des ressources, façonner les politiques et déterminer l’avenir — ne reproduisent pas discrètement les inégalités.
Heather collabore avec des organisations pour ancrer l’équité directement dans l’ADN de leurs produits de données : depuis la collecte et l’analyse des données jusqu’à leur interprétation et, en fin de compte, leur utilisation pour prendre des décisions qui ont une incidence sur la vie des gens. Il ne s’agit pas ici d’une question d’apparence ou de cases à cocher. Il s’agit de repenser les systèmes afin qu’ils fonctionnent mieux, de manière plus équitable et plus fidèle à la réalité.
A propos de la série :
La série de conférences Les grandes idées sur les données de santé réunit des voix éminentes de la recherche, des politiques, des soins de santé et du secteur public pour explorer comment les données administratives peuvent être utilisées pour faire progresser l’équité en santé au Canada.
Dans le cadre d’exposés stimulants, les conférencière-s examinent l’utilisation responsable de données désagrégées, notamment le sexe et le genre, la race et l’ethnicité, le handicap, le revenu, le logement, la langue et d’autres déterminants sociaux de la santé. Ils mettent également en lumière les méthodes de recherche émergentes et les pratiques de recherche de données qui intègrent l’inclusion, la diversité, l’équité, l’accessibilité et les perspectives communautaires dans les algorithmes, les analyses distribuées, l’implication communautaire et les outils d’évaluation de l’équité.
Vous avez raté une séance ? Regardez les enregistrements des webinaires précédents et explorez les idées qui façonnent l’avenir de la recherche équitable sur les données de santé.