Dossier Biais de l’IA : à chaque modèle sa méthode corrective Gestion de la data [2/2] L’utilisation de l’IA en santé exige une étude minutieuse des biais et de leurs potentiels impacts. Les fournisseurs imaginent des méthodes pour les corriger. Cela démarre généralement par le recueil de données suffisamment diverses et représentatives dans les modèles d’entraînement.
DM : la FDA alerte sur des données frauduleuses Gestion de la data La Food and Drug Administration (FDA) des États-Unis met en garde les fabricants de dispositifs médicaux sur les données peu fiables générées par certains laboratoires,…
L’ANS fait un point d’étape sur l’évolution du ROR Politique de santé L’Agence du numérique en santé (ANS), qui gère la mise en œuvre et le déploiement du Répertoire national de l’Offre et des Ressources en santé et accompagnement médico-social (ROR), a présenté le 22 novembre un point d’étape sur l’évolution du référentiel national.…
La FDA veut faciliter l’innovation face à la crise des opioïdes Politique de santé La FDA continue de chercher de nouveaux moyens de relever les défis en santé publique causés par la consommation d’opioïdes. La FDA a annoncé,…
