L'intelligence artificielle au service des systèmes de santé en Afrique propose une analyse rigoureuse des conditions nécessaires à une intégration efficace et responsable de l'IA dans les systèmes de santé africains.
Après un retour sur l'histoire de l'IA en médecine, en s'appuyant sur un état des lieux du contexte africain, et une réflexion approfondie sur les données, la gouvernance et l'éthique, les auteurs montrent que la réussite de l'IA en santé dépend avant tout de la maturité des systèmes d'information. L'ouvrage offre des repères essentiels pour concevoir des stratégies durables, centrées sur le patient et respectueuses de la souveraineté numérique.
Destiné aux décideurs, professionnels de santé, aux étudiants des écoles de santé et d'informatique et aux différents acteurs du numérique, ce livre constitue une référence pour penser une intelligence artificielle en santé pour l'Afrique et par l'Afrique.
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L’intelligence artificielle au service des systèmes de santé en Afrique
Opportunités, limites et conditions de réussite
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L’intelligence artificielle au service des systèmes de santé en Afrique
Opportunités, limites et conditions de réussite
À propos de ce livre
Informations
Table des matières
- Couverture
- 4e de couverture
- Titre
- Copyright
- Sommaire
- Avant-propos
- Préface
- Introduction
- 1. La naissance du numérique et de l’intelligence artificielle en médecine
- 2. L’approche connexionniste : les algorithmes d’intelligence artificielle et le « Machine Learning »
- 3. Validation des systèmes d’IA en santé
- 4. Sécurité des données et enjeux éthiques de l’IA en santé en Afrique
- 5. Gouvernance des données et souveraineté numérique
- 6. Données de santé en Afrique : enjeux stratégiques
- 7. L’intelligence artificielle dans le contexte sanitaire africain : état des lieux
- 8. Élaboration d’une stratégie pour l’IA, politiques industrielles et stratégies nationales en Afrique
- 9. Systèmes d’information en santé en Afrique : conditions de réussite
- 10. Vers un système d’information en santé prêt pour l’IA : Bases générales d’un projet de transformation numérique
- 11. Leçons apprises et recommandations
- Annexe 1 : Compléments sur les méthodes utilisées en apprentissage supervisé et non supervisé
- Annexe 2 : Checklist pour l’évaluation
- Annexe 3 : Exemples de projet d’IA appliqués à la santé en Afrique
- Annexe 4 : L’hébergement des données de santé en France
- Annexe 5 : Le workflow du développement d’un projet d’IA
- Annexe 6 : Interrogations avant de commencer la mise en œuvre de l’IA
- Annexe 7 : L’intelligence artificielle et les systèmes de santé dans la stratégie continentale de l’Union africaine : IA et renforcement des systèmes de santé en Afrique
- Adresse
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