Par: Kathleen Sandusky
3 Août, 2023
Réflexions sur l’IA du CIFAR présente des stratégies pour un accès aux données fédérées sur la santé au Canada
03 août 2023
Ces orientations destinées aux instances politiques, réglementaires et médicales surviennent à un moment crucial pour l’établissement d’une stratégie canadienne de gestion des données sur la santé.
Le gouvernement fédéral est actuellement en pourparlers avec les provinces et territoires pour négocier une nouvelle entente qui devrait garantir l’interopérabilité, c’est-à-dire le partage des dossiers médicaux dans le but d’offrir de meilleurs soins de santé à la population. En appui à ces efforts, un nouveau rapport publié aujourd’hui par le CIFAR dans le cadre de la Stratégie pancanadienne en matière d’IA fournit des recommandations aux instances politiques, réglementaires et médicales quant à un type émergent d’apprentissage automatique. Celui-ci permet à plusieurs parties de collaborer à l’entraînement de modèles sans partager de données afin d’alimenter la recherche exigeant des quantités massives d’informations.
Rédigé par une équipe de recherche de l’Université Simon Fraser et l’Université de la Colombie-Britannique, le rapport Vers une approche proportionnelle fondée sur les risques pour l’accès aux données fédérées au Canada décrit les principales étapes que doivent suivre les responsables pour planifier, élaborer et déployer des systèmes d’apprentissage fédéré.
L’apprentissage fédéré est une méthode d’apprentissage automatique qui est extrêmement prometteuse pour le développement de technologies de la santé au service de la population, des systèmes de santé et de l’écosystème de l’innovation du Canada. Il permet à plusieurs parties, telles que les différents systèmes de santé, de collaborer à l’entraînement de modèles sans partager leurs données ni les regrouper dans un registre central.
« Réunir la mosaïque complexe des systèmes de santé à payeur unique du Canada constitue une occasion en or de mettre d’énormes quantités de données au service de l’avancement des systèmes de santé et des soins individuels », déclare Aline Alhouk, coautrice du rapport, professeure adjointe à la Faculté de médecine de l’Université de la Colombie-Britannique et chercheuse principale du Programme de recherche sur le cancer gynécologique et ovarien de la Colombie-Britannique (OVCARE). « Si l’apprentissage fédéré appliqué aux systèmes d’apprentissage automatique peut s’avérer extrêmement utile à cet égard, les politiques doivent absolument travailler avec les scientifiques et la communauté de recherche en IA sur le terrain pour trouver des moyens de relever les défis qui se posent en matière d’éthique, de protection de la vie privée, de gouvernance des données et de sécurité. »
L’exposé de politique présente aux responsables huit défis techniques et éthico-socio-juridiques liés à la mise en place de projets d’apprentissage fédéré, ainsi que des stratégies de gestion de ces risques et des pistes d’action pour obtenir l’adhésion et le consentement du public.
« Jusqu’à présent, le débat public a surtout tourné autour de la protection des données, explique Tania Bubela, doyenne de la Faculté des sciences de la santé de l’Université Simon Fraser et coautrice du rapport. Le moment est venu, selon nous, de tenir des consultations publiques sérieuses sur le juste équilibre entre les risques pour la vie privée et les inconvénients qu’il y a à ne pas utiliser les données pour alimenter la recherche et l’innovation dans le domaine de la santé. Nous savons que les patients et leurs proches veulent voir leurs données médicales utilisées pour améliorer la qualité des soins. L’apprentissage fédéré, s’il est bien déployé et accompagné de mesures de précaution mûrement réfléchies, peut être un moyen de réaliser ces avancées. »
Le rapport Vers une approche proportionnelle fondée sur les risques pour l’accès aux données fédérées au Canada a été dévoilé aujourd’hui par le CIFAR. Il a été rédigé par une équipe formée de Tania Bubela, doyenne de la Faculté des sciences de la santé de l’Université Simon Fraser, Ivan Beschastnikh, professeur agrégé à l’Université de la Colombie-Britannique, Regiane Garcia, associée de recherche à l’Université Simon Fraser, et Aline Talhouk, professeure adjointe et boursière Michael Smith en recherche en santé à la Faculté de médecine de l’Université de la Colombie-Britannique.
Pour de plus amples renseignements, veuillez communiquer avec :
Gagan Gill
Responsable de programme, IA et société, CIFAR
À propos de Réflexions sur l’IA du CIFAR
Réflexions sur l’IA du CIFAR est une série d’exposés de politiques qui invite des spécialistes interdisciplinaires à rédiger des synthèses accessibles sur les implications pratiques, sociétales et politiques de l’IA et des nouvelles technologies. Ces exposés visent à accroître le leadership intellectuel du Canada sur des questions importantes pour les responsables politiques, les scientifiques, les autorités de réglementation et les autres instances désireuses d’étudier et de pallier les répercussions sociétales de l’IA.
À propos de la Stratégie pancanadienne en matière d’IA du CIFAR
La Stratégie pancanadienne en matière d’IA du CIFAR stimule la recherche de pointe, forme la prochaine génération de leaders en IA d’origines et de disciplines diverses et favorise la collaboration intersectorielle axée sur l’innovation, la commercialisation et l’adoption responsable de l’IA. Nos trois instituts nationaux d’IA – Amii à Edmonton, l’Institut Vecteur à Toronto et Mila à Montréal – constituent les pôles dynamiques de l’écosystème florissant de l’IA au Canada. Financés par le gouvernement du Canada, nous bâtissons une communauté de recherche dynamique, représentative et talentueuse de renommée mondiale qui vise à créer des solutions d’IA transformatrices et responsables, et ce, pour les personnes et la planète.
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