L’intégration de l’IA dans le secteur de la santé présente de nombreux avantages. L’un de ces avantages est qu’elle peut contribuer à promouvoir une plus grande égalité raciale.

Comment l’IA peut-elle contribuer à améliorer l’égalité ?

Nous avons parlé de certains des conséquences involontaires de l'utilisation de l'IA et de l'analyse des données. Ceux-ci incluent le fait que cela peut conduire à une discrimination involontaire.

Zhisheng Chen, professeur au Collège d'économie et de gestion de l'Université d'aéronautique et d'astronautique de Nanjing, en Chine, a abordé cette question dans son étude. Éthique et discrimination dans les pratiques de recrutement basées sur l’intelligence artificielle, qui a été publié dans Nature Journal l'année dernière.

Toutefois, l’analyse des données et l’IA peuvent également avoir un impact positif sur la lutte contre la discrimination. Ils peuvent jouer un rôle central dans la lutte contre la discrimination involontaire en fournissant des informations objectives sur les modèles et les tendances au sein des ensembles de données. En tirant parti de ces technologies, les organisations peuvent identifier les préjugés et les disparités cachés dans les processus décisionnels, leur permettant ainsi de mettre en œuvre des interventions ciblées pour atténuer la discrimination. De plus, les algorithmes d’IA peuvent être formés pour reconnaître et rectifier les tendances biaisées, favorisant ainsi des résultats plus équitables dans divers domaines tels que l’embauche, les prêts et la justice pénale.

Grâce à des techniques avancées d’analyse des données, l’analyse des données et l’IA permettent aux décideurs de lutter de manière proactive contre les préjugés systémiques, favorisant ainsi l’inclusivité et l’équité. Ces technologies permettent aux organisations de détecter et de rectifier les pratiques discriminatoires, conduisant ainsi à des résultats plus équitables pour les personnes issues de divers horizons. En tirant parti des informations basées sur les données, les institutions peuvent établir des processus transparents et responsables, favorisant la confiance entre les parties prenantes tout en s'efforçant d'œuvrer en faveur d'une société plus juste.

Bien entendu, il est important de s’assurer que les programmes d’IA sont conçus de manière à éviter les biais involontaires. Nous en avons parlé dans notre article sur utiliser Kronos avec l'IA pour lutter contre les préjugés.

Avantages spécifiques de l’utilisation de l’IA pour améliorer l’égalité dans les soins de santé

Les patients issus de minorités connaissent systématiquement de pires résultats en matière de soins de santé que les patients blancs. Le taux de mortalité maternelle des mères noires est presque trois fois plus élevé que celui des mères blanches. Les raisons qui sous-tendent de telles statistiques sont toujours multiples. Par exemple, les femmes noires ont souvent un accès plus limité aux soins prénatals. C'est à cette période que de nombreuses conditions de grossesse potentiellement mortelles sont identifiées et traitées.

Néanmoins, les chiffres ne mentent pas. La norme de soins aux États-Unis la situation est différente pour les minorités. Pourquoi et que peut-on y faire ?

Dans cet article, nous examinons les écarts dans les résultats des patients et examinons comment un concept appelé « soins infirmiers fondés sur des données probantes » peut aider à résoudre le problème.

Quelle est l’importance des préjugés en matière de santé ?

Le concept de biais en matière de soins de santé est complexe et très sensible. En tant que société, nous avons tendance à considérer les travailleurs de la santé comme des héros. L’idée selon laquelle ils perpétuent également des préjugés systémiques est incongrue avec ce sentiment. Qu'est-ce qui est vrai?

La réponse est nuancée. Il n’y a pas beaucoup de racistes déclarés travaillant dans le système de santé. Le véritable problème vient d’un manque de compréhension multiculturelle. La grande majorité des médecins et infirmières sont blancs.

Alors qu’ils tentent d’administrer le niveau de soins le plus élevé possible à tous leurs patients, le taux d’erreurs et de complications de santé évitables est plus élevé chez les patients issus de minorités ethniques. La communication est souvent au cœur de ces problèmes.

Voici une ventilation:

• Les travailleurs de la santé peuvent avoir du mal à établir des relations directes avec des patients issus d’un milieu très différent du leur. Ils peuvent comprendre le problème de santé dont souffre la personne, mais ils peuvent être moins sensibles aux éléments subjectifs de la prestation de soins, en particulier lorsque le patient décrit des expériences de confort ou des symptômes.
• Les inquiétudes peuvent être minimisées. L’une des plaintes les plus fréquemment exprimées par les minorités confrontées au système de santé est qu’elles ont du mal à faire prendre leurs préoccupations au sérieux. Parfois, cela conduit à ignorer les symptômes jusqu’à ce qu’ils se transforment en quelque chose de plus grave.
• Défis interpersonnels. Il a été démontré qu’entretenir de bonnes relations personnelles avec la personne qui administre les soins, en particulier chez les patients souffrant de maladies chroniques, améliore les résultats pour les patients. Malheureusement, cette dynamique est souvent plus difficile à réaliser pour les patients qui ont affaire à des prestataires de soins qui ne les comprennent pas personnellement.

En fin de compte, ces défis ne sont pas exclusifs aux minorités. Tout le monde a un peu de difficulté au sein du système de santé. En fin de compte, chacun est obligé de se défendre lui-même, même dans des situations où il semble que personne ne l’écoutera.

Cependant, la fréquence à laquelle ces problèmes sont vécus par les populations minoritaires est manifestement plus élevée. Qu’est-ce que les soins fondés sur des données probantes et comment peuvent-ils aider ?

Qu’est-ce que les soins infirmiers fondés sur des données probantes ?

Expliquer les soins infirmiers fondés sur des données probantes à quelqu’un qui n’en a jamais entendu parler auparavant peut être un peu choquant. La raison? La plupart des gens supposent à juste titre qu’il s’agit simplement d’une norme de soins. Quelque chose de si simple et fondamental qu’il ne devrait même pas nécessiter de nom.

Voici une définition de base :

Les soins infirmiers fondés sur des données probantes désignent tout soin prodigué en tirant parti d’une combinaison d’expérience personnelle et de la dernière méthodologie disponible éprouvée par les données.

Pour être clair, une version de cette stratégie de soins est utilisée par pratiquement tous les professionnels de la santé en activité. Une norme de soins fondée sur des données probantes met simplement l’accent sur la nécessité de rester informé des dernières informations.

Les médecins et les infirmières doivent constamment poursuivre leur formation, mais pas au point de surveiller activement chaque nouveau développement médical. Cela signifie qu’un professionnel de la santé qui est dans les tranchées depuis vingt ans pourrait tirer parti de pratiques de soins aux patients qui ont été modifiées pour le mieux.

Soins infirmiers fondés sur des données probantes s'appuie sur un processus soigneusement réglé pour fournir les meilleurs résultats possibles. Cela implique de poser une question spécifique à l'état du patient, puis de rechercher activement la réponse par le biais d'un processus scientifique.

Parce qu’il s’agit de rester au courant des meilleures pratiques et d’étudier minutieusement toutes les questions possibles, il s’agit d’un processus qui épuise les ressources. Les hôpitaux qui peuvent à peine maintenir leurs effectifs en personnel pourraient hésiter à l’idée d’adapter une pratique volontaire qui exige encore plus de leur personnel surmené.

Bien qu'il s'agisse d'une préoccupation légitime, il est finalement vrai que l'administration de soins fondée sur des données probantes produit de meilleurs résultats pour les patients. Trouver des moyens de l’exploiter autant que possible pourrait aider tous les patients, y compris les minorités qui avaient auparavant du mal à recevoir des soins de qualité.

Comment les soins fondés sur des données probantes pourraient aider les minorités à recevoir de meilleurs soins

Même si le processus de soins fondés sur des données probantes semble formidable en lui-même, il est également légitime de se demander comment il peut aider les minorités qui luttent pour se faire entendre. Vous ne pouvez pas exactement faire des recherches sur les barrières culturelles, n’est-ce pas ?

Dans une certaine mesure, vous le pouvez. Les médecins et les infirmières qui posent la question : « Pourquoi les minorités connaissent-elles de manière disproportionnée de mauvais résultats pour leurs patients ? » trouveront inévitablement des réponses qu’ils pourront utiliser pour administrer de meilleurs soins.
 
L’approche fondée sur des données probantes peut les rendre plus sensibles à la façon dont ils gèrent l’administration des soins à des patients qui peuvent être très différents d’eux.

Toutefois, en fin de compte, des changements devront être apportés à un niveau plus élevé pour garantir une norme de soins plus équitable.

Que peuvent faire d’autre les hôpitaux ?

Les hôpitaux qui souhaitent améliorer les résultats des minorités devraient faire de la diversité une priorité, tant dans leurs pratiques d'embauche que dans la manière dont ils structurent leurs politiques et leurs communications. De nombreux hôpitaux ont réussi à y parvenir en créant un conseil d'administration du DEI. Les comités de diversité, d'équité et d'inclusion examinent les politiques des hôpitaux et établissent des normes sur le type de langage approprié pour le milieu de travail.

Cela peut avoir un impact direct et immédiat sur les soins aux patients, mais aussi un impact à plus long terme sur les pratiques d’embauche. Les médecins et infirmières issus de minorités seront plus disposés à travailler pour des organisations qui ont une appréciation démontrable de l’importance de la diversité, de l’équité et de l’inclusion.

Conclusion

En matière de soins de santé, il n’existe pas de solution rapide ou facile. C'est un système complexe avec de nombreuses pièces mobiles. Les soins fondés sur des données probantes sont un moyen d’aider non seulement les minorités, mais aussi toute personne qui se présente à l’hôpital pour se faire soigner.

Cependant, pour changer les choses au niveau systémique, les hôpitaux devront également être prêts à reconnaître le problème en premier lieu. Ce n'est qu'en recherchant activement un niveau de soins plus élevé pour tous les patients que les minorités pourront enfin bénéficier de meilleurs résultats en matière de soins de santé.

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• La source: https://www.smartdatacollective.com/ai-can-improve-racial-equality-in-healthcare/