Objectif de la veille

Nourrir une vision stratégique tout en fournissant des outils concrets aux équipes du réseau de la Santé et des Services sociaux, à travers des articles portant sur les technologies et connaissances susceptibles de soutenir le développement et l'intégration de l'intelligence artificielle(IA) en santé.  

Le CEIAVD a choisi de ne publier que des articles en accès libre pour garantir leur disponibilité à un large public. Leur sélection est déterminée par une démarche éditoriale. L'IA appliquée au domaine clinique possède un spectre trop vaste à couvrir de manière exhaustive par notre activité de veille qui se veut plus généraliste. 

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🚀Lancement de la communauté de pratique en valorisation de la donnée 

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  Webinaire du lancement officiel : jeudi 24 octobre 11h30.

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Physician performance scores used to predict emergency department admission numbers and excessive admissions burden
We construct reliable objective measures of staff performance and use these, among other factors, to predict the number of daily admissions. Such modelling will enable enhanced workforce planning and timely intervention to reduce inappropriate admissions and overcrowding. Une recherche qui va trop loin? Voulons-nous évaluer la performance individuelle des professionnels de la santé à l'aide de l'IA?

Generative artificial intelligence and ethical considerations in health care: a scoping review and ethics checklist 
We did a scoping review of the ethical discussions on GenAI in health care to comprehensively analyse gaps in the research. To reduce the gaps, we have developed a checklist for comprehensive assessment and evaluation of ethical discussions in GenAI research. The checklist can be integrated into peer review and publication systems to enhance GenAI research and might be useful for ethics-related disclosures for GenAI-powered products and health-care applications of such products and beyond. 

Ethical Considerations in the Use of Artificial Intelligence and Machine Learning in Health Care: A Comprehensive Review
This comprehensive review explored the multifaceted ethical considerations surrounding the use of AI and ML in health care, including privacy and data security, algorithmic bias, transparency, clinical validation, and professional responsibility.

As the rush toward AI in healthcare continues, explainability is crucial
Explainable AI aims to make models more interpretable and transparent, ensuring their decision-making processes can be understood and trusted by clinicians and others.

Moderate exponential-time quantum dynamic programming across the subsets for scheduling problemsThe purpose of this work is to provide a hybrid quantum–classical algorithm, adapting the seminal idea of Ambainis et al. (2019), that reduces the time complexity of solving NP-hard scheduling problems.

Outpatient appointment systems : a new heuristics with patient classification
This study aims to develop a heuristic for an outpatient appointment system considering patient classification.

A framework for integrated resource planning in surgical clinics
Highlights : Integrated scheduling of the outpatient clinic and the operating theater; A two-level planning framework that accounts for stochastic patent waiting lists; Simulation to evaluate the planning framework in a real-life setting; Three planning strategies to improve patent waiting times and throughput.

Bilinear branch and check for unspecified parallel machine scheduling with shift consideration
This paper tackles the complex challenge of team formations, assignments, and job schedules within the static Unspecified Parallel Machine Flexible Resource Scheduling problem, specifically incorporating shift considerations.

Understanding 1.58-bit Large Language Models
This article aims to demystify 1.58-bit large language models with an easily accessible overview based on a literature review. It explains the first principles of ternary quantization, presents the background of ternary models, and then explains 1.58-bit LLMs.

Traditional Machine Learning, Deep Learning, and BERT (Large Language Model) Approaches for Predicting Hospitalizations From Nurse Triage Notes: Comparative Evaluation of Resource Management
To this end, we compared the performance of the deep learning, Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT)–based model, Bio-Clinical-BERT, with a bag-of-words (BOW) logistic regression (LR) model incorporating term frequency–inverse document frequency (TF-IDF). These choices represent different levels of computational requirements.

Vector Institute researchers reconvene for the second edition of the Machine Learning Privacy and Security Workshop
The workshop’s primary goal was to build a community of researchers at the intersection of ML systems and dependable and secure computing. But rapid advances in the field not only led to calls for the creation of leading-edge tools but also to ensure that the continued advancement of technology is privacy-preserving, safe and responsible.

Décoder la boîte noire des assistants vocaux
Le professeur Cem Subakan a développé un logiciel qui permet de mieux comprendre comment fonctionnent les assistants vocaux, ce qui augmente leur transparence ainsi que la confiance des utilisateurs.

Review of multimodal machine learning approaches in healthcare
This article examines model development stages such as pre-training, fine-tuning, and evaluation. It also reviews data fusion techniques in modeling, noting their benefits and performance issues. Furthermore, it presents an analysis of 17 multimodal clinical datasets, detailing the data types utilized in each.

Opportunities and challenges of a dynamic consent-based application: personalized options for personal health data sharing and utilization
This study examines the user experience of a dynamic consent-based application, in particular focusing on personalized options, and explores whether this approach may be useful in terms of ensuring the autonomy of data subjects in personal health data usage.

Pas d’IA performante sans données de qualité : les écueils à éviter
Pour exploiter efficacement cette technologie, les organisations ont tout intérêt à bien préparer leurs données afin d’éviter toute vulnérabilité face à un large éventail de problèmes potentiels.

Cultivating a Data-Driven Culture — 7 Proven Strategies for Chief Data Officers
For organizations seeking to navigate the complexities of the digital age today, cultivating a data-driven culture is not just an option; it's a necessity. As Chief Data Officers (CDOs) stand at the forefront of this transformative shift, they are pivotal in steering their organizations toward data-centricity. This article delves into the strategies CDOs can employ to foster a culture that embraces data-driven decision-making.

Structured Outputs, la réponse d’OpenAI aux défis des schémas JSON
Cependant, garantir que les modèles d’IA génèrent des sorties conformes à des formats stricts, comme les schémas JSON, a toujours été un défi. Pour répondre à cette problématique, OpenAI a récemment introduit “Structured Outputs” dans son API, une nouvelle fonctionnalité conçue pour que les réponses générées par le modèle respectent exactement les schémas JSON fournis par les développeurs.

Publication de la dernière version de l'édition canadienne de SNOMED CT
La version d'août 2024 de l’édition canadienne de SNOMED CT reflète le contenu de la plus récente version de l’édition internationale. Elle contient de nouveaux concepts liés à la vaccination, des concepts nouvellement traduits en français, ainsi que des concepts ajoutés à la demande d'intervenants canadiens chargés de projets d’implantation. 

L’intelligence artificielle (IA) pour la promotion de la santé et la réduction de la maladie : Synthèse des connaissances 💙
Ce rapport a pour objectif d’explorer l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) pour la promotion de la santé et à la réduction de la maladie dans les pays de l’OCDE. Une revue rapide et une analyse de l’environnement ont été réalisées pour identifier les données probantes récentes sur la manière dont l’IA est utilisée dans la promotion de la santé et la réduction de la maladie.

Transforming Hospital Quality Improvement Through Harnessing the Power of Artificial Intelligence
Cette analyse explore l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) pour améliorer la qualité et la sécurité des patients dans les hôpitaux. Elle étudie l'IA en diagnostics et opérations cliniques, affectant directement et indirectement la sécurité des patients par l'efficacité opérationnelle et l'analyse prédictive. Les défis et perspectives futurs de l'IA en santé, incluant les considérations technologiques et éthiques, sont également examinés de manière critique.

Healthcare leaders offer perspective on AI procurement challenges
In a market filled with point source solutions, digital health leaders say decision-makers must cut through noise and hype to architect change management and manage costly technology. Vous y retrouverez plusieurs éléments pour alimenter votre réflexion sur l'intégration de l'IA dans vos organisations!

Implement a clear strategic plan for using advanced AI
Ran Balicer, CIO of Israel's Clalit Health Services, says leaders feeling pressured to adopt new AI tools should have a specific use case in mind and assess the readiness of their existing IT infrastructure and data. Une entrevue qui explique bien la réflexion à entamer avant de dire oui à un projet d'IA.

Barriers to and Facilitators of Artificial Intelligence Adoption in Health Care: Scoping Review
As adoption is a key factor in the successful proliferation of an innovation, this scoping review aimed at presenting an overview of the barriers to and facilitators of AI adoption in health care.

Balancing continuity of care and home care schedule costs using blueprint routes
This paper focuses on obtaining cost-efficient daily schedules over a longer time horizon, with balanced shift lengths, while ensuring continuity of care (using the continuity of care index).

Preference-based allocation of patients to nursing homes
Our research objective is to design an allocation model for waiting list management policies that is (i) easy to implement and understandable for healthcare employees, (ii) scalable as the number of patients and nursing home beds can be large, and (iii) able to combine the goals of retaining preferences best and keeping waiting times at a small level.

MedExpQA: Multilingual benchmarking of Large Language Models for Medical Question Answering
In this paper we present MedExpQA, the first multilingual benchmark based on medical exams to evaluate LLMs in Medical Question Answering. To the best of our knowledge, MedExpQA includes for the first time reference gold explanations, written by medical doctors, of the correct and incorrect options in the exams.

Development of a Data Model to Predict Nursing Workload Using Routine Clinical Data
Our approach is based on the use of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) to recognize key workload-driving predictors from routine data in the first step and derive recommendations for staffing levels in the second step.

A conversational agent for enhanced Self-Management after cardiothoracic surgery
This study aimed to develop a conversational agent to enhance patient self-management after cardiothoracic surgery.

⭐Gouverner l’IA au bénéfice de l’humanité-Rapport final de l'ONU 
This report outlines a blueprint for addressing AI-related risks and sharing its transformative potential globally, including by:

• Urging the UN to lay the foundations of the first globally inclusive and distributed architecture for AI governance based on international cooperation;
• Proposing seven recommendations to address gaps in current AI governance arrangements;
• Calling on all governments and stakeholders to work together in governing AI to foster development and protection of all human rights.

This includes light institutional mechanisms to complement existing efforts and foster inclusive global AI governance arrangements that are agile, adaptive and effective to keep pace with AI’s evolution.

The Root Causes of Failure for Artificial Intelligence Projects and How They Can Succeed
Avoiding the Anti-Patterns of AI
To investigate why artificial intelligence and machine learning (AI/ML) projects fail, the authors interviewed 65 data scientists and engineers with at least five years of experience in building AI/ML models in industry or academia. The authors identified five leading root causes for the failure of AI projects and synthesized the experts' experiences to develop recommendations to make AI projects more likely to succeed in industry settings and in academia.

FDA seeks to advance health equity for medical devices
The U.S. Food and Drug Administration's Center for Devices and Radiological Health is asking the public to consider disease burden, technology and other factors in the design of clinical studies that adequately reflect the intended use population for a particular medical device. Une discussion intéressante sur l'impact des biais dans les données utilisées pour les solutions d'IA!

L’intelligence artificielle pourrait éviter des décès à l’hôpital

Trois projets pour améliorer le système de santé grâce à l’IA 💙

L’intelligence artificielle « accélère la crise climatique », signale l’experte Sasha Luccioni

Le consortium CLIQ-ai financé à hauteur de 3,1 M$ 💙

L'intelligence artificielle au service de la prévention du suicide 💙

Recommandations et conseils du groupe de travail sur l'interopérabilité pour des Canadiens plus en santé
15 octobre 2024 - Virtuel - Gratuit

Le traitement de données massives : la fondation de l’IA
15 octobre 2024 - Virtuel - Gratuit

Valorisation des écosystèmes d’innovation en techno-santé
16 octobre 2024 - Présentiel - Gratuit

Utilisation responsable et sécuritaire de l’IA générative dans l’administration publique
16 octobre 2024 - Virtuel - Gratuit

Rencontres Inégalités et Intelligence artificielles : Comprendre, agir et répondre aux besoins
31 octobre & 1 novembre 2024 - Présentiel 

Colloque informatique santé
14 novembre 2024 - Présentiel - $

L'IA générative et le droit: propriété intellectuelle, opportunités et gouvernance des contenus synthétiques
22 novembre 2024 - Hybride - Gratuit

Symposium international vers une formation repensée en santé numérique – De la réflexion à l’action!
28 novembre 2024 - Présentiel - $

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