Boîte à outils de mise en œuvre de l'IA en santé

Un cadre pratique en 5 étapes, axé sur les résultats, conçu pour guider les dirigeants du système de santé, les fournisseurs de solutions d'IA et les équipes cliniques dans le déploiement réussi de l'IA dans divers contextes de soins de santé, faisant le lien entre stratégie, mise en œuvre et impact pour transformer l'innovation en résultats concrets et mesurables.

Mise en œuvre de l'IA dans les soins de santé

La plupart des projets pilotes d'IA en santé stagnent dès la phase pilote. Ce cadre éprouvé offre aux dirigeants des systèmes de santé, aux fournisseurs de solutions d'IA et aux équipes cliniques la feuille de route pratique dont ils ont besoin pour déployer une IA réellement efficace dans les milieux de soins. Élaboré par l'Institut Vector et validé par des déploiements dans des hôpitaux comme Unity Health Toronto, Trillium Health Partners et le Sinai Health System, ce guide aborde les véritables obstacles à l'adoption durable de l'IA dans les milieux cliniques canadiens.

Accélérez votre parcours en IA :

Les équipes d'innovation clinique passent des modèles de recherche aux systèmes de production

Les dirigeants des systèmes de santé évaluent les fournisseurs de solutions d'IA et gèrent l'intégration clinique.

Fournisseurs de solutions d'IA et startups déployant leurs solutions dans les hôpitaux canadiens

Qu'est-ce qu'il y a dans la boîte à outils ?

La boîte à outils vous guide tout au long du cycle de vie complet de l'IA – de la planification initiale au déploiement dans le monde réel – avec des listes de contrôle pratiques, des conseils clairs sur une utilisation sûre et responsable et des leçons tirées des mises en œuvre dans les hôpitaux de l'Ontario.

Étape 1 : Idéation

Définir le problème clinique, évaluer le besoin en IA, évaluer la préparation de l'organisation et prioriser les cas d'utilisation en fonction de l'impact, de la faisabilité et de l'éthique.

Étape 2 : Gouvernance et gestion du changement

Mettre en place des pipelines de données, mettre en œuvre des structures de gouvernance, obtenir l'adhésion des parties prenantes et élaborer des plans de pérennisation pour un passage à l'échelle au-delà des projets pilotes.

Étape 3 : Conception et développement

Sélectionnez des algorithmes qui combinent performance et interprétabilité, gérez la décision entre développer ou acheter, identifier et atténuer les risques liés à l'IA et assurer la conformité au cadre réglementaire de Santé Canada.

Étape 4 : Essais et déploiement

Choisissez des indicateurs de rendement et de réussite, tenez compte des biais entre les populations de patients et testez et validez les solutions dans des flux de travail réels.

Étape 5 : Après le déploiement

Surveiller le rendement des modèles et la dérive des données, maintenir ou mettre hors service les solutions en fonction de l'évaluation continue et mettre en œuvre des technologies habilitantes telles que l'apprentissage fédéré et l'IA explicable.

« Ce que j'ai particulièrement apprécié dans cette boîte à outils, c'est qu'elle aborde l'IA en santé comme un véritable défi de mise en œuvre, en adoptant une vision globale du cycle de vie de l'IA, depuis l'identification du problème clinique pertinent jusqu'à la gouvernance, le déploiement, le suivi et la pérennité. Pour nous, il s'agit d'une ressource précieuse pour réfléchir de manière plus critique à la façon d'intégrer l'IA en santé de manière sécuritaire et responsable dans la pratique clinique. »

Elham Dolatabadi

Professeur associé. Institut Vector

Surveillez votre modèle avec CyclOps

CyclOps est le cadre libre de Vector Institute, intégré à l'ensemble de la boîte à outils, pour l'évaluation, le suivi et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique fiables dans le domaine de la santé.

Évaluer la performance et l'équité du modèle au sein des sous-populations de patients.

Détecter les variations de l'ensemble de données qui dégradent la précision du modèle au fil du temps

Créer des fiches modèles documentant les performances pour la conformité réglementaire

Interroger les dossiers médicaux électroniques et générer des ensembles de données d'entraînement

Accès aux implémentations de prédiction du risque clinique

CyclOps est conçu pour : les chercheurs qui créent des modèles d'apprentissage automatique fiables, les data scientists qui rationalisent les flux de travail MLOps, les hôpitaux qui déploient des solutions évolutives et les cliniciens qui adoptent des outils d'IA audités.

CyclOps est mentionné dans les sections 4.1, 4.3 et 5.1 de la boîte à outils avec des conseils pratiques de mise en œuvre.

Découvrez le cadre que les organismes de santé canadiens utilisent pour mettre l'IA en production.