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Basé sur la couleur de peau, un algorithme a privé des patients noirs d'une transplantation rénale

Vu ailleurs Un système d'apprentissage automatique, utilisé dans un groupement hospitalier américain, a évincé 64 patients noirs de la liste d'attente pour une transplantation rénale. En tout, ce sont 700 personnes qui auraient dû être considérées comme des cas plus graves qu'annoncés, si les capacités de leurs reins avaient été estimées de la même façon que pour les patients blancs.
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Basé sur la couleur de peau, un algorithme a privé des patients noirs d'une transplantation rénale
Basé sur la couleur de peau, un algorithme a privé des patients noirs d'une transplantation rénale © Piron Guillaume/Unsplash

Les algorithmes d'aide à la prise de décision ont pour objectif de simplifier le travail des professionnels de santé et d'apporter les meilleurs soins possibles aux patients. Mais ce n'est pas toujours le cas. Une étude menée dans la région de Boston aux Etats-Unis, repérée par Wired, montre comment un système d'apprentissage automatique à réduit les chances de guérison de patients noirs.

Une cohorte de 57 000 patients
Les chercheurs ont analysé les dossiers médicaux de 57 000 patients atteints d'insuffisance rénale chronique du réseau hospitalier Mass General Brigham. Pour rediriger au mieux ces personnes, les professionnels de santé utilisent un algorithme qui détermine l'urgence à pratiquer une transplantation rénale. Le but est de prioriser les patients sur les listes d'attente. A noter que cette opération est l'option de traitement qui assure la meilleure qualité de vie.

L'étude, publiée dans la revue Journal of General Internal Medicine, affirme qu'un tiers des patients noirs, soit plus de 700 personnes, auraient dû être considérés comme des cas plus graves qu'annoncés, si les capacités de leurs reins avaient été estimées de la même façon que pour les patients blancs. Dans 64 cas, les scores des patients noirs les auraient qualifiés pour une liste d'attente de greffe de rein. Or, aucun d'entre eux n'avait été référé ou évalué pour une telle opération.

La couleur de peau, un des critères de l'algorithme
Wired note que ce n'est pas la première fois qu'un logiciel basé sur l'IA discrimine des patients en fonction de leur couleur de peau. En 2019, des logiciels utilisés par de nombreux systèmes de santé hiérarchisant l'accès aux soins pour les maladies chroniques privilégiaient systématiquement les patients blancs par rapport aux patients noirs. Il ne tenait pas compte de la couleur de peau. A l'inverse, le modèle étudié ici repose en partie explicitement sur ce critère.

Alors que les précédents cas ne suscitaient que très de réaction, cette nouvelle étude semble attirée davantage l'attention, notamment des législateurs fédéraux. Selon le député démocrate Richard Neal, cette étude souligne la nécessité de reconsidérer l'utilisation de la couleur de peau dans tous les algorithmes médicaux. "De nombreux algorithmes cliniques peuvent entraîner des diagnostics tardifs ou inexacts pour les patients noirs et latino, ce qui se traduit par des soins de moindre qualité et des résultats de santé plus mauvais", a-t-il déclaré.

Le haut fonctionnaire a demandé aux entreprises du secteur et à l'Agence fédérale du département américain de la Santé d'étudier l'impact sur les patients des algorithmes cliniques. Il se joint ainsi à un groupe mené par la sénatrice Elizabeth Warren qui a demandé au ministère de la Santé de faire la même étude de cas.

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