Conseils incontournables pour choisir votre premier fournisseur d’IA
Choisir le bon fournisseur d’IA pour la recherche clinique est un processus complexe et à enjeux élevés, nécessitant une supervision experte de la part des leaders en droit, clinique, informatique et protection de la vie privée.
Concepts clés à comprendre
Lorsque vous recherchez et sélectionnez un fournisseur d’IA pour la recherche clinique, plusieurs termes et concepts sont essentiels :
- Transparence des algorithmes : Le fournisseur doit divulguer comment ses modèles sont entraînés, validés et mis à jour.
- Diligence des algorithmes : Les entités doivent se préparer à demander suffisamment d’informations sur les processus du fournisseur pour détecter et corriger les biais algorithmiques.
- Conformité réglementaire : Les entreprises doivent être familières avec des cadres tels que HIPAA et d’autres lois de protection des données, et être prêtes à poser des questions sur la conformité.
Étapes à suivre avant de contacter un fournisseur potentiel
Avant de contacter un fournisseur, il est crucial de définir la portée du travail nécessaire :
- Définir des objectifs et des buts mesurables pour l’utilisation de l’IA.
- Impliquer les parties prenantes, y compris les équipes de conformité, d’informatique et cliniques.
- Évaluer la préparation des données pour garantir leur précision et leur complétude.
Risques liés au contrat avec un fournisseur d’IA
Les outils d’IA sont des logiciels, mais les risques associés peuvent être amplifiés, notamment :
- Violations de la vie privée et de la sécurité liées aux données personnelles.
- Non-conformité réglementaire.
- Problèmes opérationnels et implications de recherche dues à des biais non contrôlés.
Pour atténuer ces risques, il est conseillé d’utiliser des mécanismes contractuels traditionnels tels que l’indemnité et les niveaux de service.
Erreurs courantes dans le choix d’un fournisseur d’IA
Les entreprises font souvent des erreurs, notamment :
- Ignorer la validation clinique et les considérations d’intégration.
- Ne pas demander des critères de diligence transparents.
Les conséquences de ces erreurs peuvent inclure une augmentation des risques de conformité et une validité de recherche compromise.
Paramètres de confidentialité des données et de propriété
Lorsque des informations personnelles sont impliquées, les contrats doivent spécifier clairement la propriété des données d’entrée et des sorties de l’outil d’IA :
- Définir les droits d’utilisation des données par le fournisseur.
- Établir des protocoles de séparation des données et de traitement post-termination.
Normes de sécurité pour les informations de santé protégées (PHI)
Les entreprises doivent fixer des normes spécifiques pour le cryptage et la dé-identification des PHI, en respectant les lois applicables comme HIPAA.
Conclusion
Choisir un fournisseur d’IA doit être considéré comme un partenariat stratégique, pas comme un simple achat technologique. Les entreprises doivent sélectionner des fournisseurs ayant un historique clinique éprouvé et un engagement envers la transparence et l’amélioration continue.