Publiée récemment par l’Institut tunisien des études stratégiques (ITES), une étude intitulée “L’intelligence artificielle, un levier du rôle social de l’Etat” a relevé que la gouvernance des données est un obstacle majeur au déploiement de l’intelligence artificielle (IA) en santé, avec des lacunes dans la collecte et la standardisation.
Réalisée dans le cadre d’une approche participative impliquant des experts et des acteurs de terrain, l’étude indique que les infrastructures numériques dans le secteur de la santé sont insuffisantes pour soutenir l’IA à grande échelle.
Selon la même source, le financement du système de santé est limité, ce qui freine l’adoption de technologies avancées.
A cet effet, les experts recommandent la mise en place d’une gouvernance nationale forte pour l’IA en santé, avec des priorités sur les cas d’usage à fort impact.
Ils préconisent aussi l’adoption d’une loi cadre spécifique à l’IA en santé pour garantir la protection des données et l’éthique.
Selon l’étude, les cas d’usages classées en priorité 1 dans le secteur de la santé et considérées comme ayant la plus forte faisabilité à court terme, l’optimisation prédictive de la gestion des stocks de médicaments et fournitures essentielles par l’IA.
Il s’agit aussi de créer une cartographie dynamique et d’analyser, par l’IA, les inégalités territoriales et sociales de santé, d’analyser les clusters pour maladies prioritaires, de détecter de manière précoce les épidémies à propagation rapide et de mettre en place un chatbot d’orientation et d’information santé pour les citoyens.
D’après l’étude, la Tunisie voit émerger un écosystème dynamique d’initiatives qui mobilisent l’intelligence artificielle pour relever les défis du secteur de la santé qu’il s’agisse d’améliorer la qualité des soins, d’optimiser la gestion hospitalière ou de renforcer la prévention et la santé publique.
“L’intelligence artificielle représente désormais un levier stratégique pour la modernisation du système de santé en Tunisie”, souligne l’étude.
L’IA apporte, d’après les experts, des solutions concrètes à plusieurs défis structurels comme la pénurie de ressources humaines, la pression croissante sur les infrastructures hospitalières, les disparités régionales en matière d’accès aux soins et la sous-exploitation des données médicales.
“Cependant l’absence d’un cadre juridique spécifique à l’IA en santé a créé un angle mort pour la responsabilité médico-légale, la transparence des modèles et la gestion du risque”, lit-on de même source.
