Anesthésie et IA : des données massives à la médecine préventive

Première séance du cycle "Consultation médicale endormie : réflexions éthiques" en partenariat avec le groupe de recherche Consultation médicale endormie, Fondation de l'APHP, Hôpital Lariboisière.

Avec Pauline Elie, conseillère éthique sur les données de santé de la C.M.E.,
Fondation AP-HP, doctorante en philosophie et en droit, EHESS
Yann Faure : sociologue de la santé, chargé de cours à l'École Centrale de
Lyon, auteur du rapport Le choix d'une vie : étude sociologique des choix des
étudiants de médecine à l'issue des épreuves classantes nationales et de
plusieurs articles sur le métier d'anesthésiste-réanimateur
Dr. Fabrice Vallée : anesthésiste-réanimateur (Lariboisière, AP-HP), directeur
scientifique de la Chaire IA et Données massives en santé, à l’initiative de la
C.M.E.
Et Nicolas El Haïk Wagner : doctorant en sociologie, CNAM (laboratoire
FOAP), travaille sur les transformations contemporaines de l’activité
opératoire, Chaire BOPA et Chaire de Philosophie à l'Hôpital.

Par l’usage des données massives en santé à des fins prédictives, l’anesthésie en tant que spécialité médicale devient une fin et non plus un moyen. Avec 12 millions environ d’anesthésies annuelles en France, cette technique prédictive pourrait être utile à la prévention des risques en santé publique. Toutefois, l’extrême sensibilité des données collectées ou encore les conséquences induites par cette prédiction sur la perception du monde des patients supposent un encadrement rigoureux.