Bruxelles, Belgique, – L’Institut FARI AI for the Common Good a lancé sa première formation dans le cadre du programme innovant AI Academy visant à introduire l’intelligence artificielle (IA) dans les professions pertinentes œuvrant pour le bien commun.

La première formation, ” Introduction à l’IA pour les professions médicales “, est conçue pour combler le fossé entre la technologie de l’IA et les soins de santé en formant les professionnels de la santé aux applications, aux avantages et aux considérations éthiques de l’IA dans le domaine médical. Comme dans de nombreux secteurs, l’IA a été largement utilisée dans les sciences médicales, qu’il s’agisse du diagnostic des patients, de la recherche et du développement de médicaments, de la communication et de la logistique, ou encore du traitement à distance, entre autres. Le FARI a donc invité plus de 50 membres du personnel de l’UZ Brussel et de la faculté de médecine de la Vrije Universiteit Brussel à suivre une formation sur mesure afin d’explorer des exemples de bonnes et de mauvaises pratiques de la technologie de l’IA dans leur environnement quotidien.

“Les membres du personnel médical doivent comprendre ce que l’IA est capable de réaliser et doivent évaluer comment leur rôle peut être amélioré grâce à l’IA”, a déclaré Karen Boers, coordinatrice de la stratégie et de l’académie de l’IA du FARI, lorsqu’elle a été interrogée sur la nécessité de former les professionnels de la santé à l’IA.

Johan Loeckx, professeur adjoint et directeur de laboratoire au laboratoire d’intelligence artificielle de la Vrije Universiteit Brussels, la formation s’est concentrée sur les cas d’utilisation et les solutions potentielles qui englobent les aspects techniques, éthiques et juridiques de la technologie. En tant que responsable de l’équipe de R&D appliquée et du programme d’apprentissage tout au long de la vie, le professeur Loeckx a également discuté avec les professionnels de la santé de la nécessité de collaborer avec les scientifiques des données qui construisent les systèmes d’IA afin de déterminer le type de données disponibles pour l’entraînement du modèle et, une fois celui-ci construit, la bonne approche pour l’analyse et l’interprétation.