Digitalisation et systèmes de santé en Afrique
Pour son développement intégral et rapide, l'Afrique mise considérablement sur l'intelligence artificielle (IA), qui est le coeur nucléaire de la quatrième révolution industrielle. En quoi et comment les pratiques et les besoins du secteur spécifique de la santé en Afrique intègrent-ils les outils innovants produits ou dopés par l'IA, et quelles contraintes ralentissent la digitalisation médicale optimale ?
Ce livre propose une analyse froide de cette question, à travers une recherche suffisamment documentée qui montre que sous différents formats, la méthodologie prédictive de l'IA génère des apports significatifs en matière d'optimisation des ressources et des processus de soins, d'amélioration de diagnostics et de personnalisation des traitements.
Les défis qui s'imposent à la digitalisation des systèmes de santé africains sont également décryptés : limitations technologiques, insuffisances d'infrastructures, difficultés et inégalités d'accès aux outils innovants, pénurie de compétences en IA, etc. Enfin, l'étude explicite les enjeux éthiques et réglementaires de l'utilisation de l'IA, entre autres pour la protection de la vie privée et des données, les biais et les discriminations algorithmiques, la régulation et la gouvernance, la responsabilité et la transparence.
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Ce livre propose une analyse froide de cette question, à travers une recherche suffisamment documentée qui montre que sous différents formats, la méthodologie prédictive de l'IA génère des apports significatifs en matière d'optimisation des ressources et des processus de soins, d'amélioration de diagnostics et de personnalisation des traitements.
Les défis qui s'imposent à la digitalisation des systèmes de santé africains sont également décryptés : limitations technologiques, insuffisances d'infrastructures, difficultés et inégalités d'accès aux outils innovants, pénurie de compétences en IA, etc. Enfin, l'étude explicite les enjeux éthiques et réglementaires de l'utilisation de l'IA, entre autres pour la protection de la vie privée et des données, les biais et les discriminations algorithmiques, la régulation et la gouvernance, la responsabilité et la transparence.
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