L’intelligence artificielle (IA) peut transformer les services de santé en devenant une aide précieuse et extrêmement profitable pour l’aide à la décision, comme partenaire de suivi et de monitoring et même auxiliaire de recherche. Elle offre un potentiel immense pour accélérer la connaissance et améliorer la qualité des soins.

Toutefois, un défi de taille pourrait freiner cette vision prometteuse : la qualité et l’intégrité des données. Le phénomène bien connu du “Garbage In, Garbage Out” (GIGO) prend ici une ampleur critique. Contrairement à d’autres domaines où les bases de données peuvent être consolidées dans des systèmes de représentation homogène, les données de santé sont souvent fragmentées dans des systèmes disparates. Cela crée un risque de confusion d’identité entre individus, entraînant potentiellement des erreurs dans les diagnostics, les plans de traitement ou les données de recherche.

Imaginez deux personnes portant le même nom et partageant une date de naissance, mais dont les dossiers médicaux sont confondus. Si l’une souffre d’une maladie grave, comme un cancer, et que les informations sont mal attribuées, les décisions prises par une IA pourraient être préjudiciables à celui qui est en bonne santé. Pour résoudre ce problème, il est essentiel de relier de manière fiable l’identité numérique d’un individu à son identité physique.

💡Une solution évidente ? Le téléphone mobile intelligent. Avec une validation d’identité à trois facteurs et des mécanismes de sécurité robustes, il peut devenir un pivot fiable pour authentifier l’accès et partager des données en toute sécurité, tout en réduisant les risques d’erreurs drastiquement et le risque de corruption des bases de données sur lesquelles le système d’intelligence opérera.

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