| Titre | Le codage de l'information médicale à l'épreuve de l'IA : Performance et incertitude du codage en centre hospitalier | |
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| Auteur | Loubna Echajari, Hugo Jeanningros, Myriam Lewkowicz | |
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Revue | Réseaux (communication - technologie - société) |
| Numéro | no 248, novembre-décembre 2024 Intelligences artificielles et médecine | |
| Rubrique / Thématique | Intelligences artificielles et médecine |
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| Page | 153-191 | |
| Résumé |
Le déploiement de l'intelligence artificielle (IA) dans les organisations de santé ne se limite pas aux domaines de la recherche et du soin. Le codage de l'information médicale, étape administrative essentielle au fonctionnement hospitalier, en particulier dans le cadre de la tarification à l'activité, en est également le théâtre. À partir d'une enquête menée par entretiens et observations au sein d'un centre hospitalier français, nous analysons les modalités et effets de l'introduction de l'IA au sein d'un Département d'information médicale (DIM). Alors que l'IA n'a actuellement qu'un impact marginal sur les pratiques et modalités de communications professionnelles au sein de ce DIM, nous montrons que le motif principal d'intégration du dispositif est l'efficience financière du codage dans le cadre de la tarification à l'activité. L'article établit non seulement que l'IA ne réduit pas l'incertitude relative au codage mais aussi qu'elle est susceptible de générer des incertitudes inhérentes à la qualité des données produites, alors même que ces dernières constituent des ressources indispensables à la recherche médicale. Source : Éditeur (via Cairn.info) |
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| Résumé anglais |
The deployment of artificial intelligence (AI) in healthcare organizations is not limited to the fields of research and care; the encoding of medical data, an essential part of hospital administration, is also challenged by AI, in the framework of activity-based pricing. Drawing on an interview and observation survey in a French hospital, we analyse the methods and effects of introducing AI into a Medical Information Department. While AI currently has only a marginal impact on professional and communication practices and procedures within this department, we show that the main reason for integrating AI is the financial efficiency of encoding in the context of activity-based pricing. The article establishes not only that AI does not reduce uncertainty in the encoding process, but also that it is likely to generate uncertainty about the quality of the encoded data, whereas it is an essential resource for medical research. Source : Éditeur (via Cairn.info) |
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| Article en ligne | https://shs.cairn.info/revue-reseaux-2024-6-page-153?lang=fr |
