Skip to main page content
U.S. flag

An official website of the United States government

Dot gov

The .gov means it’s official.
Federal government websites often end in .gov or .mil. Before sharing sensitive information, make sure you’re on a federal government site.

Https

The site is secure.
The https:// ensures that you are connecting to the official website and that any information you provide is encrypted and transmitted securely.

Access keys NCBI Homepage MyNCBI Homepage Main Content Main Navigation
. 2021 Nov 8;193(44):E1708-E1715.
doi: 10.1503/cmaj.202434-f.

Mise en œuvre de l’apprentissage machine en santé

[Article in French]
Amol A Verma  1 , Joshua Murray  2 , Russell Greiner  2 , Joseph Paul Cohen  2 , Kaveh G Shojania  2 , Marzyeh Ghassemi  2 , Sharon E Straus  2 , Chloé Pou-Prom  2 , Muhammad Mamdani  1
Affiliations

Mise en œuvre de l’apprentissage machine en santé

[Article in French]
Amol A Verma et al. CMAJ. .
No abstract available

PubMed Disclaimer

Conflict of interest statement

Intérêts concurrents: Amol Verma déclare avoir reçu une bourse de recherche en compassion et intelligence artificielle de l’organisme AMS Healthcare, dans le cadre des travaux présentés ici. Le Dr Verma signale aussi avoir reçu une subvention de projet exploratoire de l’Institut Vecteur (pour les travaux présentés ici) et est employé à temps partiel par l’organisme Santé Ontario (qui n’a joué aucun rôle dans les travaux présentés ici). Amol Verma, Joshua Murray, Chloé Pou-Prom et Muhammad Mamdani ont dirigé le développement et la mise en œuvre du système d’alerte précoce CHARTwatch à l’Hôpital St. Michael, Toronto, Ontario, Canada. Aucun autre intérêt concurrent n’a été déclaré.

Figures

Figure 1:
Figure 1:
Cadre de développement et d’adoption des solutions fondées sur l’apprentissage machine en médecine clinique.
Figure 2:
Figure 2:
Structure des équipes pour chaque phase de développement du système d’alerte précoce pour le service de médecine interne générale (MIG) de l’Hôpital St. Michael, Toronto (Ontario). Remarque: USI = unité de soins intensifs.
Figure 3:
Figure 3:
Parcours des patients dont le risque de détérioration de l’état clinique prédit est élevé dans le service de médecine interne générale.
See this image and copyright information in PMC

Comment in

References

    1. Liu Y, Chen PHC, Krause J, et al. . How to read articles that use machine learning: users’ guides to the medical literature. JAMA 2019;322:1806–16. - PubMed
    1. Sinsky C, Colligan L, Li L, et al. . Allocation of physician time in ambulatory practice: a time and motion study in 4 specialties. Ann Intern Med 2016;165:753–60. - PubMed
    1. Topol EJ. High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence. Nat Med 2019;25:44–56. - PubMed
    1. Ben-Israel D, Jacobs WB, Casha S, et al. . The impact of machine learning on patient care: a systematic review. Artif Intell Med 2020;103:101785. - PubMed
    1. Cohen JP, Cho T, Viviano JD, et al. . Problems in the deployment of machine-learned models in health care. CMAJ 2021. Aug. 30 [cyberpublication avant impression]. doi: 10.1503/cmaj.202066. - DOI - PMC - PubMed