Ce webinaire présente un cadre éthique pratique pour comprendre comment l’IA transforme les soins de santé, en particulier la pratique clinique et la documentation médicale. À l’aide du modèle SPECTRAILS, la séance explore des dimensions interconnectées telles que la vie privée, la transparence, l’équité, la responsabilité et le travail, et démontre comment ces éléments se manifestent dans des exemples réels. Les participants examineront les compromis entre l’efficacité et le jugement clinique, notamment dans l’utilisation d’outils d’IA comme les scribes cliniques, et réfléchiront à la façon dont l’IA peut à la fois soutenir et parfois compromettre les soins centrés sur le patient. L’objectif est d’offrir aux cliniciens et aux dirigeants un cadre structuré pour identifier, analyser et justifier les décisions éthiques liées à l’adoption de l’IA dans leur propre contexte.
Faire la part des choses : un cadre de référence pour les cliniciens canadiens
CAN-fr
$0
gratuit
Non accrédité
45 min
Français
0 Crédits
Description du cours
Détails du cours
Date d'expiration : 2026-12-16
Métiers: Médecin, Soins infirmiers, Pharmacie, Professionnel allié de la santé, Résident en médecine, Édutiant, Spécialiste
Faculté
Dr Joshua (Gus) Skorburg, Ph. D
Accréditation
Objectif(s) d'apprentissage
À la fin de ce programme, les participants seront mieux en mesure de :
- Décrire comment l’IA influence de plus en plus les décisions clés touchant la vie et les soins de santé, et expliquer pourquoi cela soulève d’importantes questions éthiques en pratique clinique.
- Résumé le cadre SPECTRAILS et expliquer comment des dimensions telles que la vie privée, la transparence, l’équité et la responsabilité sont interreliées dans le contexte de l’IA en santé.
- Analyser les compromis éthiques associés à l’utilisation d’outils d’IA pour la documentation clinique, comme les scribes basés sur l’IA, en tenant compte de l’efficacité, du jugement clinique, de la responsabilisation et des soins au patient.
- Appliquer la grille SPECTRAILS pour identifier et exprimer les risques potentiels, les avantages et les compromis lorsqu’ils évaluent ou implantent des outils d’IA dans leur propre milieu clinique ou organisationnel.