TWIN-X

Conception de modèles de gouvernance participative associant patients, cliniciens et aidants afin d'assurer une collecte, un partage et une utilisation des données conformes aux principes éthiques, réglementaires et d'équité.

Définition des cadres conceptuels relatifs aux déterminants sociaux de santé (SDOH), validation de leur représentation au sein des modèles multimodaux et prise en compte des dimensions culturelles, sociales et de la littératie en santé.

Développement de méthodologies d'évaluation des biais et de l'équité des modèles d'intelligence artificielle, en intégrant les dimensions liées au sexe, au genre, au statut socio-économique et au contexte culturel.

Analyse des interactions entre les professionnels de santé et les systèmes d'aide à la décision fondés sur l'IA à travers l'étude de la confiance, de la charge cognitive, de la compréhension des explications produites et de leur influence sur le raisonnement clinique.

Évaluation de l'impact clinique et organisationnel des solutions développées en mobilisant les principes de la Value-Based Healthcare ainsi que des indicateurs centrés sur le patient (PROMs et PREMs).

Contribution aux stratégies de validation, d'appropriation et de déploiement des innovations auprès des professionnels de santé, des décideurs publics et des patients.