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Incident 123: Epic Systems’s Sepsis Prediction Algorithms Revealed to Have High Error Rates on Seriously Ill Patients

Répondu
Description: Epic System's sepsis prediction algorithms was shown by investigators at the University of Michigan Hospital to have high rates of false positives and false negatives, allegedly delivering inaccurate and irrelevant information on patients, contrasting sharply with their published claims.

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Alleged: Epic Systems developed an AI system deployed by University of Michigan Hospital, which harmed sepsis patients.

Statistiques d'incidents

ID
123
Nombre de rapports
5
Date de l'incident
2021-08-01
Editeurs
Sean McGregor, Khoa Lam
Applied Taxonomies
CSETv1, GMF, MIT

Classifications de taxonomie CSETv1

Détails de la taxonomie

Incident Number

The number of the incident in the AI Incident Database.
 

123

Classifications de taxonomie MIT

Machine-Classified
Détails de la taxonomie

Risk Subdomain

A further 23 subdomains create an accessible and understandable classification of hazards and harms associated with AI
 

7.3. Lack of capability or robustness

Risk Domain

The Domain Taxonomy of AI Risks classifies risks into seven AI risk domains: (1) Discrimination & toxicity, (2) Privacy & security, (3) Misinformation, (4) Malicious actors & misuse, (5) Human-computer interaction, (6) Socioeconomic & environmental harms, and (7) AI system safety, failures & limitations.
 
  1. AI system safety, failures, and limitations

Entity

Which, if any, entity is presented as the main cause of the risk
 

AI

Timing

The stage in the AI lifecycle at which the risk is presented as occurring
 

Post-deployment

Intent

Whether the risk is presented as occurring as an expected or unexpected outcome from pursuing a goal
 

Unintentional

Rapports d'incidents

Chronologie du rapport

Le modèle de prédiction de la septicémie largement utilisé d'Epic est insuffisant chez les patients de Michigan Medicine+1
Un échec épique : des revendications d'IA surestimées en médecine
L'intelligence artificielle peut améliorer les soins de santé, mais pas sans surveillance humaine+1
Les algorithmes prennent des décisions concernant les soins de santé, ce qui ne peut qu'aggraver le racisme médical
Le modèle de prédiction de la septicémie largement utilisé d'Epic est insuffisant chez les patients de Michigan Medicine

Le modèle de prédiction de la septicémie largement utilisé d'Epic est insuffisant chez les patients de Michigan Medicine

fiercehealthcare.com

Un échec épique : des revendications d'IA surestimées en médecine

Un échec épique : des revendications d'IA surestimées en médecine

mindmatters.ai

L'intelligence artificielle peut améliorer les soins de santé, mais pas sans surveillance humaine

L'intelligence artificielle peut améliorer les soins de santé, mais pas sans surveillance humaine

pewtrusts.org

Les algorithmes prennent des décisions concernant les soins de santé, ce qui ne peut qu'aggraver le racisme médical

Les algorithmes prennent des décisions concernant les soins de santé, ce qui ne peut qu'aggraver le racisme médical

aclu.org

Epic révise l'algorithme de septicémie

Epic révise l'algorithme de septicémie

beckershospitalreview.com

Le modèle de prédiction de la septicémie largement utilisé d'Epic est insuffisant chez les patients de Michigan Medicine
fiercehealthcare.com · 2021
Traduit par IA

Parmi environ 38 500 hospitalisations, les chercheurs ont déclaré qu'un algorithme exclusif de prédiction de la septicémie développé par Epic avait manqué les deux tiers des patients atteints de septicémie et généré de nombreuses fausses al…

Un échec épique : des revendications d'IA surestimées en médecine
mindmatters.ai · 2021
Traduit par IA

Epic Systems, la plus grande société américaine de dossiers de santé électroniques, conserve les informations médicales de 180 millions de patients américains (56 % de la population). Utilisant le slogan « avec le patient au cœur », il disp…

L'intelligence artificielle peut améliorer les soins de santé, mais pas sans surveillance humaine
pewtrusts.org · 2021
Traduit par IA

Chaque année 1,7 million d'adultes aux États-Unis développent [sepsis](https://www.mayoclinic.org /diseases-conditions/sepsis/symptoms-causes/syc-20351214), une réponse immunitaire sévère à l'infection qui tue environ 270 000 personnes. Dét…

Les algorithmes prennent des décisions concernant les soins de santé, ce qui ne peut qu'aggraver le racisme médical
aclu.org · 2022
Traduit par IA

L'intelligence artificielle (IA) et les systèmes décisionnels algorithmiques - des algorithmes qui analysent d'énormes quantités de données et font des prédictions sur l'avenir - affectent de plus en plus la vie quotidienne des Américains. …

Epic révise l'algorithme de septicémie
beckershospitalreview.com · 2022
Traduit par IA
Réponse post-incident de Naomi Diaz

Epic a apporté des modifications à son modèle de prédiction de la septicémie dans le but d'améliorer sa précision et de rendre ses alertes plus significatives pour les cliniciens.

Un porte-parole d'Epic a déclaré à Becker's dans un communiq…

Variantes

Une "Variante" est un incident qui partage les mêmes facteurs de causalité, produit des dommages similaires et implique les mêmes systèmes intelligents qu'un incident d'IA connu. Plutôt que d'indexer les variantes comme des incidents entièrement distincts, nous listons les variations d'incidents sous le premier incident similaire soumis à la base de données. Contrairement aux autres types de soumission à la base de données des incidents, les variantes ne sont pas tenues d'avoir des rapports en preuve externes à la base de données des incidents. En savoir plus sur le document de recherche.

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