Les systèmes d’aide à la décision médicale (ou SADM), notamment à base d’apprentissage automatique, sont désormais placés sous le signe de la médecine « personnalisée » et de « précision » : ils doivent en effet contribuer à améliorer la capacité des médecins à adapter plus finement les diagnostics, les pronostics et les choix thérapeutiques à chaque patient.e, et à mieux anticiper la spécificité de chaque trajectoire de maladie. Dès lors, ces dispositifs méritent d’être examinés au regard de différents enjeux qui ont été soulevés à propos des technologies de la médecine personnalisée : enjeux épistémologiques (dans quelle mesure les SADM contribuent-ils à reconfigurer la fabrique des savoirs médicaux et le raisonnement clinique ?) ; enjeux socio-anthropologiques (quels sont les effets du déploiement de ces dispositifs sur les pratiques et les professions médicales ?) ; enjeux éthiques et règlementaires (dans quels termes les SADM conduisent-ils à reconsidérer le droit des patients à l’information et à l’explication, la protection des données de santé et la confidentialité ? Quels effets ces dispositifs ont-ils sur les valeurs des professionnels du soin ?).Ces questionnements font l’objet de deux programmes de recherche pluridisciplinaires. Le premier (coord. X. Guchet), Machine Learning Decision Support Systems in Oncology: Epistemological, Ethical and legal Issues, financé par l’Institut National du Cancer, vise à étudier l’implantation du machine learning en cancérologie. Le second (coord. M. Lancelot), Étude de l’outil d’aide algorithmique d’aide à la décision médicale MS Vista, financé par la Fondation de Recherche sur la Sclérose en plaques, analyse le déploiement en cours d’un tel système dans le cadre de la prise en charge de la sclérose en plaques.

Les deux journées d’étude, à l’initiative des coordinateurs de ces deux programmes de recherche et du coordinateur du programme DataSanté (S. Tirard), réunissent des chercheur.e.s en sciences humaines et sociales spécialistes du champ de la santé et des pratiques médicales ainsi que chercheur.e.s/concepteurs-trices de ces dispositifs d’aide à la décision médicale.