Objective: To understand the current landscape of artificial intelligence (AI) for family medicine (FM) research in Canada, identify how the College of Family Physicians of Canada (CFPC) could support near-term positive progress in this field, and strengthen the community working in this field.
Composition of the committee: Members of a scientific planning committee provided guidance alongside members of a CFPC staff advisory committee, led by the CFPC-AMS TechForward Fellow and including CFPC, FM, and AI leaders.
Methods: This initiative included 2 projects. First, an environmental scan of published and gray literature on AI for FM produced between 2018 and 2022 was completed. Second, an invitational round table held in April 2022 brought together AI and FM experts and leaders to discuss priorities and to create a strategy for the future.
Report: The environmental scan identified research related to 5 major domains of application in FM (preventive care and risk profiling, physician decision support, operational efficiencies, patient self-management, and population health). Although there had been little testing or evaluation of AI-based tools in practice settings, progress since previous reviews has been made in engaging stakeholders to identify key considerations about AI for FM and opportunities in the field. The round-table discussions further emphasized barriers to and facilitators of high-quality research; they also indicated that while there is immense potential for AI to benefit FM practice, the current research trajectory needs to change, and greater support is needed to achieve these expected benefits and to avoid harm.
Conclusion: Ten candidate action items that the CFPC could adopt to support near-term positive progress in the field were identified, some of which an AI working group has begun pursuing. Candidate action items are roughly divided into avenues where the CFPC is well-suited to take a leadership role in tackling priority issues in AI for FM research and specific activities or initiatives the CFPC could complete. Strong FM leadership is needed to advance AI research that will contribute to positive transformation in FM.
Objectif: Comprendre l’état de la situation de l’intelligence artificielle (IA) pour la recherche en médecine familiale (MF) au Canada, déterminer comment le Collège des médecins de famille du Canada (CMFC) pourrait soutenir des progrès positifs à court terme dans ce domaine et renforcer la communauté qui œuvre dans ce domaine.
Composition du comité: Les membres d’un comité de planification scientifique ont servi de conseillers, de concert avec des membres d’un comité consultatif du personnel du CMFC, dirigé par la fellow TechForward du CMFC et d’AMS et formé de leaders du CMFC, de la MF et de l’IA.
Méthodes: Cette initiative comportait 2 projets. En premier lieu, une analyse environnementale a été effectuée dans les ouvrages publiés et la littérature grise sur l’IA pour la MF, rédigés entre 2018 et 2022. Le deuxième projet, soit une table ronde sur invitation tenue en avril 2022, a réuni des experts et des leaders en IA et en MF dans le but de discuter des priorités et de produire une stratégie pour l’avenir.
Rapport: L’analyse environnementale a permis de cerner des recherches dans 5 principaux domaines d’application en MF (soins préventifs et profilage des risques, soutien à la décision des médecins, efficiences opérationnelles, autogestion par les patients et santé populationnelle). Même si les essais ou les évaluations des outils fondés sur l’IA ont été peu nombreux dans les milieux de la pratique, des progrès ont été réalisés, depuis les revues antérieures, dans la mobilisation des intervenants pour déterminer les principaux éléments à considérer au sujet de l’IA pour la MF et les possibilités dans ce domaine. Les discussions en table ronde ont mis en évidence les facteurs qui entravent ou qui facilitent une recherche de grande qualité; elles ont aussi fait valoir que, malgré l’immense probabilité que l’IA engendre des bienfaits dans la pratique de la MF, la trajectoire actuelle de la recherche doit changer, et un plus grand soutien doit être apporté pour obtenir les avantages souhaités et éviter les préjudices.
Conclusion: Dix mesures prioritaires que pourrait prendre le CMFC pour appuyer des progrès positifs à court terme dans ce domaine ont été identifiées, dont certaines ont été amorcées par un groupe de travail sur l’IA. Les mesures prioritaires se divisent grosso modo en avenues où le CMFC est bien placé pour exercer un rôle de leadership en s’attaquant aux questions prioritaires de l’IA pour la recherche en MF, ainsi qu’aux activités ou aux initiatives précises que pourrait réaliser le CMFC. Un fort leadership en MF est nécessaire pour faire progresser une recherche en IA qui puisse contribuer à une transformation positive au sein de la MF.
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