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Investissement en diagnostic IA pour maladies rares : miser simultanément sur plusieurs solutions, ou combler d'abord les lacunes de parcours clinique, de preuves et d'adoption clinique avant d'investir par étapes ?
Politique produit actuelleMis à jour 25 août 2026
Jugement réel de Minerva
Recommandation : combler d'abord les lacunes de preuves, puis investir par étapes. Tant que trois incertitudes clés — localisation du goulot d'étranglement, représentativité des données et capacité d'adoption clinique — ne sont pas résolues, éviter un engagement massif simultané sur plusieurs solutions qui figerait irréversiblement les ressources.
Responsable décisionnel dans la simulation pédagogiquePrésident du comité d'investissement en diagnostic des maladies rares, dans une simulation pédagogique indépendante
Prochaine étape sous contrôle humain
Le président du comité charge les équipes preuves cliniques et accès patients de fournir, dans un délai fixé (par exemple un cycle d'évaluation), des preuves concrètes sur la localisation du goulot d'étranglement, la représentativité des données et la capacité d'absorption, avant toute décision finale.
Quelles preuves inverseraient la recommandation
Si le goulot d'étranglement de capacité en orientation et tests de confirmation identifié par F4 persiste, l'investissement par étapes doit être suspendu même une fois les lacunes de preuves comblées, afin d'éviter une mauvaise allocation des ressources.
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Investissement en diagnostic IA pour maladies rares : miser simultanément sur plusieurs solutions, ou combler d'abord les lacunes de parcours clinique, de preuves et d'adoption clinique avant d'investir par étapes ?
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