Advancing Fairness in Cardiac Care: Strategies for Mitigating Bias in Artificial Intelligence Models Within Cardiology

In the dynamic field of medical artificial intelligence (AI), cardiology stands out as a key area for its technological advancements and clinical application. In this review we explore the complex issue of data bias, specifically addressing those encountered during the development and implementation of AI tools in cardiology. We dissect the origins and effects of these biases, which challenge their reliability and widespread applicability in health care. Using a case study, we highlight the complexities involved in addressing these biases from a clinical viewpoint. The goal of this review is to equip researchers and clinicians with the practical knowledge needed to identify, understand, and mitigate these biases, advocating for the creation of AI solutions that are not just technologically sound, but also fair and effective for all patients. Dans le domaine dynamique de l’intelligence artificielle (IA) médicale, la cardiologie se distingue comme un secteur clé pour son progrès et son application clinique. Cette revue de littérature examine la question complexe des biais, en se concentrant spécifiquement sur ceux rencontrés lors du développement et du déploiement d’outils d’IA en cardiologie. Nous analysons les origines et les impacts de ces biais, qui remettent en question leur fiabilité et leur applicabilité dans les soins de santé. À travers une étude de cas, nous soulignons les subtilités à prendre en compte pour détecter et éviter ces biais du point de vue clinique. L’objectif de cette revue est de fournir aux chercheurs et aux cliniciens des connaissances pratiques pour identifier, comprendre et atténuer les biais, en plaidant pour la création de solutions d’IA qui ne sont pas seulement performantes, mais aussi équitables pour tous les groupes de patients.