Intelligence artificielle - Historique des versions

Yves.lenoc : /* La chirurgie assistée par ordinateur */

2026-06-25T15:17:03Z

La chirurgie assistée par ordinateur

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 [1]. [https://www.academie-medecine.fr/wp-content/uploads/2018/06/P.-1045-%C3%A0-1058.pdf Hubert J. Chirurgie assistée par robot : principes et indications ; formation et évaluation des compétences. Bulletin de l’Académie Nationale de Médecine. 1 sept 2017;201(7):1045 57. doi:10.1016/S0001-4079(19)30424-8].
-[2]. [Chirurgie et interventions assistées par ordinateur (CIAO) · Inserm, La science pour la santé. Inserm https://www.inserm.fr/dossier/chirurgie-assistee-par-ordinateur-cao/].
+[2]. [https://www.inserm.fr/dossier/chirurgie-assistee-par-ordinateur-cao/ Chirurgie et interventions assistées par ordinateur (CIAO) · Inserm, La science pour la santé.] clés :''' intelligence artificielle ; chirurgie ; robotique [''artificial intelligence ; surgery ; robotics''].
-'''Mots clés :''' intelligence artificielle ; chirurgie ; robotique [''artificial intelligence ; surgery ; robotics''].
+'''Qualité de la preuve :''' Grade 3.
 '''Qualité de la preuve :''' Grade 3.

Yves.lenoc : /* Infections post opératoires */

2026-06-25T14:57:32Z

Infections post opératoires

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	'''Mots clés :''': intelligence artificielle ; infections ; prévision [''artificial intelligence ; infections ; forecasting''].		'''Mots clés :''': intelligence artificielle ; infections ; prévision [''artificial intelligence ; infections ; forecasting''].

			'''Qualité de la preuve :''' Grade 3.

			===La chirurgie assistée par ordinateur===

			'''La robotique chirurgicale a rapidement connu un développement exponentiel, avec en 2017 plus de 700 robots da Vinci (Intuitive Surgical®, Sunnyvale, CA, USA) implantés en Europe, et plus de 2700 aux USA [1].'''

			Les données recueillies par l’imagerie médicale (scanner, IRM, ultrasons), analysées par des logiciels spécifiques, permettent de concevoir une reproduction virtuelle d’une zone à opérer pour faciliter la planification et la réalisation d’un geste chirurgical [2].

			Le jour J, ces données peuvent être intégrées dans la programmation de robots qui seront utilisés au cours de la phase opératoire proprement dite.

			Elles peuvent aussi être directement exploitées par le chirurgien : tandis qu’il suit le geste qu’il est en train de réaliser via un écran de contrôle (qui présente par exemple l’image radiographique de la zone opérée), des informations obtenues lors des étapes préopératoires (telle qu’une représentation 3D de structures anatomiques) peuvent se superposer.

			Il existe deux types de robots [1,2] :

			* Des robots qui fonctionnent en ''« mode esclave »'' effectuant les gestes sous le contrôle d’un chirurgien qui les pilote sur place ou même à distance. Il s’agit en fait d’un ''télémanipulateur''. L’interface informatique filtre les mouvements, fait disparaître le tremblement physiologique et permet une démultiplication du geste adaptée au grossissement de l’image. Un double système optique relié à deux caméras tri CCD apporte une vision endoscopique en 3D de haute définition.

			* Des robots autonomes capables de conduire seuls l’opération à partir des données propres au patient. Rares en chirurgie curative ils sont particulièrement utilisés en radiothérapie lorsqu’il s’agit d’utiliser une source radioactive nécessitant des mesures de protection particulières.

			'''Grâce à des logiciels particuliers, des modèles d’aide à la décision peuvent aider le chirurgien à prédire le geste le plus adapté à la situation du patient [1].'''

			'''Références :'''

			[1]. [https://www.academie-medecine.fr/wp-content/uploads/2018/06/P.-1045-%C3%A0-1058.pdf Hubert J. Chirurgie assistée par robot : principes et indications ; formation et évaluation des compétences. Bulletin de l’Académie Nationale de Médecine. 1 sept 2017;201(7):1045 57. doi:10.1016/S0001-4079(19)30424-8].

			[2]. [Chirurgie et interventions assistées par ordinateur (CIAO) · Inserm, La science pour la santé. Inserm https://www.inserm.fr/dossier/chirurgie-assistee-par-ordinateur-cao/].

			'''Mots clés :''' intelligence artificielle ; chirurgie ; robotique [''artificial intelligence ; surgery ; robotics''].

	'''Qualité de la preuve :''' Grade 3.		'''Qualité de la preuve :''' Grade 3.

Yves.lenoc : /* Infections post opératoires */

2026-06-25T14:47:27Z

Infections post opératoires

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	'''Référence :'''		'''Référence :'''

	[1]. [https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11667051/		[1]. [https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11667051/ van der Meijden SL, van Boekel AM, Schinkelshoek LJ, van Goor H, Steyerberg EW, Nelissen RGHH, et al. Development and validation of artificial intelligence models for early detection of postoperative infections (PERISCOPE): a multicentre study using electronic health record data. Lancet Reg Health Eur. 5 déc 2024;49:101163. doi:10.1016/j.lanepe.2024.101163 PubMed PMID: 39720095; PubMed Central PMCID: PMC11667051.]
	van der Meijden SL, van Boekel AM, Schinkelshoek LJ, van Goor H, Steyerberg EW, Nelissen RGHH, et al. Development and validation of artificial intelligence models for early detection of postoperative infections (PERISCOPE): a multicentre study using electronic health record data. Lancet Reg Health Eur. 5 déc 2024;49:101163. doi:10.1016/j.lanepe.2024.101163 PubMed PMID: 39720095; PubMed Central PMCID: PMC11667051.]

	'''Mots clés :''': intelligence artificielle ; infections ; prévision [''artificial intelligence ; infections ; forecasting''].		'''Mots clés :''': intelligence artificielle ; infections ; prévision [''artificial intelligence ; infections ; forecasting''].

	'''Qualité de la preuve :''' Grade 3.		'''Qualité de la preuve :''' Grade 3.

Yves.lenoc : /* Traumatologie */

2026-06-25T14:46:42Z

Traumatologie

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	'''Mots clés :''' intelligence artificielle ; fractures osseuses ; diagnostic ; prise de décision [''artificial intelligence ; fractures bone ; diagnosis ; decision making''].		'''Mots clés :''' intelligence artificielle ; fractures osseuses ; diagnostic ; prise de décision [''artificial intelligence ; fractures bone ; diagnosis ; decision making''].

			'''Qualité de la preuve :''' Grade 3.

			===Infections post opératoires===

			'''Des modèles d’IA ont été conçus pour prédire les infections post-opératoires dans les 7 à 30 jours suivant une intervention [1].'''

			À partir des dossiers médicaux électroniques portant sur 253 010 interventions chirurgicales dans 3 hôpitaux en Belgique et aux Pays Bas dont 23 093 ayant entrainé une infection dans les 30 jours post-opératoires, l’étude PERISCOPE a démontré une très bonne correspondance entre le risque prédit par des modèles d’IA XGBoost et les résultats observés avec une aire sous la courbe ROC pour chacun des 3 hôpitaux respectivement de 0,82 (IC 95 % : 0,81-0,83), 0,82 (0,81-0,83) et 0,91 (0,90-0,91).

			Ces résultats ont été considérés comme cliniquement utiles avec un bénéfice supérieur aux stratégies par défaut de traitement systématique ou absence de traitement pour un large éventail de seuils de décision [1].'''

			'''Référence :'''

			[1]. [https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11667051/
			van der Meijden SL, van Boekel AM, Schinkelshoek LJ, van Goor H, Steyerberg EW, Nelissen RGHH, et al. Development and validation of artificial intelligence models for early detection of postoperative infections (PERISCOPE): a multicentre study using electronic health record data. Lancet Reg Health Eur. 5 déc 2024;49:101163. doi:10.1016/j.lanepe.2024.101163 PubMed PMID: 39720095; PubMed Central PMCID: PMC11667051.]

			'''Mots clés :''': intelligence artificielle ; infections ; prévision [''artificial intelligence ; infections ; forecasting''].

	'''Qualité de la preuve :''' Grade 3.		'''Qualité de la preuve :''' Grade 3.

Yves.lenoc : /* Traumatologie */

2026-06-25T14:41:24Z

Traumatologie

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	[1]. [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39272664/ Kutbi M. Artificial Intelligence-Based Applications for Bone Fracture Detection Using Medical Images: A Systematic Review. Diagnostics. janv 2024;14(17):1879. doi:10.3390/diagnostics14171879].		[1]. [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39272664/ Kutbi M. Artificial Intelligence-Based Applications for Bone Fracture Detection Using Medical Images: A Systematic Review. Diagnostics. janv 2024;14(17):1879. doi:10.3390/diagnostics14171879].

	[2]. [Englebert A, Docquier PL, Banse X, Schubert T, De Vleeschouwer C, Cornu O. Innovations 2024 en chirurgie Orthopédique et Traumatologie - Les développements de l’Intelligence artificielle en Orthopédie-Traumatologie. Louvain médical. 2025 ;144(2)~~. https://hdl.handle.net/2078.5/244626~~].		[2]. [https://hdl.handle.net/2078.5/244626 Englebert A, Docquier PL, Banse X, Schubert T, De Vleeschouwer C, Cornu O. Innovations 2024 en chirurgie Orthopédique et Traumatologie - Les développements de l’Intelligence artificielle en Orthopédie-Traumatologie. Louvain médical. 2025 ;144(2)].

	'''Mots clés :''' intelligence artificielle ; fractures osseuses ; diagnostic ; prise de décision [''artificial intelligence ; fractures bone ; diagnosis ; decision making''].		'''Mots clés :''' intelligence artificielle ; fractures osseuses ; diagnostic ; prise de décision [''artificial intelligence ; fractures bone ; diagnosis ; decision making''].

	'''Qualité de la preuve :''' Grade 3.		'''Qualité de la preuve :''' Grade 3.

Yves.lenoc : /* Patients insuffisants rénaux */

2026-06-25T14:40:32Z

Patients insuffisants rénaux

← Version précédente		Version du 25 juin 2026 à 16:40
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	'''Mots clés :''' intelligence artificielle ; diagnostic ; diabète ; maladies cardiovasculaires ; défaillance rénale chronique [''artificial intelligence ; diagnosis ; diabetes mellitus ; cardiovascular diseases ; kidney failure, chronic''].		'''Mots clés :''' intelligence artificielle ; diagnostic ; diabète ; maladies cardiovasculaires ; défaillance rénale chronique [''artificial intelligence ; diagnosis ; diabetes mellitus ; cardiovascular diseases ; kidney failure, chronic''].

			'''Qualité de la preuve :''' Grade 3.

			==Les apports de l’IA en chirurgie==

			===Traumatologie===

			'''L’intelligence artificielle révolutionne l’orthopédie-traumatologie [1].'''

			Grâce à des algorithmes avancés et à la capacité à mettre en relation et rendre compréhensible les éléments pris en compte, l’intelligence artificielle permet d’améliorer les diagnostics, la planification des gestes techniques et le suivi des patients.

			Dans une revue de 33 articles concernant des recherches issues de pays investissant massivement dans les soins de santé et les technologies (États-Unis, Chine, Royaume Uni, Allemagne, Japon), des modèles d’IA (CNN, ResNet, VGG16) ont démontré des performances surpassant souvent les radiologues experts en termes de précision, sensibilité et spécificité, avec une amélioration significative des taux de détection de fractures sur différents sites : hanche, poignet, côtes, y compris des fractures subtiles susceptibles d’échapper à l’œil nu.

			En situation d’urgence et de polytraumatisme l’IA est capable d’identifier et prioriser des fractures critiques nécessitant une intervention immédiate [1].

			'''Des modèles de langage, tels que ChatGPT ou Open AI, à partir des données d’imagerie et des antécédents du patient peuvent apporter une aide pour la précision des diagnostics, les diagnostics différentiels et des décisions thérapeutiques [1,2].'''

			'''Références :'''

			[1]. [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39272664/ Kutbi M. Artificial Intelligence-Based Applications for Bone Fracture Detection Using Medical Images: A Systematic Review. Diagnostics. janv 2024;14(17):1879. doi:10.3390/diagnostics14171879].

			[2]. [Englebert A, Docquier PL, Banse X, Schubert T, De Vleeschouwer C, Cornu O. Innovations 2024 en chirurgie Orthopédique et Traumatologie - Les développements de l’Intelligence artificielle en Orthopédie-Traumatologie. Louvain médical. 2025 ;144(2). https://hdl.handle.net/2078.5/244626].

			'''Mots clés :''' intelligence artificielle ; fractures osseuses ; diagnostic ; prise de décision [''artificial intelligence ; fractures bone ; diagnosis ; decision making''].

	'''Qualité de la preuve :''' Grade 3.		'''Qualité de la preuve :''' Grade 3.

Yves.lenoc : A protégé « Intelligence artificielle » ([Modifier = Autoriser uniquement les administrateurs] (infini) [Renommer = Autoriser uniquement les administrateurs] (infini)) [protection en cascade]

2026-05-09T16:50:14Z

A protégé « Intelligence artificielle » ([Modifier = Autoriser uniquement les administrateurs] (infini) [Renommer = Autoriser uniquement les administrateurs] (infini)) [protection en cascade]

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(Aucune différence)

Yves.lenoc : /* Quelles sont les performances des systèmes d’IA en santé ? */

2026-05-09T16:48:47Z

Quelles sont les performances des systèmes d’IA en santé ?

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	'''Mots clés :''' intelligence artificielle ; diagnostic ; diabète ; maladies cardiovasculaires ; défaillance rénale chronique [''artificial intelligence ; diagnosis ; diabetes mellitus ; cardiovascular diseases ; kidney failure, chronic''].		'''Mots clés :''' intelligence artificielle ; diagnostic ; diabète ; maladies cardiovasculaires ; défaillance rénale chronique [''artificial intelligence ; diagnosis ; diabetes mellitus ; cardiovascular diseases ; kidney failure, chronic''].

	'''Qualité de la preuve :''' Grade 4.		'''Qualité de la preuve :''' Grade 3.

Yves.lenoc : /* Quelles sont les premières applications de l’IA en santé? */

2026-05-09T16:48:25Z

Quelles sont les premières applications de l’IA en santé?

← Version précédente		Version du 9 mai 2026 à 18:48
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	'''Mots clés :''' intelligence artificielle [''artificial intelligence''].		'''Mots clés :''' intelligence artificielle [''artificial intelligence''].

	'''Qualité de la preuve :''' Grade 4.		'''Qualité de la preuve :''' Grade 3.

	==Quelles sont les performances des systèmes d’IA en santé ?==		==Quelles sont les performances des systèmes d’IA en santé ?==

Yves.lenoc : /* Quelles sont les premières applications de l’IA en santé? */

2026-05-09T16:47:10Z

Quelles sont les premières applications de l’IA en santé?

← Version précédente		Version du 9 mai 2026 à 18:47
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	'''Mots clés :''' intelligence artificielle [''artificial intelligence''].		'''Mots clés :''' intelligence artificielle [''artificial intelligence''].

			'''Qualité de la preuve :''' Grade 4.

			==Quelles sont les performances des systèmes d’IA en santé ?==

			'''Les systèmes d’IA sont en pleine expansion dans l’usage des dispositifs médicaux, le dépistage et le suivi de maladies chroniques.'''

			===Performances diagnostiques===

			Dans une étude portant sur 100 patients [1] (âge médian 72 ans) admis dans un service d’urgences de médecine interne principalement pour des pathologies cardiovasculaires, endocriniennes, gastro-intestinales ou infectieuses, ChatGPT-4 a surpassé les médecins internes des urgences en matière de précision diagnostique (p= 0,01), principalement pour les pathologies cardio-vasculaires (p=0,03), endocriniennes et gastro-intestinales (p=0,01).

			Dans une autre étude sur 70 cas complexes [2] ChatGPT-4 a fourni un diagnostic différentiel exact dans 64 % des cas difficiles et un diagnostic principal exact dans 39 % des cas.

			Une autre étude [3] utilisant deux générateurs de diagnostics différentiels (IsabelHealth et Memem7) à propos de 105 cas réels issus d’un forum de télémédecine ces deux systèmes identifiaient le diagnostic cible correct avec une efficacité équivalente, tous cas confondus, de 58% et 68 % (différence non significative entre les deux systèmes), apportant une aide pour établir une liste pertinente de diagnostics différentiels et identifier le diagnostic cible.

			===Suivi de patients diabétiques===

			Des algorithmes d'IA ont été développés pour automatiser le dépistage et faciliter la prise en charge du diabète et d'autres troubles métaboliques. Ils permettent de diagnostiquer et classer le diabète de type 1, le diabète de type 2, le diabète gestationnel avec une précision équivalente à celle d’un médecin.

			Les pompes à insuline intégrant l’IA sont utilisées dans nombre d’études pour automatiser les débits de perfusion d’insuline en fonction du contrôle continu de la glycémie.

			Divers systèmes permettent également de diagnostiquer les complications graves du diabète : rétinopathie, pied diabétique, risque d’hospitalisation [4].

			===Pathologies cardiovasculaires===

			Dans une étude de 100 dossiers de patients présentant des pathologies cardiovasculaires [5] en posant des questions visant à évaluer des hypothèses diagnostiques, les examens complémentaires et analyses recommandés, ChatGPT a pu donner 43 % de réponse exactes, 42 % d’erreurs et 15 % de concordances partielles.

			Mais ChatGPT était plus performant pour diagnostiquer les cas les plus graves (p<0,001) ainsi que l’urgence (p<0,011).

			===Patients insuffisants rénaux===

			Une revue systématique [6] et une étude de cohorte rétrospective [7] ont évalué les performances de modèles d’IA chez des patients souffrant d’insuffisance rénale chronique pour :

			* La recherche et la compatibilité de greffons, donc définir une stratégie cohérente d’attribution, et prédire la survie du greffon;

			* Prédire la mortalité à 1, 4 et 7 ans rétrospectivement dans une cohorte de 559 patients hémodialysés, comparativement à une cohorte témoin de 87 patients d’un autre centre. Les valeurs de précision pour ces échéances étaient de respectivement de 0,891, 0, 857 et 0,891.

			'''Les IA conversationnelles ont des performances aujourd’hui inférieures à celles de médecins mais elles peuvent être utiles pour établir des listes de diagnostics différentiels et pour aider au suivi des pathologies chroniques.'''

			'''Références :'''

			[1]. [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38976865/Hoppe JM, Auer MK, Strüven A, Massberg S, Stremmel C. ChatGPT With GPT-4 Outperforms Emergency Department Physicians in Diagnostic Accuracy: Retrospective Analysis. J Med Internet Res. 8 juill 2024;26:e56110. doi:10.2196/56110 PubMed PMID: 38976865; PubMed Central PMCID: PMC11263899.]

			[2].[https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2806457 Kanjee Z, Crowe B, Rodman A. Accuracy of a Generative Artificial Intelligence Model in a Complex Diagnostic Challenge. JAMA. 3 juill 2023;330(1):78 80. doi:10.1001/jama.2023.8288.]

			[3[. [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36153527/ Fritz P, Kleinhans A, Raoufi R, Sediqi A, Schmid N, Schricker S, et al. Evaluation of medical decision support systems (DDX generators) using real medical cases of varying complexity and origin. BMC Med Inform Decis Mak. 24 sept 2022;22(1):254. doi:10.1186/s12911-022-01988-2 PubMed PMID: 36153527; PubMed Central PMCID: PMC9509605.]

			[4]. [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39238969/ Iftikhar M, Saqib M, Qayyum SN, Asmat R, Mumtaz H, Rehan M, et al. Artificial intelligence-driven transformations in diabetes care: a comprehensive literature review. Ann Med Surg (Lond). 23 juill 2024;86(9):5334 42. doi:10.1097/MS9.0000000000002369 PubMed PMID: 39238969; PubMed Central PMCID: PMC11374247.]

			[5]. [https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/jep.70465 Mialarett LB, Bezerra TL, Lopes MC, Filho JMR, V. Joviano‐Santos J. ChatGPT in Public Cardiovascular Healthcare: Accuracy, Limitations, and Implications. J Eval Clin Pract. juin 2026;32:e70465. doi:10.1111/jep.70465 PubMed PMID: 42070276; PubMed Central PMCID: PMC13135820.]

			[6]. [https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12619412/ Firuzpour F, Pasha AA, Oliaei F, Nasirimehr K, Khosravi M, Rostami G, et al. Artificial intelligence–driven kidney organ allocation: systematic review of clinical outcome prediction, ethical frameworks, and decision-making algorithms. BMC Nephrol. 14 nov 2025;26:639. doi:10.1186/s12882-025-04576-4 PubMed PMID: 41239278; PubMed Central PMCID: PMC12619412.]

			[7]. [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40730809/ Peng Z, Zhong S, Li X, Yu F, Tang Z, Ma C, et al. An artificial intelligence model to predict mortality among hemodialysis patients: A retrospective validated cohort study. Sci Rep. 2025 Jul 29;15(1):27699. doi: 10.1038/s41598-025-06576-8. PMID: 40730809; PMCID: PMC12307615.]

			'''Mots clés :''' intelligence artificielle ; diagnostic ; diabète ; maladies cardiovasculaires ; défaillance rénale chronique [''artificial intelligence ; diagnosis ; diabetes mellitus ; cardiovascular diseases ; kidney failure, chronic''].

	'''Qualité de la preuve :''' Grade 4.		'''Qualité de la preuve :''' Grade 4.

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