25 Cas d'utilisation de l'IA en santé avec exemples

Une étude récente montre que les équipes hybrides composées de cliniciens humains et de systèmes d'IA posent des diagnostics médicaux plus précis, en grande partie parce qu'ils ont tendance à commettre des erreurs différentes et complémentaires qui permettent de se corriger mutuellement. Ces résultats indiquent un fort potentiel de l'IA pour améliorer la sécurité des patients et promouvoir des soins de santé plus équitables.¹

Comment les systèmes d'IA de santé se comportent-ils ?

Nature Medicine : IA clinique généraliste vs. spécialisée

Cette étude compare deux outils d'IA clinique spécialisés, OpenEvidence et UpToDate Expert IA, sur trois modèles de pointe généralistes : GPT-5.2, Gemini 3.1 Pro et Claude Opus 4.6. L'étude a également inclus Google Search IA Overview dans l'évaluation en conditions réelles comme point de référence couramment accessible.

L'évaluation comporte trois volets :

• MedQA : 500 questions d'examen de licence médicale.
• HealthBench : 500 invites cliniques évaluées selon des grilles élaborées par des experts.
• Requêtes cliniques réelles (RCQ) : 100 questions anonymisées soumises par des médecins dans un environnement clinique réel. Les réponses ont été évaluées par 12 cliniciens en aveugle pour leur exactitude, leur exhaustivité, leur sécurité et leur clarté.

L'étude vise à déterminer si les produits commercialisés spécifiquement pour un usage clinique offrent de meilleures connaissances médicales, un meilleur alignement clinique et une meilleure utilité en conditions réelles que les LLM généralistes.

Le volet RCQ est particulièrement important car il mesure la performance sur des questions que les médecins posent réellement, plutôt que de s'appuyer uniquement sur des ensembles de données de type examen.

Résultats du benchmark

Les modèles généralistes ont surpassé les outils cliniques spécialisés dans les trois évaluations :

• Sur MedQA, Gemini a obtenu 97,4 %, contre 89,6 % pour OpenEvidence et 88,4 % pour UpToDate.
• Sur HealthBench, GPT-5.2 a obtenu 88,0, tandis qu'OpenEvidence et UpToDate ont obtenu 62,6 et 61,3.
• Sur RCQ, Gemini a atteint une note moyenne des cliniciens de 3,62 sur 4, suivi de GPT-5.2 à 3,54 et de Claude à 3,52. OpenEvidence a obtenu 3,24 et UpToDate 3,17.
• Google IA Overview a obtenu des performances à peu près équivalentes à celles des deux outils cliniques.
• UpToDate a refusé 19 % des requêtes cliniques réelles, contre 1 à 3 % pour les modèles de pointe.
• L'étude n'a pas trouvé de différences statistiquement significatives entre les systèmes en matière de contenu préjudiciable ou de taux d'hallucination.

Que signifient les résultats ?

Une interface, un système de récupération d'informations ou une marque spécifique au secteur de la santé n'entraîne pas automatiquement de meilleures performances cliniques. Du moins pour les tâches testées, l'échelle du modèle, la capacité de raisonnement général et l'alignement semblent apporter plus de valeur que le positionnement spécialisé dans un domaine.

Pour les organismes de santé, ce résultat plaide en faveur d'une évaluation indépendante des produits d'IA clinique avant leur acquisition, plutôt que de supposer que les outils spécialisés sont plus précis ou plus sûrs. Cependant, l'étude n'a pas évalué des facteurs tels que la qualité des citations, la latence, le coût, l'intégration dans les flux de travail ou la performance sur des tâches médicales hautement spécialisées.²

MedAgentBench : un environnement de DSE virtuel pour évaluer les agents LLM médicaux

MedAgentBench est un environnement d'évaluation permettant de tester si les agents LLM peuvent effectuer des tâches à l'intérieur d'un dossier de santé électronique plutôt que de simplement répondre à des questions médicales.

Il contient 300 tâches rédigées par des cliniciens réparties sur 10 catégories, 100 profils de patients réalistes et plus de 700 000 éléments de données cliniques. Les modèles interagissent avec un DSE simulé via FHIR, la norme d'interopérabilité prise en charge par les principaux systèmes d'information de santé.

Les tâches comprennent la recherche d'informations sur les patients, l'examen des résultats de laboratoire, la documentation des signes vitaux, la prescription d'examens, l'orientation vers des spécialistes et la création d'ordonnances de médicaments.

MedAgentBench mesure si un agent IA peut :

• Comprendre l'instruction d'un clinicien.
• Trouver les bonnes informations dans le dossier d'un patient.
• Appliquer une logique clinique conditionnelle.
• Sélectionner et appeler les fonctions correctes du DSE.
• Accomplir l'action demandée sans produire de résultats invalides ou incomplets.

Sa principale métrique est le succès de bout en bout de la tâche. Un modèle doit accomplir la tâche correctement, et non se contenter de fournir une explication plausible.

Résultats du benchmark

Claude 3.5 Sonnet v2 a obtenu le taux de réussite global le plus élevé avec 69,67 %, suivi de GPT-4o à 64,0 %, de DeepSeek-V3 à 62,67 % et de Gemini 1.5 Pro à 62,0 %.

Que signifient les résultats ?

Les modèles actuels peuvent gérer de nombreuses tâches structurées de DSE, en particulier la recherche d'informations. Cependant, même le meilleur modèle a échoué dans environ 30 % des tâches au total et dans près de la moitié des tâches basées sur des actions.

Ce niveau de fiabilité peut être utile pour des projets pilotes supervisés, une assistance administrative ou des flux de travail en lecture seule. Il n'est pas suffisant pour des actions non supervisées concernant les médicaments, les analyses de laboratoire ou les orientations, où un seul appel API incorrect peut modifier le dossier d'un patient.

MedAgentBench met donc en évidence la différence entre les connaissances médicales et la fiabilité opérationnelle : un modèle peut bien répondre aux questions médicales tout en ayant des difficultés à exécuter des flux de travail cliniques en plusieurs étapes.³

MAST : test de superintelligence en IA médicale

MAST est une suite de benchmarks d'IA médicale continuellement mise à jour, maintenue par le réseau de recherche ARISE IA. Au lieu de mesurer une seule capacité étroite, elle combine des évaluations couvrant :

• Le raisonnement diagnostique
• Le raisonnement de prise en charge
• La sécurité des patients
• La radiologie
• Les autres images médicales
• L'accomplissement de tâches agentiques

Ses benchmarks composants incluent First Do NOHARM, CPC-Bench, le Script Concordance Test, ReXrank Mini, MedAgentBench v2 et PhysicianBench.

MAST publie à la fois un composite général et un composite axé sur les cliniciens. Les scores utilisent une moyenne harmonique à poids égaux, ce qui signifie qu'une mauvaise performance dans un domaine réduit le score global plus fortement qu'avec une simple moyenne. La performance agentique est actuellement rapportée séparément plutôt qu'incluse dans les composites.

MAST vise à mesurer si un système d'IA possède des capacités cliniques larges et équilibrées, plutôt que de déterminer s'il peut optimiser pour un seul examen ou ensemble de données.

Résultats du benchmark

Au 17 juillet 2026, GPT-5.5 était en tête du classement composite public avec 61,6 %, suivi de Gemini 3.5 Flash à 59,4 %, de Claude Opus 4.7 à 59,0 % et de Gemini 3.1 Pro à 58,7 %.

Les différences relativement étroites entre les principaux modèles contrastent avec des variations plus importantes au niveau des benchmarks individuels. Par exemple, les systèmes cliniques spécialisés basés sur la recherche documentaire sont en tête du benchmark de sécurité First Do NOHARM, tandis que les modèles généralistes tendent à offrir une couverture plus large sur les tâches de raisonnement et d'imagerie.

Que signifient les résultats ?

Aucun modèle ne démontre actuellement une performance uniformément forte dans toutes les dimensions cliniques. Les scores composites dans la fourchette basse des 60 % indiquent que même les systèmes les plus avancés présentent des faiblesses importantes qui sont exposées lorsque le raisonnement diagnostique, les décisions de traitement, la sécurité et l'interprétation d'images sont évalués ensemble.

Le benchmark montre également pourquoi la sélection de l'IA en santé doit être spécifique au cas d'utilisation. Un modèle en tête du classement général n'est pas nécessairement le meilleur système pour l'examen de sécurité, la radiologie ou l'automatisation des DSE. Les organismes de santé devraient donc examiner les résultats par dimension plutôt que de se fier uniquement à un score composite unique.⁴

Cas d'utilisation de l'IA en santé

Soins aux patients

1. Services virtuels

Un service virtuel est un modèle de soins où les patients reçoivent un traitement de niveau hospitalier à domicile tout en étant surveillés à distance par le personnel médical.

Exemple concret : services virtuels du NHS

Des milliers d'enfants gravement malades en Angleterre sont désormais traités à domicile grâce aux « services virtuels » du NHS, évitant ainsi de longs séjours à l'hôpital. À l'aide de dispositifs portables tels que des moniteurs de fréquence cardiaque et d'oxygène, les médecins peuvent suivre les signes vitaux des patients et réagir rapidement en cas de changement.

Les enfants souffrant de maladies telles que l'asthme, des problèmes cardiaques, des infections et des maladies de longue durée reçoivent des soins de niveau hospitalier à distance, avec des infirmières qui se rendent à domicile lorsque des examens ou des médicaments sont nécessaires. Les données sont surveillées 24 heures sur 24 par des équipes cliniques via des plateformes comme Feebris, qui utilise l'IA pour signaler les signes avant-coureurs (voir Figure 1).

Figure 1 : exemple de surveillance du pouls de Feebris.

Pour les familles, l'impact émotionnel est significatif. Être soigné à domicile réduit le stress et aide les enfants à se sentir plus en sécurité et plus à l'aise. Les responsables du NHS affirment que les services virtuels libèrent des lits d'hôpital tout en rendant les soins plus adaptés aux enfants, et s'attendent à ce que les soins à distance deviennent la norme pour de nombreuses conditions dans les années à venir.⁵

2. Aide au diagnostic et à la prescription

Les chatbots alimentés par l'IA peuvent aider les patients à s'auto-diagnostiquer pour des affections bénignes ou aider les médecins à établir un diagnostic en fonction des symptômes, des antécédents médicaux et des données diagnostiques.

Une étude conçue pour évaluer dans quelle mesure ChatGPT peut diagnostiquer des affections et à quelle fréquence il recommande de consulter un médecin a trouvé des résultats mitigés concernant sa fiabilité diagnostique.

Pendant cinq jours, les chercheurs ont posé à ChatGPT les mêmes questions sur cinq affections orthopédiques courantes. Les réponses ont été classées comme correctes, partiellement correctes, incorrectes ou comme une liste de diagnostics possibles. L'exactitude et la cohérence des réponses ont été mesurées, et la capacité de ChatGPT à diagnostiquer avec précision les affections orthopédiques s'est avérée irrégulière.

De plus, ses recommandations de consulter un médecin n'étaient pas toujours fermes. ChatGPT pourrait être utile comme première étape, mais il y a un risque à s'y fier pour l'auto-diagnostic sans avis médical approprié.⁶

Exemple concret : Ochsner Health avec DeepScribe

Les médecins consacraient auparavant un temps considérable à documenter les visites des patients (souvent en dehors des heures de travail), ce qui affectait à la fois l'exactitude et l'équilibre entre vie professionnelle et vie privée. Ochsner Health s'est associé à DeepScribe pour réduire la charge administrative de la documentation clinique dans son réseau multi-spécialités.

L'IA ambiante de DeepScribe capture les conversations en temps réel et génère des notes hautement personnalisables et spécifiques à chaque spécialité, permettant aux cliniciens de se concentrer davantage sur les interactions avec les patients.

Résultat : le système a atteint un taux d'adoption par les cliniciens de 78 % et un taux de satisfaction des patients de 96 %, tout en réduisant considérablement le temps de documentation et en améliorant la qualité des notes.⁷

Exemple concret : DxGPT

DxGPT est un outil d'intelligence augmentée conçu pour soutenir le diagnostic clinique en fournissant un diagnostic différentiel structuré plutôt qu'un texte libre.

Il génère cinq hypothèses diagnostiques avec les symptômes pour et contre chacune, en utilisant des modèles de langage avancés dans un cadre contrôlé destiné à garantir la pertinence et la sécurité.

Les études de validation initiales, y compris le travail avec l'hôpital Sant Joan de Déu, suggèrent des niveaux d'exactitude comparables à ceux des experts cliniques. Cependant, le système n'est pas destiné à fournir des diagnostics autonomes et doit être interprété par des professionnels qualifiés.

DxGPT met l'accent sur des pratiques strictes de protection des données, notamment l'anonymisation automatique, le traitement en mémoire, la non-conservation des informations personnelles et la conformité au RGPD, à la HIPAA et au futur règlement européen sur l'IA.⁸

Exemple concret : OpenAI pour la santé

OpenAI pour la santé est une suite d'outils d'IA conformes à la HIPAA qui soutiennent les flux de travail cliniques, opérationnels et administratifs dans les hôpitaux, les systèmes de santé et d'autres établissements de soins.

L'une des capacités essentielles d'OpenAI dans le domaine de la santé est le soutien clinique fondé sur les preuves pour le diagnostic. L'outil fournit des réponses ancrées dans la littérature médicale pertinente, y compris des études évaluées par des pairs, des recommandations de santé publique et des directives cliniques.

Il inclut également des citations transparentes qui mentionnent les titres, les revues et les dates de publication, permettant ainsi une vérification rapide des sources, le soutien au raisonnement clinique et la facilitation de soins rapides aux patients.⁹

3. Outils d'IA pour la santé mentale

L'IA est de plus en plus utilisée dans les soins de santé mentale pour aider à la détection précoce, au traitement et au soutien continu. Ces outils d'IA pour la santé mentale analysent le texte, la voix, les expressions faciales, les dispositifs portables et les dossiers médicaux pour repérer les signes précoces de conditions telles que l'anxiété et la dépression, prédire les risques et personnaliser le traitement.

De plus, les chatbots et les plateformes numériques fournissent un soutien émotionnel, des conseils thérapeutiques, la mise en relation avec des thérapeutes et un suivi continu, tout en réduisant la charge de travail des cliniciens grâce à l'automatisation. Bien que ces outils élargissent l'accès et améliorent l'efficacité, des défis persistent en matière de confidentialité, de biais, de réglementation et de garantie que l'IA soutienne les soins humains plutôt que de les remplacer.

Exemple concret : Verint (Cogito)

Cogito¹⁰ tire parti de l'intelligence artificielle avancée pour améliorer les soins de santé mentale en fournissant des outils d'intelligence émotionnelle et d'analyse conversationnelle en temps réel :

• Coaching en intelligence émotionnelle en temps réel : la plateforme de Cogito analyse les signaux vocaux pendant les interactions avec les patients, fournissant des conseils en temps réel aux gestionnaires de soins. Cela les aide à faire preuve d'empathie, à établir une relation de confiance et à améliorer l'engagement des patients, ce qui est crucial pour la réussite des interventions en santé mentale. ​
• Suivi de la santé comportementale : la plateforme collecte passivement et en toute sécurité des données comportementales via des applications mobiles et les analyse par rapport aux critères d'évaluation clinique de la santé mentale. Cette surveillance continue facilite la détection précoce des problèmes de santé comportementale, permettant des interventions rapides.

Exemple concret : Headspace

Headspace, anciennement Ginger et Headspace Health, utilise l'analyse prédictive pour identifier les personnes à risque de problèmes de santé mentale en surveillant des comportements tels que l'augmentation du stress, les troubles du sommeil et le retrait social.

Lorsque des schémas suggèrent un problème potentiel, la plateforme prend contact de manière proactive, offrant un soutien supplémentaire, comme la mise en relation des utilisateurs avec des coachs en santé mentale.¹¹

Exemple concret : ThroughLine

ThroughLine est une plateforme d'infrastructure numérique qui permet aux sites web, aux applications et aux communautés en ligne de fournir un accès à un soutien en santé mentale et en situation de crise, assuré par des humains et de confiance.

Elle intègre l'informatique affective et les principes de l'IA en santé mentale pour mettre en relation intelligemment les utilisateurs avec les lignes d'assistance les plus pertinentes d'un réseau mondial vérifié de plus de 1 300 services dans 150 pays.

Couvrant des domaines critiques tels que le suicide, les abus, l'automutilation et le soutien LGBTQ+, ThroughLine propose une intégration via une application web, un widget intégrable ou une API développeur.

La plateforme met l'accent sur la protection par des normes de vérification strictes, des politiques de soins inclusives et des analyses respectueuses de la vie privée, tout en aidant les partenaires à respecter les exigences réglementaires telles que le RGPD et le règlement européen sur les services numériques.¹²

4. Chatbots de service client dans le secteur de la santé

Les chatbots de service client peuvent répondre aux questions des patients concernant les rendez-vous, la facturation ou le renouvellement des ordonnances.

Cela peut améliorer la rapidité et la précision des diagnostics, réduire la charge de travail des prestataires de soins et permettre une meilleure allocation des ressources. Les médecins peuvent se concentrer sur les cas plus complexes, tandis que les outils d'IA fournissent des évaluations initiales ou des deuxièmes avis pour les cas courants.

Exemple concret : chatbot d'oncologie alimenté par l'IA à l'hôpital SSG

En 2025, l'hôpital SSG a lancé un chatbot IA spécifiquement destiné aux patients atteints de cancer et à leurs aidants. Il fournit des conseils instantanés sur les options de traitement (telles que la chirurgie, la chimiothérapie et la radiothérapie), les instructions de soins post-traitement, la gestion des symptômes et des effets secondaires, ainsi que les détails des services de consultation externe en plusieurs langues. Le chatbot vise à réduire l'anxiété et à offrir un service client plus accessible et plus facile à naviguer.¹³

5. Agents IA dans le secteur de la santé

Les agents IA aident dans le secteur de la santé en automatisant les tâches, en améliorant la prise de décision et en optimisant les soins aux patients. Ils analysent les données médicales pour le diagnostic, suggèrent des traitements personnalisés, prédisent les résultats et gèrent les tâches administratives.

Les outils d'IA agentique permettent également la surveillance en temps réel et les consultations virtuelles, ce qui accroît l'efficacité et réduit les erreurs.

Exemple concret : Prosper agent vocal IA pour Northeast OB/GYN

Northeast OB/GYN avait du mal à suivre sa croissance rapide en raison de pénuries de personnel, d'un taux de rotation élevé et de volumes d'appels croissants, ce qui entraînait de longs temps d'attente, des prestations de patients non vérifiées et un épuisement du personnel.

Pour y remédier, le cabinet a mis en place Prosper, une solution d'accueil alimentée par l'IA qui automatise la planification des rendez-vous, les annulations, la vérification des prestations et la gestion des listes d'attente, tout en orientant les cas complexes vers le personnel.

Après un déploiement progressif, le système s'est rapidement intégré aux opérations quotidiennes, prenant en charge tous les appels entrants et en résolvant environ 50 % sans intervention humaine. Cela a conduit à une réduction de 40 % des coûts opérationnels, une augmentation de 12 % des rendez-vous planifiés et une couverture 24/7 constante.¹⁴

Exemple concret : Claude pour la santé

Claude pour la santé¹⁵ est le produit conforme à la HIPAA d'Anthropic qui permet aux prestataires de soins, aux startups et aux patients d'utiliser Claude en toute sécurité pour des tâches médicales et administratives.

Il étend les fonctionnalités existantes de Claude avec des connecteurs spécifiques au secteur de la santé, des compétences agentiques et des contrôles de conformité pour permettre aux organisations de travailler directement avec les données cliniques, de couverture et de facturation.

Les principales fonctionnalités incluent :

• Connecteurs de données de santé : fournissent un accès direct aux sources standard du secteur, notamment la base de données de couverture CMS, la CIM-10, le registre national des identifiants des prestataires et PubMed.
• Support de développement FHIR : pour simplifier l'intégration entre les systèmes de santé utilisant la norme FHIR, réduisant le temps de développement et les erreurs d'intégration.
• Flux de travail d'autorisation préalable : un modèle configurable d'examen des autorisations préalables qui aide à vérifier les politiques de couverture, les directives cliniques, les dossiers des patients et la documentation d'appel.
• Coordination et triage des soins : aide au tri et à la hiérarchisation des messages des patients, des orientations et des transferts pour garantir que les problèmes urgents reçoivent une attention rapide.
• Plateforme pour les startups de la santé : des API et des outils développeur qui permettent aux startups de créer des solutions basées sur l'IA telles que le support de documentation clinique, les outils d'examen des dossiers et l'automatisation administrative.
• Intégrations de données de santé personnelles (États-Unis) : accès optionnel et contrôlé par l'utilisateur aux résultats de laboratoire et aux dossiers médicaux via HealthEx, Function, Apple Health et Android Health Connect, permettant à Claude de résumer l'historique, d'expliquer les résultats et d'aider à la préparation des visites cliniques.
• Contrôles de confidentialité et de sécurité : consentement explicite de l'utilisateur, contrôle fin des autorisations, pas d'entraînement sur les données de santé personnelles, avis de non-responsabilité contextuels et orientation vers des professionnels de santé lorsque cela est approprié.

Exemple concret : Sully.ai

Parikh Health, dirigé par le Dr Neesheet Parikh, a considérablement amélioré ses opérations et ses soins aux patients en intégrant Sully.ai à ses dossiers médicaux électroniques (DME).

Le système d'enregistrement piloté par l'IA personnalise les interactions avec les patients, tandis que l'automatisation des tâches d'accueil permet au personnel de se concentrer davantage sur les soins aux patients.

Cette collaboration avec Sully.ai a réduit les opérations par patient de 10x et a fait passer le temps consacré aux tâches administratives, telles que la gestion des dossiers des patients, de 15 minutes à 1-5 minutes. Cela a conduit à une augmentation de 3x de l'efficacité et de la rapidité.

De plus, la plateforme a réduit l'épuisement des médecins de 90 %, permettant des interactions plus ciblées et plus significatives avec les patients.¹⁶

Exemple concret : plateforme de santé Agentic-IA

Agentic-IA Healthcare est un prototype de recherche qui combine plusieurs agents IA avec des garanties intégrées de confidentialité, d'explicabilité et de conformité réglementaire.

Le système utilise le chiffrement, le contrôle d'accès basé sur les rôles et les journaux d'audit pour soutenir des flux de travail de santé plus sûrs, tout en offrant un support multilingue en anglais, français et arabe pour améliorer l'inclusivité.¹⁷

6. Audit des prescriptions

La technologie IA aide les prestataires de soins à réduire les erreurs de prescription en analysant les ordonnances pour détecter les interactions médicamenteuses potentielles, les dosages incorrects et les allergies des patients.

Cela réduit le risque d'événements indésirables liés aux médicaments, une source importante de complications et de coûts dans le secteur de la santé.

7. Gestion de la grossesse

Les systèmes d'IA peuvent être utilisés pour surveiller la santé de la mère et du fœtus grâce à des dispositifs portables et des systèmes de surveillance à distance.

Ces outils exploitent les données des signes vitaux et d'autres métriques pour prédire et diagnostiquer les complications potentielles de manière précoce. Cela améliore les issues de grossesse et réduit les taux de mortalité maternelle et infantile.

8. Priorisation et triage en temps réel

L'analyse prescriptive basée sur l'IA peut analyser les données des patients telles que les symptômes, les antécédents médicaux et les signes vitaux pour aider les professionnels de santé à prioriser les cas en temps réel.

Exemple concret : Lightbeam Health

Lightbeam Health utilise l'analyse prédictive pour anticiper les risques de santé chez les patients.

Elle analyse plus de 4 500 facteurs, y compris les déterminants cliniques, sociaux et environnementaux, pour identifier les risques cachés. Le système fournit également des recommandations prescriptives pour des interventions ciblées qui améliorent les résultats des patients, comme la réduction des réadmissions et des visites aux urgences.¹⁸

Exemple concret : Wellframe

Wellframe permet aux professionnels de santé de proposer des programmes de soins personnalisés et interactifs directement aux patients via une application mobile. Les modules cliniques de la plateforme sont élaborés sur la base de soins fondés sur les preuves afin de garantir que les patients reçoivent des conseils issus de pratiques médicales éprouvées.

L'application prend également en charge la communication en temps réel entre les équipes de soins et les patients pour une surveillance continue et une intervention immédiate si nécessaire.

Les professionnels de santé peuvent personnaliser l'expérience de chaque patient tout en tenant compte des problèmes de santé individuels, tels que la gestion des maladies chroniques ou le suivi post-hospitalisation.

La technologie IA de Wellframe fournit aux patients des plans de soins personnalisés et donne également aux cliniciens des informations sur les données via un tableau de bord. Ces informations en temps réel aident à prioriser les patients à haut risque et facilitent une prestation de soins plus efficace.

Wellframe permet de meilleurs résultats pour les patients grâce à ces capacités, soutient les soins préventifs et favorise des relations plus personnalisées entre les patients et leurs équipes de soins.¹⁹

9. Triage en temps réel

L'intégration de l'IA pour la priorisation garantit que les cas les plus critiques sont traités en premier, améliorant ainsi l'efficacité des services d'urgence et les résultats pour les patients.

Exemple concret : Enlitic

Les solutions de triage des patients d'Enlitic exploitent les technologies d'IA pour améliorer l'efficacité des systèmes de santé en analysant les cas médicaux entrants et en les évaluant pour de multiples résultats cliniques.

Ces résultats sont ensuite priorisés, garantissant que les cas les plus urgents sont orientés vers les professionnels de santé appropriés du réseau. Ce processus permet aux professionnels de santé de traiter les cas hautement prioritaires plus rapidement, améliorant ainsi les soins globaux aux patients et réduisant les retards de diagnostic et de traitement.

En automatisant le triage avec l'IA, les solutions d'Enlitic contribuent à réduire la charge manuelle des cliniciens et à rationaliser les flux de travail, en particulier en radiologie. La plateforme améliore également la qualité des données de santé en standardisant les données d'imagerie médicale, ce qui garantit que les images sont correctement étiquetées et acheminées.²⁰

10. Médicaments et soins personnalisés

L'IA permet l'élaboration de plans de traitement personnalisés en analysant les données individuelles des patients, y compris les informations génétiques, le mode de vie et les antécédents médicaux. La médecine personnalisée contribue à améliorer l'efficacité des traitements, à réduire les effets secondaires et à diminuer les coûts des soins de santé en évitant les traitements inutiles et en se concentrant sur les meilleurs résultats pour chaque patient.

Les outils d'IA en santé peuvent aider les utilisateurs à trouver les meilleurs plans de traitement en fonction de leurs données de patient, réduisant ainsi les coûts et augmentant l'efficacité des soins.

Exemple concret : Aitia

L'entreprise utilise l'apprentissage automatique pour associer les patients aux traitements les plus efficaces pour eux.²¹

Exemple concret : Oncora Medicals

Oncora peut analyser et apprendre des données des systèmes de santé pour permettre un traitement personnalisé, spécifiquement pour les patients atteints de cancer.²²

11. Analyse des données des patients

Les solutions d'analyse des soins de santé peuvent tirer des informations des données cliniques pour fournir aux professionnels de santé des recommandations visant à améliorer les soins aux patients, à identifier les populations à risque et à optimiser l'allocation des ressources. Cette approche contribue à réduire les coûts des soins tout en améliorant les résultats pour les patients grâce à une prise de décision plus éclairée.

Exemple concret : Delphi-2M

Delphi-2M est un modèle de transformateur génératif conçu pour prédire la progression des maladies tout au long de la vie d'un individu. Contrairement aux modèles traditionnels à maladie unique, il capture la multimorbidité en analysant plus de 1 000 affections simultanément. Construit sur une architecture GPT-2 modifiée, il encode l'âge, prédit à la fois la prochaine maladie et son moment, et tient compte des diagnostics concomitants.

Au-delà de la prévision, Delphi-2M peut générer des trajectoires de maladie à long terme et créer des ensembles de données synthétiques qui préservent les schémas cliniques tout en protégeant la vie privée.

Malgré ces limitations, Delphi-2M montre un potentiel pour la médecine de précision, le dépistage précoce et la planification au niveau du système. Anticiper les risques individuels et projeter les charges de morbidité peut éclairer à la fois les soins aux patients et les politiques de santé. Les extensions futures pourraient intégrer des données génomiques, d'imagerie et de dispositifs portables pour renforcer davantage les applications cliniques et de santé publique.²³

Exemple concret : Zakipoint Health

Zakipoint Health fournit un tableau de bord complet conçu pour offrir une vue transparente des risques et des coûts de santé de chaque membre. Cette approche permet des interventions personnalisées pour améliorer les résultats de santé.

La plateforme utilise l'analyse prédictive pour identifier les facteurs de coûts et les facteurs de risque, aidant les systèmes de santé à réduire les risques de santé et à réaliser des économies.²⁴

12. Robots chirurgicaux

Les chirurgies assistées par robot combinent l'IA et les robots collaboratifs. Ces outils assistent les procédures qui nécessitent précision et répétition, comme la chirurgie laparoscopique.

Ces robots peuvent suivre des mouvements prédéfinis sans fatigue et atteindre une grande précision. Cela contribue à réduire le risque d'erreur humaine, à accélérer les temps de récupération et à permettre aux chirurgiens de réaliser des procédures plus complexes avec une grande exactitude.

Figure 1 : exemple de chirurgie robotique.²⁵

13. Robotique d'assistance

La robotique d'assistance dans le secteur de la santé améliore les soins aux patients et soutient les professionnels médicaux en effectuant des tâches à l'aide de capteurs, d'actionneurs et de systèmes de contrôle intelligents.

Les applications de la robotique d'assistance incluent les exosquelettes qui aident à la rééducation des patients victimes d'un AVC ou d'une lésion de la moelle épinière et les distributeurs robotisés de médicaments qui garantissent un dosage précis. Les robots de téléprésence permettent des consultations à distance et les assistants infirmiers robotisés comme Robear aident à soulever ou à déplacer les patients en toute sécurité.

Ces technologies améliorent l'efficacité, la précision et les résultats pour les patients dans divers contextes cliniques.

Exemple concret : le LUCAS 3

Le LUCAS 3 est un système de compression thoracique mécanique développé par Stryker. Il fournit des compressions constantes et de haute qualité pendant la réanimation cardiopulmonaire (RCP), aidant à maintenir le flux sanguin chez les patients en arrêt cardiaque (voir l'image ci-dessous).

L'appareil est portable, alimenté par batterie et conçu pour être utilisé dans les ambulances, les hôpitaux ou sur les lieux d'urgence.

Il réduit la charge physique des intervenants et améliore les résultats de la RCP en assurant des compressions ininterrompues, même pendant le transport ou la défibrillation.

Figure 2 : système de compression thoracique LUCAS 3.²⁶

Imagerie médicale et diagnostic

14. Diagnostic précoce

L'IA peut analyser les dossiers médicaux, les données de laboratoire et les résultats d'imagerie pour détecter les signes précoces de maladies chroniques telles que le cancer, le diabète ou les maladies cardiovasculaires. Un diagnostic précoce permet des interventions rapides, ce qui peut améliorer les résultats pour les patients et réduire les coûts de traitement à long terme.

Exemple concret : iCAD

iCAD, qui utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser les mammographies, détectant les signes précoces de cancer du sein et aidant les radiologues à poser des diagnostics plus précis. Cette avancée a contribué à de meilleurs résultats pour les patientes et à une réduction des diagnostics faussement positifs.

Les solutions de santé mammaire d'iCAD fournissent des logiciels avancés pour la tomosynthèse mammaire numérique (DBT), l'évaluation de la densité mammaire, la mammographie 2D et l'évaluation personnalisée des risques.²⁷

Exemple concret : recherche pour le dépistage assisté par l'IA

Un vaste essai randomisé de dépistage en Suède a évalué si l'ajout de l'IA à la mammographie de dépistage affecte le taux de cancers d'intervalle par rapport à la double lecture standard par des radiologues.

Plus de 105 000 femmes ont été assignées soit au dépistage assisté par l'IA, soit au dépistage conventionnel sans IA. L'étude a révélé que le dépistage assisté par l'IA atteignait un taux de cancers d'intervalle non inférieur à celui de la pratique standard, satisfaisant aux critères de non-infériorité de l'essai. Bien que les taux globaux de cancers d'intervalle aient été similaires, le groupe IA présentait moins de cancers d'intervalle invasifs et à haut risque.

La sensibilité du dépistage était significativement plus élevée avec l'IA, sans aucune perte de spécificité, et ces améliorations étaient cohérentes dans tous les groupes d'âge et catégories de densité mammaire.

Dans l'ensemble, les résultats suggèrent que la mammographie assistée par l'IA peut améliorer la détection du cancer et l'efficacité du dépistage, soutenant son adoption potentielle dans la pratique clinique courante.²⁸

Exemple concret : Google Health

La recherche sur le dépistage du cancer du sein de Google Health indique que son modèle d'IA peut détecter des signes de cancer du sein avec une précision similaire à celle des radiologues.

Le système est entraîné sur un grand nombre de mammographies anonymisées pour apprendre les schémas associés au cancer et est en cours d'évaluation dans des contextes cliniques réels. Les efforts de collaboration impliquent des patients, des cliniciens et des professionnels de santé, ainsi que des partenariats avec des institutions telles que Northwestern Medicine, Imperial College London, plusieurs NHS trusts et la Fondation japonaise pour la recherche sur le cancer.

Ces études examinent comment le modèle pourrait aider à prioriser les cas à risque plus élevé, agir comme un deuxième lecteur dans les flux de travail de dépistage et soutenir une détection plus cohérente et inclusive dans des populations diverses.²⁹

Exemple concret : Ezra

Ezra utilise l'IA lors de l'analyse d'IRM corporelles complètes pour aider les cliniciens dans la détection précoce du cancer.³⁰

15. Informations issues de l'imagerie médicale

Les outils basés sur l'IA peuvent améliorer l'analyse des images médicales (par exemple, radiographies, IRM, scanners) en identifiant des schémas que les radiologues humains pourraient manquer. Ces informations aident à diagnostiquer les maladies plus tôt et avec plus de précision.

L'IA est également utilisée pour diagnostiquer la COVID-19 à partir de données d'imagerie, permettant une identification plus rapide des cas critiques nécessitant un ventilateur.

L'imagerie médicale alimentée par l'IA est également largement utilisée pour diagnostiquer les cas de COVID-19 et identifier les patients nécessitant un ventilateur.

Exemple concret : Median Technologies

Median Technologies a présenté eyonis LCS, un logiciel alimenté par l'IA qui améliore la détection précoce du cancer du poumon en analysant les scanners à faible dose. Conçu pour aider les radiologues à identifier et à caractériser les nodules pulmonaires suspects, l'outil vise à améliorer la précision du diagnostic et à réduire les faux positifs.

Testé dans deux grands essais cliniques (REALITY et RELIVE), eyonis™ LCS a montré des améliorations statistiquement significatives dans la détection du cancer du poumon à un stade précoce. Le logiciel attend maintenant les approbations FDA 510(k) et marquage CE, prévues pour mi-2025, avant son lancement commercial planifié.

Au-delà de la détection, eyonis™ LCS répond à la variabilité entre radiologues et s'intègre dans les flux de travail cliniques, offrant une solution évolutive pour les programmes de dépistage du cancer du poumon aux États-Unis et en Europe.³¹

Exemple concret : Radiobotics RBfracture

L'outil alimenté par l'IA de Radiobotics, RBfracture, a été approuvé pour une utilisation au sein du NHS par le NICE (National Institute for Health and Care Excellence) comme l'une des quatre technologies d'IA soutenant la détection des fractures sur les radiographies en soins urgents.

RBfracture a démontré une amélioration de la sensibilité diagnostique, passant de 74 % à 83 %, sans sacrifier la spécificité, répondant ainsi à des défis tels que les fractures manquées, les pénuries de personnel et la fatigue des cliniciens, en particulier dans les centres plus petits ou ruraux.³²

Exemple concret : Huiying Medical

Huiying Medical, une entreprise de dispositifs médicaux basée en Chine, a créé une solution d'imagerie IA capable de détecter la COVID-19 à l'aide de scanners thoraciques. Selon l'entreprise, cette solution pourrait bénéficier aux zones qui n'ont pas accès à la RT-PCR, la méthode standard de dépistage de la COVID-19.

Huiying a développé les algorithmes d'IA en utilisant les données de scanner de plus de 4 000 cas de coronavirus. Le système examine l'opacité en verre dépoli (GGO) dans les poumons, un signe de remplissage partiel des espaces aériens, ainsi que d'autres indicateurs, pour évaluer la probabilité d'infection à la COVID-19.

Exemple concret : SkinVision

L'application SkinVision permet aux patients de détecter les signes précoces de cancer de la peau à l'aide de leur smartphone. En permettant aux utilisateurs de prendre des photos de haute qualité de leur peau, en se concentrant sur les grains de beauté ou les lésions suspects, les applications peuvent les analyser avec des algorithmes d'IA.

Cette analyse fournit une évaluation instantanée des risques, ce qui peut aider à identifier les préoccupations potentielles telles que le mélanome, le carcinome épidermoïde ou le carcinome basocellulaire.

Les algorithmes de SkinVision ont été entraînés sur une vaste base de données d'images dermatologiques pour aider à distinguer les affections cutanées à haut risque de celles à faible risque. Pour les évaluations à haut risque, l'application recommande une consultation médicale professionnelle.³³

Recherche et développement

16. Découverte de médicaments

L'IA accélère la découverte de médicaments en analysant de grands ensembles de données provenant de la recherche médicale, des données historiques de traitement et des voies biologiques. Cela permet une identification plus rapide des candidats-médicaments prometteurs et réduit le coût et le temps nécessaires pour commercialiser de nouveaux médicaments.

La technologie IA peut également prédire l'efficacité des médicaments, ce qui conduirait à de meilleurs résultats dans les essais cliniques.

Exemple concret : Boltz-ABFE

Boltz-ABFE³⁴ est une méthode d'IA qui combine des prédictions d'apprentissage profond avec des simulations d'énergie gratuit. Comme AlphaFold, qui prédit les structures des protéines, les modèles Boltz prédisent les complexes protéine-ligand.

En intégrant ces prédictions basées sur l'IA avec des calculs fondés sur la physique, Boltz-ABFE étend la portée de la FEP aux premières étapes de la découverte de médicaments, permettant aux chercheurs d'évaluer les molécules candidates plus efficacement tout en maintenant la précision.

Comment fonctionne Boltz-ABFE

• Utilise Boltz-1 et Boltz-2, des modèles d'IA entraînés à prédire les complexes protéine-ligand directement à partir des séquences protéiques et des informations sur les ligands.
• Applique un raffinement de structure pour corriger les problèmes tels que les erreurs d'ordre de liaison, les erreurs de stéréochimie et les conflits stériques.
• Utilise un processus de ré-arrimage où les ligands sont ajustés avec un logiciel d'arrimage pour améliorer la géométrie et la précision.
• Améliore la fiabilité en supprimant les régions à faible confiance et en incluant les partenaires de liaison lorsque cela est nécessaire.

Résultats des benchmarks

• Testé sur quatre protéines (TYK2, CDK2, JNK1, P38) de l'ensemble de référence FEP+.
• A produit des estimations d'énergie de liaison souvent à moins de 1 kcal/mol des résultats expérimentaux.
• Dans certains cas, a égalé ou surpassé les simulations qui partaient de structures cristallines.
• A montré une sensibilité aux détails structurels, rendant importantes les étapes de correction comme le ré-arrimage.

Exemple concret : NuMedii

L'entreprise biopharmaceutique NuMedii a développé la technologie AIDD (Intelligence Artificielle pour la Découverte de Médicaments) qui utilise le Big Data et l'IA pour découvrir rapidement des liens entre les médicaments et les maladies à un niveau systématique.³⁵

Exemple concret : Insilico Medicine

Insilico Medicine, une entreprise de biotechnologie dont le siège est à Boston et à Hong Kong, a annoncé une étape importante dans le développement de médicaments piloté par l'IA.

Leur composé principal, le rentosertib, entièrement conçu à l'aide de l'intelligence artificielle, a démontré des résultats prometteurs dans un essai clinique de phase intermédiaire pour la fibrose pulmonaire idiopathique (FPI), une maladie pulmonaire progressive et actuellement incurable.

Dans l'étude, les patients recevant la dose la plus élevée de rentosertib ont montré des améliorations notables de la fonction pulmonaire. Les analyses de biomarqueurs ont confirmé que le médicament ciblait efficacement une protéine spécifique associée à la FPI, comme l'avaient prédit les algorithmes d'IA d'Insilico.³⁶

17. Analyse et édition génétique

L'IA aide à analyser les données génétiques pour comprendre les variations génétiques et prédire les effets de l'édition génétique.

Cette technologie aide également les chercheurs à prédire comment des modifications génétiques spécifiques pourraient influencer le risque de maladie ou les résultats du traitement, permettant des thérapies génétiques plus précises et plus efficaces.

Exemple concret : crossNN

Des chercheurs de la Charité, Universitätsmedizin Berlin, ont développé un modèle d'IA appelé crossNN qui peut détecter et classer avec précision plus de 170 types de cancer en utilisant l'empreinte épigénétique des tumeurs.

Cette approche non invasive analyse le matériel génétique, comme le liquide céphalo-rachidien, ce qui la rend particulièrement utile pour les cas où les biopsies sont trop risquées, comme les tumeurs cérébrales.

L'IA compare les données tumorales inconnues avec des milliers de profils de référence en utilisant un réseau neuronal entraîné sur plus de 8 000 échantillons, atteignant jusqu'à 99 % de précision pour les tumeurs cérébrales et 978 % pour tous les cancers.

Contrairement aux diagnostics traditionnels qui reposent sur l'examen des tissus, crossNN utilise les schémas de méthylation de l'ADN, qui sont uniques à chaque type de tumeur. La technologie est conçue pour être à la fois très fiable et explicable, ce qui est essentiel pour une utilisation clinique.³⁷

Exemple concret : SOPHiA GENETICS

SOPHiA GENETICS propose aux généticiens la plateforme SOPHiA DDM™, qui utilise l'IA pour améliorer l'analyse génomique. La plateforme automatise la détection, l'annotation et la priorisation des variants complexes dans les données de séquençage de nouvelle génération (NGS), ce qui permet d'obtenir des informations plus rapides et plus précises.

Elle s'intègre dans les environnements de laboratoire existants, facilite la collaboration grâce à un réseau mondial d'experts et inclut des outils comme Alamut™ Visual Plus pour une analyse détaillée des variants.

Le programme MaxCare offre également un support avec des consultations sur site, des formations et des évaluations de performance pour garantir une mise en œuvre réussie.³⁸

18. Efficacité comparative des dispositifs et des médicaments

L'IA peut évaluer et comparer l'efficacité de différents dispositifs médicaux ou médicaments en analysant les résultats cliniques et les données des patients.

Cela aide les prestataires de soins à faire des choix plus éclairés sur les traitements les plus efficaces tout en réduisant les essais et erreurs dans les interventions médicales.

Exemple concret : 4Quant

4Quant utilise l'analyse de données massives et la technologie d'apprentissage profond pour extraire des informations significatives à partir d'images et de vidéos, soutenant la conception et l'optimisation d'expériences. Leur plateforme applique des algorithmes d'apprentissage automatique pour traiter de vastes quantités de données visuelles afin que les chercheurs et les professionnels de santé puissent analyser efficacement des informations complexes.

En automatisant l'extraction d'informations exploitables à partir des données d'imagerie, 4Quant permet aux utilisateurs d'identifier les composants clés et les schémas les plus pertinents pour leurs besoins expérimentaux spécifiques. Cela peut être particulièrement précieux dans des domaines tels que la recherche scientifique, la médecine et les applications industrielles, où l'analyse des données visuelles est essentielle à la prise de décision.

Les solutions de 4Quant offrent également une personnalisation en fonction des besoins spécifiques des utilisateurs pour des analyses plus ciblées. Cette approche réduit le temps et les efforts nécessaires pour analyser de grands ensembles de données et améliore la précision et la qualité des informations.³⁹

Gestion des soins de santé

19. Gestion de marque et marketing

Les plateformes d'IA peuvent analyser la perception du marché de la santé et la démographie des patients pour aider les professionnels de santé à optimiser leurs stratégies marketing. Les hôpitaux et les organismes de santé peuvent améliorer leur réputation de marque en adaptant leurs messages et en ciblant les bons segments.

20. Tarification et risque

Les modèles d'IA peuvent prédire la tarification optimale des traitements et des services en analysant la concurrence, la demande du marché et les résultats des patients.

Cela aide les prestataires de soins à fixer des prix compétitifs mais rentables tout en réduisant la charge financière des patients et en optimisant les marges opérationnelles.

21. Étude de marché

L'IA peut être utilisée pour collecter des renseignements concurrentiels sur d'autres hôpitaux ou prestataires de soins. Ces données permettent aux hôpitaux de comparer leurs services, d'identifier les domaines d'amélioration et de s'adapter aux évolutions du paysage du marché de la santé.

Exemple concret : MD Analytics

MD Analytics est une solution d'étude de marché pour la santé et le secteur pharmaceutique. L'outil propose une large gamme de solutions de recherche quantitatives et qualitatives adaptées à chaque phase du cycle de vie d'un produit.

Leurs services couvrent les essais cliniques, les évaluations de marché, l'analyse du parcours patient et les évaluations des processus d'achat. Les solutions de pré-lancement comprennent la prévision de la demande, les tests de concept, la recherche sur la tarification et les évaluations des programmes de soutien aux patients. Les phases de post-lancement et de croissance se concentrent sur l'engagement client, les évaluations de la force de vente, l'optimisation multicanal et le suivi des KPI.⁴⁰

22. Opérations

Les technologies d'automatisation des processus telles que l'automatisation intelligente et la RPA peuvent gérer les opérations de santé telles que la planification, la facturation et les rapports. En automatisant les tâches courantes, les prestataires de soins peuvent gratuit up le personnel pour qu'il se concentre sur les soins aux patients tout en réduisant les coûts administratifs.

Exemple concret : Comet

Comet est le système d'intelligence médicale d'Epic, conçu pour aider les cliniciens, les patients et les systèmes de santé à prendre de meilleures décisions fondées sur les données en prédisant les résultats probables dans le parcours de soins d'un patient.

Entraîné sur plus de 100 milliards d'événements médicaux anonymisés dans Epic Cosmos, il modélise des séquences chronologiques de diagnostics, de résultats de laboratoire, de médicaments et de consultations pour simuler des scénarios futurs, y compris la progression de la maladie, le risque de réadmission et la durée du séjour hospitalier.

Construit sur des principes similaires aux grands modèles de langage, Comet génère des trajectoires de santé plausibles et les résume en informations exploitables intégrées dans les flux de travail cliniques. Contrairement aux outils traditionnels, il fait passer la planification des soins d'une approche réactive à une approche anticipative en présentant une gamme de résultats possibles, aidant les équipes à allouer les ressources, à planifier les sorties et à gérer les risques avec plus de confiance.

Fonctionnant selon des normes strictes de confidentialité et de sécurité, Comet a démontré des performances réussies dans un large éventail de cas évalués. À partir de 2026, les chercheurs des organisations participantes pourront explorer Comet dans un laboratoire virtuel pour affiner ses cas d'utilisation, marquant une étape vers une prise de décision en matière de santé plus personnalisée, proactive et sécurisée.⁴¹

23. Détection de la fraude

Les outils d'IA peuvent analyser les schémas de demandes de remboursement de santé pour détecter les activités frauduleuses telles que les fausses déclarations ou la surfacturation. Cela aide les organismes de santé à minimiser les pertes dues à la fraude et garantit que les ressources sont utilisées plus efficacement pour les soins aux patients.

Exemple concret : Markovate

Un assureur maladie national a été confronté à une augmentation des demandes frauduleuses et des violations de données, entraînant des pertes financières et une atteinte à la vie privée des patients.

Markovate⁴² a mis en place un système de détection de fraude basé sur l'IA qui analyse les données de demandes, signale les comportements suspects et s'intègre parfaitement à l'infrastructure de l'assureur, garantissant la conformité HIPAA et protégeant les données sensibles des patients.

Les résultats sont les suivants :

• Réduction de 30 % des demandes frauduleuses en six mois.
• Amélioration de 25 % de la sécurité des données.
• Traitement des demandes 40 % plus rapide, augmentant l'efficacité.

Hyperautomatisation dans le secteur de la santé

L'hyperautomatisation est une approche émergente de la transformation numérique qui consiste à automatiser autant de processus métier que possible tout en augmentant numériquement ceux qui ne peuvent pas être entièrement automatisés.

L'hyperautomatisation combine l'IA, la RPA et les technologies de vision par ordinateur pour l'automatisation de bout en bout des processus dans le secteur de la santé.

Voici des cas d'utilisation de l'hyperautomatisation dans le secteur de la santé :

24. Traitement de l'assurance maladie

En tirant parti des méthodes de NLP et des modèles d'IA/apprentissage profond, une approche d'hyperautomatisation peut aider les entreprises d'assurance maladie à :

• Minimiser le travail manuel lors de la préautorisation et du traitement des demandes,
• Réduire les erreurs humaines,
• Détecter et prévenir la fraude aux soins de santé avec plus de précision,
• Assurer la satisfaction des clients grâce à des cycles de traitement des demandes plus courts.

25. Conformité réglementaire

Les prestataires de soins, les compagnies d'assurance maladie, les pharmacies et d'autres entités du secteur de la santé doivent se conformer à des réglementations telles que la HIPAA aux États-Unis et le RGPD dans l'UE.

L'hyperautomatisation peut aider à garantir la conformité réglementaire des organismes de santé :

• Les bots intelligents peuvent enregistrer chaque action dans les systèmes de santé et documenter le journal d'activité en cas de demande.
• Les modèles d'IA/ML peuvent être utilisés pour prédire les fraudes potentielles aux soins de santé,
• L'automatisation des processus d'audit interne peut aider à évaluer les risques et les contrôles internes de manière plus efficace et plus fréquente.

Citer cette recherche

Choisissez le format qui correspond à votre lieu de publication. Coller la version avec lien dans votre CMS préserve le lien retour.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
  title  = {{25 Cas d'utilisation de l'IA en santé avec exemples}},
  year   = {2026},
  month  = jul,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/healthcare-ai-use-cases}},
  note   = {AIMultiple. Consulté le 21 Juillet 2026}
}

Liens de référence

1.

Human–AI collectives make the most accurate medical diagnoses | Max-Planck-Gesellschaft

2.

General-purpose large language models outperform specialized clinical AI tools on medical benchmarks | Nature Medicine

Nature Publishing Group US

3.

MedAgentBench: A Virtual EHR Environment to Benchmark Medical LLM Agents | NEJM AI

4.

MAST - Medical AI Superintelligence Test | ARISE

Academic Medical Centers Network

5.

Thousands of children treated in NHS ‘virtual wards’

The Times

6.

Journal of Medical Internet Research - The Potential of ChatGPT as a Self-Diagnostic Tool in Common Orthopedic Diseases: Exploratory Study

7.

Ochsner Health partners with DeepScribe to improve the care experience across their 46-hospital system

8.

DxGPT: Free AI Diagnostic Support for Complex & Rare Diseases

Foundation29

9.

Introducing OpenAI for Healthcare | OpenAI

10.

Cogito is now part of Verint. Use AI for EX and CX insights.

Verint

11.

Headspace for Organizations | Formerly Headspace Health and Ginger

12.

Helplines for global online communities | ThroughLine

13.

AI-powered oncology chatbot launched at SSG Hospital | Vadodara News - The Times of India

14.

Getprosper Ai

15.

Advancing Claude in healthcare and the life sciences \ Anthropic

16.

AI Medical Employees For Doctors | Success Stories - Sully

Sully.ai

17.

https://arxiv.org/pdf/2510.02325

18.

Lightbeam Health Solutions

Lightbeam Health Solutions

19.

Wellframe - Digital Health Management

Wellframe, Inc.

20.

Enlitic | Data Analytics for Healthcare | Healthcare Data Solutions

Enlitic, Inc

21.

Discovering Next Generation Drugs with Gemini Digital Twins

Aitia Bio

22.

Oncora Medical - Cancer Registry Assistant

23.

Learning the natural history of human disease with generative transformers | Nature

Nature Publishing Group UK

24.

https://www.zakipointhealth.com/solutions

25.

Autonomous Robot Improves Surgical Precision Using AI | NVIDIA Technical Blog

NVIDIA Developer

26.

LUCAS 3, v3.1 chest compression system | Stryker

27.

AI Mammography for Patients | iCAD

iCAD

28.

Interval cancer, sensitivity, and specificity comparing AI-supported mammography screening with standard double reading without AI in the MASAI study: a randomised, controlled, non-inferiority, single-blinded, population-based, screening-accuracy trial -

29.

Google for Health - Advancing Breast Cancer Detection with AI

Google for Health

30.

MRI Screening Service

Ezra

31.

ECR 2025: AI-powered Lung Cancer Screening - MedicalExpo e-Magazine

MedicalExpo e-Magazine

32.

RBfracture approved for NHS use by NICE

Radiobotics

33.

SkinVision | Skin Cancer Detection App

34.

https://arxiv.org/pdf/2508.19385

35.

NuMedii – Disrupting Drug Discovery Using Big Data and Artificial Intelligence

BEWOKWIN

36.

AI drug startup Insilico Medicine touts promising advance in treating lung disease

The Boston Globe

37.

Tumor diagnostics: AI model detects more than 170 types of cancer

Medical Xpress

38.

Geneticists - SOPHiA GENETICS

SOPHiA GENETICS

39.

4Quant: Turning Images into Information

40.

Health and Pharmaceutical Market Research MD Analytics

MD Analytics Inc.

41.

Curiosity: A New Medical Intelligence for Clinical and Operational Insights  | Epic

42.

Healthcare Fraud Detection and Security - Markovate

Markovate

Cem Dilmegani

Analyste principal

Suivre

Cem est analyste principal chez AIMultiple depuis 2017. AIMultiple informe chaque mois des centaines de milliers d'entreprises (selon similarWeb), dont 55 % des entreprises du classement Fortune 500. Les travaux de Cem ont été cités par des publications internationales de premier plan telles que Business Insider, Forbes et le Washington Post, ainsi que par des entreprises mondiales comme Deloitte et HPE, des ONG comme le Forum économique mondial et des organisations supranationales comme la Commission européenne. Vous trouverez d'autres entreprises et ressources réputées ayant fait référence à AIMultiple. Tout au long de sa carrière, Cem a exercé les fonctions de consultant, d'acheteur et d'entrepreneur dans le secteur des technologies. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus de dix ans. Il a également publié un rapport McKinsey sur la numérisation. Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom, sous la responsabilité directe du PDG. Il a également piloté la croissance commerciale de la société de deep tech Hypatos, qui a atteint un chiffre d'affaires annuel récurrent à sept chiffres et une valorisation à neuf chiffres en seulement deux ans. Les travaux de Cem chez Hypatos ont été présentés dans des publications technologiques de référence telles que TechCrunch et Business Insider. Cem intervient régulièrement lors de conférences internationales sur les technologies. Diplômé en génie informatique de l'université de Bogazici, il est également titulaire d'un MBA de la Columbia Business School.

Voir le profil complet

Recherche effectuée par

Sıla Ermut

Analyste Sectorielle

Suivre

Sıla Ermut est analyste sectorielle chez AIMultiple, spécialisée dans le marketing par email et les vidéos de vente. Elle a précédemment travaillé comme recruteuse dans des cabinets de gestion de projet et de conseil. Sıla est titulaire d'un Master of Science en psychologie sociale et d'un Bachelor of Arts en relations internationales.

Voir le profil complet

Soyez le premier à commenter

Votre adresse courriel ne sera pas publiée. Tous les champs sont obligatoires. Les commentaires sont laissés dans leur langue d'origine.

Nom

Adresse email

Commentaire

0/450

Publier un commentaire