Cinq des 475 études sur l'IA en chirurgie dans les pays pauvres venaient de pays à faible revenu

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Les données disponibles penchent fortement vers les travaux de développement en phase précoce, dans un seul pays à revenu intermédiaire supérieur. Sur les 475 études, 305 venaient de Chine, et cinq seulement de pays à faible revenu. Seules 12 études faisaient état d’un déploiement clinique1, le plus souvent sous forme de projets pilotes portant sur des tâches comme la reconnaissance d’images d’endoscopie ou le dépistage de la rétinopathie. Les auteurs relèvent que les modèles logiciels d’intelligence artificielle conçus dans les pays riches donnent couramment de moins bons résultats lorsqu’ils sont transposés dans des hôpitaux plus pauvres, en raison de différences dans l’état de santé des populations, dans l’organisation des soins et dans les données disponibles, et que la faible adoption du dossier médical électronique fait obstacle à la collecte de données sur place.

Des chercheurs ont examiné la maturité et la diffusion de l’intelligence artificielle dans les soins chirurgicaux des pays à revenu faible et intermédiaire. Une recherche dans les principales bases de données a permis d’identifier 475 articles publiés jusqu’en juillet 2025. Ces études ont été classées par origine géographique, spécialité chirurgicale, protocole d’étude et stade de développement, afin de mesurer combien en étaient à la phase de développement et combien faisaient l’objet d’une validation externe2 ou d’un déploiement clinique. Les données qualitatives issues des pays à faible revenu et à revenu intermédiaire inférieur ont fait apparaître ce qui facilite ou ce qui entrave la mise en pratique de ces systèmes.

Regrouper ces pays sous l’étiquette « revenu faible et intermédiaire » masque le fait que l’intelligence artificielle clinique est concentrée dans une seule économie à revenu intermédiaire supérieur. Les systèmes décrits ne fonctionnent, pour la plupart, encore nulle part. Un système de santé qui déciderait de financer un outil d’intelligence artificielle aurait besoin de savoir combien de ces systèmes fonctionnent réellement auprès des patients.

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Footnotes

  1. Le déploiement clinique désigne l’utilisation d’un système logiciel dans un cadre médical réel, où ses résultats sont accessibles aux médecins qui soignent les patients. On procède ainsi pour que le logiciel puisse éclairer de véritables décisions médicales. ↩

  2. La validation externe consiste à tester un système logiciel avec des données provenant d’un autre endroit que celui où il a été conçu. On procède ainsi pour vérifier qu’il fonctionne de manière fiable pour de nouveaux groupes de personnes. ↩

Tiago C. Peixoto · English original · About

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