Abstract :
[fr] L’intelligence artificielle (IA) révolutionne la médecine d’urgence en optimisant le diagnostic, le triage et les décisions thérapeutiques. Elle permet une analyse rapide de larges volumes de données pour assister les soignants sans les remplacer. Historiquement, l’IA a pris son essor avec le deep learning dans les années 2010, surpassant les méthodes traditionnelles grâce aux réseaux de neurones profonds. Les algorithmes supervisés et non supervisés, ainsi que les modèles hybrides, permettent de traiter des données structurées et non-structurées pour prédire des variables clés comme l’hospitalisation ou la mortalité. En préhospitalier, l’IA améliore l’évaluation des appels d’urgence, optimise les ressources et détecte les situations critiques. À l’hôpital, elle assiste dans le triage à l’admission, les diagnostics (fractures, infarctus) et l’orientation des patients en fluidifiant les flux. Les outils d’IA montrent des gains de sensibilité et de spécificité pour l’interprétation d’échographies et de radiographies. Cependant, l’intégration de l’IA pose de nombreux défis techniques, éthiques, sécuritaires et pédagogiques. L’interopérabilité des systèmes, la protection des données et la validation scientifique des modèles doivent être assurées. De plus, les biais algorithmiques et les risques d’erreurs restent préoccupants, nécessitant une supervision humaine. L’IA offre des perspectives prometteuses pour renforcer la médecine d’urgence, mais son déploiement exige une réflexion approfondie sur l’éthique, la formation des professionnels et la responsabilité en cas d’erreur, tout en garantissant une prévalence humaine sur la technologie pour une prise en charge optimale et sécurisée des patients.
