Un examen recense 1 500 dispositifs médicaux d'IA et peu sont utilisés au quotidien

Une revue de fond publiée dans Frontiers in Science le 1er septembre, par des auteurs d’Imperial College London, Stanford, Yale et Harvard Law School, examine où l’IA médicale s’est réellement implantée. Son constat central est que la liste des dispositifs médicaux dotés d’IA de la FDA compte plus de 1 500 entrées, alors que presque aucune de ces technologies n’a atteint la pratique clinique quotidienne.

Ce que le cadrage courant comprend mal

Trois précisions sont importantes avant de citer le chiffre. D’abord, ces plus de 1 500 entrées correspondent massivement à des autorisations 510(k) — des constats d’équivalence substantielle à un dispositif déjà commercialisé — et non à des approbations de la FDA. La formulation « approuvé par la réglementation » utilisée par la revue relève du glissement habituel, et la distinction fait toute la différence entre un dispositif jugé sûr et efficace et un dispositif jugé comparable à un autre déjà vendu.

Le résultat de l’essai est une non-infériorité

Deuxièmement, la principale donnée randomisée est un essai portant sur plus de 80 000 femmes dans le dépistage par mammographie — et non par radiographie thoracique, comme on le lit parfois —, dont le résultat montre que le dépistage assisté par IA était non inférieur à la double lecture standard. L’IA a égalé deux radiologues ; elle ne les a pas surpassés. La non-infériorité est un résultat réel et économiquement significatif, mais ce n’est pas celui qui est généralement rapporté.

Une revue n’est pas une étude

Troisièmement, il s’agit d’un article de revue. Aucune nouvelle donnée n’a été recueillie. Les articles qui affirment qu’une « nouvelle étude montre que l’IA peut prédire 3 000 maladies » citent en réalité une référence incluse dans une synthèse de la littérature : les modèles entraînés sur biobanque prédisant plus de 3 000 maladies non diagnostiquées lors de l’inclusion, ainsi que le transformeur Delphi-2M modélisant des trajectoires sur plus de 1 000 maladies, sont des travaux d’autres chercheurs résumés ici. Un autre chiffre mérite d’être replacé dans le temps : les 73 % de professionnels de la cybersécurité en santé déclarant utiliser des systèmes d’exploitation obsolètes proviennent d’une enquête de 2021, vieille de cinq ans.

Pourquoi une revue désenchantée est la plus utile

Les auteurs ont un profil particulièrement senior et pluridisciplinaire, associant des chercheurs en clinique et en apprentissage automatique à un spécialiste de la politique de santé de Harvard Law. Leur thèse — à savoir que l’IA mature cliniquement et validée par les régulateurs dans les hôpitaux aujourd’hui est presque entièrement constituée de diagnostics conventionnels fondés sur le deep learning, et que la vague générative n’a pas intégré les soins de routine — corrige directement l’idée que l’IA est déjà en train de transformer la médecine.