À la rédaction de Gestions hospitalières, nous avons fait le constat d’un développement rapide, et peu maîtrisé, de l’IA dans les établissements de santé. La question n’est plus de savoir si l’IA arrivera à l’hôpital, mais comment en tirer le meilleur. Pour chaque thème de dossier traité, Jean-Pierre Nordmann, membre du comité de rédaction, se propose en quelques lignes de montrer ce que l’IA change concrètement : un éclairage, un cas d’usage et deux solutions disponibles. Objectif : donner aux directeurs des repères fiables et neutres pour décider.
Ce que l’IA change L’IA n’abolit pas le doute : bien utilisée, elle sert de second regard. Le risque est inverse : lui faire trop confiance, ce que l’on appelle le biais d’automatisation. La règle reste que le professionnel décide et assume. Pour se projeter La nuit, aux urgences, l’urgentiste hésite devant une radiographie du poignet : trait de fracture ou artefact ? L’IA signale la même zone. Il réexamine le patient, décide d’immobiliser et fait relire le cliché. Deux exemples de solutions* BoneView, Gleamer (France). Détection des fractures, luxations, épanchements et lésions osseuses sur radiographie, dispositif médical de classe IIa. Retour d’expérience du CHI de Créteil publié par l’Anap (2022). Société parisienne rachetée en mars 2026 par l’américain RadNet (filiale DeepHealth). Milvue Suite, Milvue (France). Détection des fractures, épanchements, pneumothorax et nodules en moins d’une minute, dispositif médical de classe IIa. Retour d’expérience du CH de Perpignan publié par l’Anap. Société parisienne fondée en 2018, plus de 600 sites revendiqués dans 25 pays. * Citées à titre d’exemple, sans ...
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