Même si les stéthoscopes assistés par IA permettent de mieux détecter certaines pathologies, le constat est plus mitigé en vie réelle : parce que l’outil est vite abandonné par les praticiens pour cause de surcharge de travail, son bénéfice n’est plus cliniquement significatif.
L’étude Tricorder, menée au sein du National Health Service (NHS, le système de la santé publique du Royaume-Uni), a suivi l’implémentation à grande échelle de stéthoscopes IA validés par les autorités de santé britanniques, au sein de 96 centres de santé (sur 205 au total). Les résultats à 12 mois sont décrits dans The Lancet.
En un an, quelque 13 000 examens à l’aide de stéthoscopes IA ont été réalisés par 972 praticiens en consultations de soins primaires, au sein du groupe interventionnel. Durant l’auscultation, le stéthoscope IA enregistre 15 secondes d’électrocardiogramme à dérivation unique et de phonocardiogramme. Les signaux résultants sont ensuite traités par trois algorithmes différents pour prédire la présence ou l’absence d’une fraction d’éjection ventriculaire gauche réduite, d’une fibrillation atriale (FA) et d’une valvulopathie.
Un outil souvent abandonné après 12 mois
Dans l’analyse per protocole du bras interventionnel (c’est-à-dire avec sélection des patients ayant suivi un protocole optimal, soit au moins un examen par stéthoscope IA), l’incidence des nouveaux diagnostics était significativement plus élevée que dans le groupe contrôle avec une incidence rate ratio (IRR) de 2,33 pour l’insuffisance cardiaque, de 3,45 pour la FA et d’1,92 pour la valvulopathie.
Néanmoins, le recours par les médecins à des stéthoscopes IA s’est étiolé au cours du temps, avec 40 % des centres ne l’utilisant plus 12 mois après l’implémentation et 40 % qui en font un usage faible. D’après un questionnaire rempli par 15 % des praticiens inclus dans l’étude, la barrière principale à une mise en œuvre pérenne était la charge de travail supplémentaire. Pour améliorer l’adoption de l’outil, la priorité pour les répondants était de permettre une intégration automatique au dossier médical électronique du patient. En effet, tel qu’expérimenté, le stéthoscope n’était pas lié aux dossiers médicaux, qu’il fallait remplir à la main.
Ainsi, durant la période d’étude, 1 342 nouveaux cas d’insuffisance cardiaque ont été détectés dans le groupe interventionnel (2,58 par 1 000 patients-années) contre 1 984 dans le groupe contrôle (2,76 par 1 000 patients-années), soit un taux d’incidence brut (IRR) de 0,94 selon l’analyse en intention de traiter. Aucune différence n’a non plus été constatée pour la FA (IRR = 0,98) et la valvulopathie (IRR = 1,00).
Des études de mise en œuvre incontournables
Ces résultats soulignent que, même avec des performances techniques indéniables dans des conditions optimales, le contexte réel de mise en œuvre d’une technologie (intégration dans le flux de travail, acceptation par les praticiens) joue un rôle central dans l’obtention d’un effet clinique. Les auteurs de l’étude appellent à incorporer les études sur la mise en œuvre d’une technologie IA tout au long de son cycle de vie « afin de combler le fossé entre les performances technologiques et les avantages cliniques significatifs ». Ils défendent aussi, comme établi par des consensus d’experts, les analyses per protocole qui « reflètent mieux l'effet de l'intervention telle qu'elle est prévue ».
L'efficacité des technologies d'IA ne peut être dissociée des réalités des systèmes dans lesquels elles sont déployées
M. Kelshiker, et al.
« Nos résultats soulignent que l'efficacité des technologies d'IA ne peut être dissociée des réalités des systèmes dans lesquels elles sont déployées, expliquent-ils. Alors que les décideurs politiques et les innovateurs encouragent les soins de santé intégrant davantage l'IA, nos résultats promeuvent un changement de trajectoire : il ne s'agit plus simplement de prouver que les algorithmes fonctionnent, mais d'étudier et d'optimiser les facteurs contextuels pour une utilisation durable dans des environnements complexes et aux ressources limitées. »
M. Kelshiker, et al., The Lancet, 2026.
DOI : 10.1016/S0140-6736(25)02156-7
Une aide pour les généralistes
En analysant seulement quelques secondes de sons cardiaques, un stéthoscope amélioré par IA diagnostique les valvulopathies avec plus de précision que les médecins généralistes, d’après une autre étude menée par l’université de Cambridge sur 1 800 patients.
Le stéthoscope digital a ainsi détecté 98 % des patients avec une sténose aortique sévère et 94 % de ceux avec une insuffisance mitrale sévère. Comparé à 14 praticiens sur les mêmes enregistrements sonores, l’algorithme a surpassé chacun d’entre eux. « L’auscultation cardiaque est une compétence difficile et de moins en moins utilisée au sein de cabinets médicaux surchargés », commente le Pr Anurag Agarwal, directeur de l’étude. En pratique, le stéthoscope IA pourrait être un outil de dépistage rapide en soins primaires.
A. McDonald et al., npj Digital Medicine, 2026. DOI : 10.1038/s44325-026-00103-y
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