Ce livre blanc d’Arkangel AI est une synthèse narrative des preuves sur les tâches d’intelligence artificielle en oncologie qui disposent d’un appui utile, celles qui restent émergentes et ce qui doit précéder leur évaluation en Amérique latine et dans les Caraïbes. Les auteurs ont interrogé PubMed, PMC, Crossref, les sites des éditeurs et les sources officielles de l’ASCO et de l’OMS, avec une recherche principale le 14 juin 2026, et réuni 27 sources dans six domaines : mammographie assistée par IA, pathologie numérique, modèles de langage et aide à l’information, extraction depuis le dossier médical, appariement aux essais cliniques, et données régionales et de gouvernance. Ce n’est pas une revue systématique, et les niveaux de maturité sont des jugements narratifs des auteurs.
La mammographie assistée par IA au sein de programmes de dépistage organisés présentait les preuves les plus matures. Dans l’étude de mise en œuvre allemande PRAIM, portant sur 461,818 femmes, la lecture assistée par IA a détecté 6.7 cancers pour 1,000 contre 5.7 sans IA, soit une différence relative ajustée de 17.6 % sans hausse des rappels, et l’analyse intermédiaire de l’essai randomisé MASAI (80,020 participantes) a rapporté une charge de lecture réduite de 44.3 % ; aucune ne démontre de bénéfice sur la mortalité. La pathologie numérique dispose de validations externes pour des tâches précises, mais 99 % des 100 études d’une revue présentaient au moins un domaine à risque de biais ou d’applicabilité élevé ou incertain, tandis que les modèles de langage, l’extraction depuis le dossier et l’appariement aux essais restent rétrospectifs ou expérimentaux. Les données directes d’Amérique latine ne suffisaient pas à établir une efficacité régionale. Il s’agit d’un livre blanc non évalué par les pairs, et tous les auteurs travaillent chez Arkangel AI.
