Ce livre blanc d’Arkangel AI est une revue narrative ciblée de 28 sources sur des usages choisis de l’intelligence artificielle en médecine d’urgence et en soins critiques : triage et priorisation, prédiction du sepsis et surveillance de la dégradation clinique. Il classe les preuves par stade (développement rétrospectif, validation externe, évaluation prospective, effet sur les processus ou les résultats, usage courant) et propose des questions de recherche sur l’aide à l’information et à la documentation cliniques.
La maturité est inégale. Les modèles rétrospectifs discriminent bien, comme un modèle de sepsis combinant notes infirmières et variables cliniques avec une AUC de 0.94 sur l’échantillon de test interne, mais la validation externe de l’Epic Sepsis Model, très déployé, a rapporté une AUC de 0.63 (IC 95 % 0.62–0.64). Les preuves prospectives se limitent à une évaluation de triage dans un seul centre et à un essai randomisé en grappes en Thaïlande, où une alerte sepsis a amélioré l’administration rapide d’antibiotiques. Le corpus ne contient aucune évaluation primaire de ces tâches d’IA en Amérique latine ; les sources régionales, dont une décrivant 257 unités de soins intensifs hétérogènes, portent sur le fardeau et les infrastructures. Les auteurs recommandent une évaluation prospective silencieuse seulement après avoir défini la réponse clinique, la capacité et les critères d’arrêt. Il s’agit d’un livre blanc, non évalué par des pairs.
