| IA | Origine | Domaine d’application principal | Fonctionnalités principales | Opportunités / Défis |
| ChatGPT | Open AI (E-U) Utilisé pour l’expérience d’Adam Rodman | – Diagnostic général – Raisonnement clinique | – Analyse de dossiers médicaux – Raisonnement simulé – Aide au diagnostic (A.Rodman) | Opportunité : gain de productivité Défis : confiance humaine / formation des médecins (seulement 10% maîtrisent bien ) |
| Biomed | Universités Lehigh, Harvard & Hôpital Général de Mass. (États-Unis) | Analyse médicale globale (images + textes) | Entraînée sur 600k images + 200M phrases médicales Diagnostics autonomes (on-device, sans cloud) ; précision élevée en radiologie | Opportunité : confidentialité (données locales) Défis : dataset vs ia géréaliste mais plus précis |
| Deeplive (damae médical) | Damae médical France Co-fondée par Anaïs Barut | Dermatologie (cancer de la peau) | Imagerie 3D non-invasive Détection sans biopsie Résolution micrométrique jusqu’au derme | Opportunité : prévention accessible Défis : démocratisation territoriale / internationale / coût d’installation |
| Profound AI | ICAD (E-U) Utilisé au centre celimed ( France ) | Radiologie (Cancer du sein) | Analyse mammographie en 2D / 3D S’appuie sur des millions d’examen | Opportunité : gains de productivité Défis : investissement (100 – 150K par scanner) |
IA stéthoscope (Eko Health) | Imperial College London & Eko Health (Royaume-Uni/États-Unis) | Cardiologie (diagnostic cardiaque) | Détection en 15s (ECG + sons cardiaques via cloud sécurisé) Identifie défaillances, rythmes anormaux Double/triple diagnostics vs. traditionnels | Opportunité: Défis : |
AZmed/Rayvolve® | AZmed (France, fondée 2018) | Radiologie (urgences, pédiatrie) | Détection fractures/anomalies sur radiographies Pré-remplissage rapports ; réduction temps 27% ; FDA approuvé | Opportunité : pallie pénurie de radiologues Défis : formation (40% maîtrisent bien ) équité zone rurale |