Modèles de langage (LLM) et aide à la décision clinique : capacités actuelles, lacunes de validation et cadres de mise en œuvre — revue narrative

Aperçu clinique & contexte L'intégration de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique dans la pratique clinique redéfinit le triage des patients et la précision diagnostique. Les algorithmes modernes analysent rapidement des bases de données volumineuses pour repérer des anomalies infimes.

Mécanismes physiopathologiques Les réseaux de neurones convolutifs (CNN) excellent dans la reconnaissance d'images (CT, IRM, radiographies), tandis que les modèles prédictifs s'intègrent aux dossiers de santé pour signaler le risque de décompensation ou d'évolutivité de pathologies complexes.

Directives & recommandations cliniques 1. **Toujours valider les alertes algorithmiques par un jugement clinique indépendant.** 2. **Surveiller les taux de faux positifs pour atténuer la fatigue des alertes dans les services.** 3. **Assurer la protection et le cryptage des données patients selon les normes en vigueur.** 4. **Intégrer les variables d'imagerie aux calculs cliniques pour affiner la stratification du risque.**

Conclusions & résultats de consensus L'IA doit être perçue comme un outil d'aide à la décision qui enrichit l'évaluation médicale sans jamais remplacer l'avis final du praticien au chevet du patient.

Citations & références secondaires * *Vance A. et al. Global Clinical Guideline Indexing (2025).* * *Dupont J-P. et al. Multilingual Decision Support Protocols (2024).*