Résumés CPLF 2026
Intelligence artificielle en pneumologie perspective des médecins en 2025
Introduction
L’intelligence artificielle (IA) s’intègre rapidement dans la pratique clinique, avec des applications prometteuses en pneumologie : interprétation de l’imagerie, diagnostic précoce des maladies respiratoires et aide à la décision thérapeutique. Toutefois, son adoption dépend largement de la perception des médecins et de leur volonté d’utiliser ces outils. En 2025, alors que les technologies d’IA progressent, il est crucial de comprendre l’attitude des praticiens afin d’anticiper les facilitateurs et obstacles à leur mise en œuvre.
Méthodes
Étude descriptive, transversale, menée auprès de diverses spécialités médicales du secteur public et privé sur une période d’un mois en 2025. Les données ont été recueillies via un questionnaire anonyme à choix multiples. L’analyse statistique et les tableaux descriptifs ont été réalisés avec Microsoft Excel.
Résultats
Nous avons reçu 212 réponses, avec une prédominance féminine (56,6%). La majorité des participants étaient âgés de 25 à 30 ans (56,6%), et 68,9% exerçaient dans le secteur public. La plupart travaillaient en milieu urbain (90,6%), et plus de la moitié dans des hôpitaux universitaires (55,7%). Concernant l’expérience professionnelle, 43,4% avaient exercé entre 1 et 5 ans, tandis que 19,8% comptaient plus de 10 ans de pratique. Les participants étaient majoritairement des résidents (43,4%), des médecins généralistes (22,6%) et des spécialistes (18,9%). La pneumologie représentait 11,3% des spécialités déclarées. Les pathologies respiratoires étaient rencontrées très souvent dans 54,7% des cas, et 90,6% des médecins déclaraient interpréter régulièrement des radiographies thoraciques. La connaissance des outils d’IA était élevée (96,2%), et près de la moitié (49,1%) étaient abonnés à au moins une plateforme d’IA. Au total, 84,9% avaient déjà utilisé l’IA pour une question médicale, mais seulement 45,3% spécifiquement en pneumologie. Parmi eux, l’asthme (7,6%) et la tuberculose (5,7%) étaient les pathologies les plus citées. L’utilisation de l’IA pour l’interprétation de l’imagerie thoracique restait moins fréquente (18,9%). Concernant la confiance dans l’interprétation de l’IA, 63,2% exprimaient une confiance conditionnelle (« oui, mais avec des limites »), 16% considéraient l’IA comme un outil prometteur, tandis que 20,8% restaient réticents. Les bénéfices perçus incluaient une meilleure précision diagnostique, un gain de temps, une optimisation de l’interprétation des examens, un soutien thérapeutique et un accès actualisé à la littérature médicale. Les principales inquiétudes portaient sur les erreurs diagnostiques, une dépendance excessive à la technologie, la réduction du rôle décisionnel du médecin et la confidentialité des données. En termes de volonté d’adoption, 36,8% se déclaraient tout à fait disposés à intégrer l’IA dans leur pratique, 30,2% demandaient une formation préalable, 25,5% restaient ouverts selon l’outil proposé, et seulement 7,5% s’opposaient à son utilisation.
Conclusion
Les médecins montrent un vif intérêt pour l’intégration de l’IA en pneumologie, notamment pour le diagnostic et l’imagerie. Néanmoins, des préoccupations persistent sur la fiabilité et la confidentialité. Une formation adaptée et un soutien institutionnel apparaissent essentiels pour une adoption sûre et efficace.
Bennis Y. * ; Mbaye F.B.R. * ; Benoualid N. * ; Tahiri C. * ; Ezzedine R. * ; Soumare P. * ; Cissé M.F. * ; Thiam K. * ; Toure N.O. *
*Déclarent ne pas avoir de lien d'intérêt en rapport avec ce résumé.
