Dans une note publiée en avril 2025, la Haute Autorité de santé alerte sur la fréquence et la gravité des erreurs diagnostiques aux urgences. À chaque fois, le diagnostic initial s’est révélé incomplet ou erroné, avec des conséquences lourdes, voire fatales. Face à ces fragilités systémiques, plusieurs établissements explorent aujourd’hui des outils numériques pour renforcer la fiabilité de la décision médicale.
La note rapporte trois cas cliniques d’erreurs de diagnostic en contexte d’urgence : un accident vasculaire cérébral mal interprété malgré un angioscanner déjà évocateur, une embolie pulmonaire confondue avec une pneumopathie, une méningite renvoyée à domicile sur simple prescription de paracétamol. Ces erreurs ne résultent pas de décisions isolées, souligne la HAS, mais d’un enchaînement de dysfonctionnements parfois discrets : surcharge du service, absence de relecture, retards dans la transmission des résultats, signes d’alerte mal identifiés.
Cette prise de position a suscité une réponse immédiate et conjointe de plusieurs organisations d’urgentistes (SFMU, CNUMU, SUdF…). Tout en saluant l’objectif de prévention, elles déplorent la tonalité jugée "alarmiste" du document. Elles rappellent que la saturation chronique des urgences, le manque de lits d’hospitalisation et la pénurie de professionnels sont autant de facteurs structurels qui exposent les équipes à l’erreur. Elles appellent à des décisions politiques concrètes sur les conditions d’exercice.
Parmi les leviers évoqués, la HAS mentionne les apports possibles du numérique : encadrement plus rigoureux du triage initial, paramétrage d’alertes dans les systèmes d’information pour fiabiliser la gestion des résultats critiques. Certains hôpitaux s’engagent déjà dans cette voie, avec des outils ciblés pour soutenir la décision médicale en situation d’urgence.
Des outils numériques déjà à l’essai dans plusieurs hôpitaux
Le projet TIAEU (Triage intelligent à l’entrée des urgences), mené par le CHU de Lille, vise à comparer les décisions de triage infirmier avec celles proposées par des modèles d’intelligence artificielle. L’étude, achevée en décembre 2024, s’appuie sur l’analyse des enregistrements vocaux des entretiens de triage, en utilisant des approches fondées sur le traitement du langage naturel (NLP), des grands modèles de langage (LLM) et des algorithmes JEPA. L’objectif est de détecter d’éventuels biais ou écarts de tri et d’identifier les marges d’amélioration. À ce jour, les résultats détaillés n’ont pas été publiés.
Le projet TARPON (Traitement automatique des résumés de passages aux urgences pour un observatoire national), porté par l’Inserm et le CHU de Bordeaux, mobilise l’intelligence artificielle pour structurer et analyser les comptes rendus produits aux urgences. Son objectif n’est pas d’assister directement le diagnostic en temps réel, mais de fournir une base exploitable pour repérer les biais, améliorer la traçabilité et identifier des motifs récurrents de décision. L’algorithme, entraîné sur plusieurs dizaines de milliers de résumés, permet notamment de classifier automatiquement les traumatismes ou d’analyser les écarts selon le sexe des patients. Ce type d’outil pourrait, à terme, éclairer les causes systémiques d’erreurs cliniques en urgence, et alimenter des dispositifs de retour d’expérience ou de supervision. Les résultats préliminaires ont été publiés, et le projet est en phase d’extension à plusieurs établissements.
Le Centre Hospitalier de Valenciennes a déployé en février 2025 un outil d’IA baptisé Urgences+ [...] qui permet aux usagers de consulter en temps réel l’affluence aux urgences adultes
Le Centre Hospitalier de Valenciennes a déployé en février 2025 un outil d’intelligence artificielle baptisé Urgences+, développé en partenariat avec la société SANIIA. Ce système permet aux usagers de consulter en temps réel l’affluence aux urgences adultes, le temps d’attente estimé avant le premier contact avec un soignant, la durée moyenne du parcours de prise en charge, ainsi que l’évolution prévue du nombre de patients présents aux urgences sur les trois prochaines heures. Accessible en ligne, cette fonctionnalité vise à améliorer l’information des patients et de leurs accompagnants, tout en facilitant l’anticipation des situations de tension par les équipes médicales. Le projet, initié en 2019, a également permis de mettre en place un outil de prédiction des flux à cinq jours, contribuant à une meilleure gestion des ressources hospitalières.
Ces outils n’ont pas vocation à remplacer le raisonnement clinique, mais à renforcer la fiabilité du système dans son ensemble : aider à prioriser, à détecter les situations à risque, à structurer l’action dans l’urgence. Encore faut-il que ces dispositifs soient intégrés de manière cohérente aux pratiques et reconnus comme des appuis – non comme des contraintes supplémentaires. Leur déploiement effectif repose autant sur leur pertinence clinique que sur leur acceptabilité par les équipes de terrain, déjà soumises à une forte pression. Le numérique peut renforcer la sécurité, à condition d’être pensé comme un prolongement du jugement médical, non comme son substitut.
Pierre Derrouch
