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La navigation par IA s’intègre aux bronchoscopies, mais les hôpitaux ne peuvent toujours pas déterminer quelle part du bénéfice clinique provient de l’IA elle-même.
Des systèmes comme MONARCH QUEST de Johnson & Johnson associent logiciel de navigation, matériel robotique, imagerie 3D et puissance de calcul accrue, ce qui rend difficile l’attribution de meilleurs résultats à un seul de ces composants.
Cette distinction est importante pour les hôpitaux qui doivent décider si la technologie justifie son coût et les changements apportés aux flux de travail cliniques. Des études récentes montrent que l’IA peut améliorer la cartographie des voies respiratoires et la couverture de l’examen. Elles ne démontrent toutefois pas encore que la navigation par IA, à elle seule, améliore le rendement des biopsies de nodules pulmonaires lorsque le robot, le système d’imagerie et l’équipe soignante restent les mêmes.
Ce que montrent réellement les études actuelles
Johnson & Johnson a présenté MONARCH QUEST après que la FDA a autorisé une mise à jour de la plateforme MONARCH en janvier 2025. J&J indique que le matériel NVIDIA RTX du système a augmenté de 260 % sa puissance de calcul en temps réel, lui permettant d’exécuter des algorithmes de navigation plus complexes. En juillet 2026, l’entreprise a annoncé la première utilisation clinique de QUEST au Moyen-Orient au Cleveland Clinic Abu Dhabi.
Ces évolutions montrent que la technologie atteint les environnements cliniques. Elles ne démontrent pas que l’IA améliore les résultats des biopsies.
Une étude de 2026 sur AIBAN a évalué plus directement la navigation des voies respiratoires par IA. Le logiciel identifie les repères des voies respiratoires à partir de vidéos de bronchoscopie, estime la position du bronchoscope et recommande la voie respiratoire suivante le long d’un itinéraire planifié. En simulation, il a localisé correctement l’endoscope dans 91,1 % des images de validation et suivi le bon trajet anatomique dans 96,2 % des vidéos de test.
Les données cliniques commencent également à apparaître. Un essai randomisé multicentrique de mai 2026 portant sur 204 patients a évalué l’assistance de l’IA lors de bronchoscopies conventionnelles. L’IA a augmenté la proportion de l’anatomie bronchique examinée, de 82,70 % à 92,09 %, bien que la durée moyenne de l’inspection ait augmenté, passant de 176,8 à 221,1 secondes.
L’étude a mesuré la couverture de l’examen, et non la capacité de l’IA à aider les médecins à atteindre les nodules pulmonaires périphériques ou à améliorer le rendement des biopsies. Il s’agit d’une distinction importante. Une revue systématique de 2025 avait constaté que les quatre études mettant en œuvre la navigation des voies respiratoires par IA avaient été menées en simulation.
L’IA clinique doit également produire des résultats reproductibles auprès de différentes équipes et dans différents environnements avant que les hôpitaux puissent se fier aux performances rapportées dans une étude limitée.
Les hôpitaux ne peuvent toujours pas isoler l’effet de l’IA sur les résultats des biopsies
Une étude menée en 2026 par Mayo Clinic montre pourquoi les différents composants doivent être évalués séparément. Les chercheurs ont comparé 331 procédures MONARCH réalisées avec ou sans tomodensitométrie à faisceau conique mobile. Le rendement diagnostique était quasiment identique, à 70,9 % et 71,7 %, bien que les procédures assistées par imagerie aient été plus courtes et aient exposé les patients à une dose de rayonnement nettement plus élevée.
Cette étude a évalué l’imagerie, et non l’IA de QUEST. Mais elle illustre le problème que pose l’évaluation d’une plateforme de bronchoscopie entière à partir d’un seul résultat. Le matériel, l’imagerie, le logiciel et le flux de travail peuvent agir sur différentes étapes de la procédure sans produire le même bénéfice clinique.
Le logiciel lui-même doit également faire l’objet d’un suivi après son déploiement. La FDA répertorie actuellement un rappel de classe II en cours concernant certains systèmes MONARCH, car le redémarrage du logiciel peut réinitialiser le positionnement côté patient et potentiellement provoquer un mouvement inattendu du bras robotique. La FDA attribue le problème à la conception du logiciel, et non à la navigation par IA ; ce rappel ne constitue donc pas un élément démontrant que l’IA de QUEST est dangereuse.
L’autorisation de la FDA ne permet pas non plus de déterminer si un composant produit de meilleurs résultats cliniques qu’un autre. Les hôpitaux qui évaluent de nouveaux systèmes de chirurgie robotique doivent faire face à un besoin similaire : distinguer l’autorisation réglementaire des données relatives aux performances en pratique. La même prudence s’impose lorsque l’IA dans le secteur de la santé démontre une capacité technique étroite avant que les données ne permettent d’étayer des affirmations cliniques plus larges.
Pour MONARCH QUEST, la prochaine étude la plus utile consisterait à comparer la même plateforme de bronchoscopie avec la navigation par IA activée et désactivée, en conservant inchangés le cathéter, le système d’imagerie, l’opérateur et le flux de travail clinique. Elle devrait ensuite mesurer les résultats qui importent réellement aux hôpitaux, notamment le rendement des biopsies et les performances de la procédure sur plusieurs sites cliniques.
Tant que ces données n’existent pas, les hôpitaux ont de bonnes raisons de reconnaître les progrès de la bronchoscopie assistée par IA sans supposer que chaque amélioration d’une plateforme intégrant l’IA a été produite par l’IA.
À lire également : une étude récente a révélé que ChatGPT Health n’a pas détecté plus de la moitié des urgences médicales définies par des cliniciens, ce qui constitue un autre exemple de la nécessité d’une évaluation contrôlée de l’IA clinique avant de lui confier l’orientation des soins.