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IA, révolutionnera-t-elle l’orthopédie et la prise en charge de nos patients
- PD Dr Pascal Zufferey
- Définition juridique de l’accident et ses cinq critères
- Lésions corporelles assimilées à un accident et preuve libératoire
- Causalité naturelle et piège du post hoc ergo propter hoc
- Capacité de travail exigible et limitations fonctionnelles
- Atteinte à l’intégrité et état de santé stabilisé
- Documentation du mécanisme lésionnel et bilan du cas d’espèce
- Évaluation de la capacité de travail dans l’activité habituelle et adaptée
- Fixation du taux d’atteinte à l’intégrité sur séquelles durables
- Prise en charge des complications : raideur, arthrose, syndrome douloureux régional complexe
- Ne pas s’épuiser à plaider le caractère accidentel : c’est une question juridique, pas médicale
- Distinguer la chronologie temporelle du lien de causalité naturelle réel
- Adapter l’estimation de l’incapacité au type d’activité, manuelle ou de bureau
- Réserver l’attestation médicale aux faits cliniques et au cas individuel
Brochure d'information médicale
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L’intelligence artificielle (IA) est désormais utilisée dans de nombreuses étapes de la recherche en orthopédie : analyse d’images, transcription, recherche bibliographique, extraction de données, gestion des données, analyses statistiques et rédaction scientifique.
L’expérience présentée montre cependant un point essentiel : l’IA est un outil puissant, mais elle ne remplace pas le raisonnement scientifique.
Elle peut produire rapidement un texte convaincant, résumer des informations ou extraire des données, mais elle peut également inventer des références, reproduire des suppositions erronées, manquer des informations importantes, produire des conclusions qui ne correspondent pas aux résultats ou donner une apparence de qualité à une erreur.
L’utilisation efficace de l’IA repose donc sur une utilisation ciblée, progressive et contrôlée, avec vérification systématique des faits, protection des données sensibles et transparence sur son utilisation.
Ce que l’IA peut déjà faire
L’équipe de l’intervenant a testé différents outils d’IA pendant environ 18 mois auprès de plusieurs générations d’utilisateurs.
Dans le domaine médical et scientifique, l’IA peut notamment être utilisée pour :
- analyser des images ;
- détecter certaines anomalies telles que fractures ou cancers ;
- transcrire des conversations ;
- aider au diagnostic et au pronostic ;
- contribuer à la sélection d’un traitement ;
- résumer la littérature ;
- extraire des données bibliographiques ;
- gérer des données ;
- réaliser certaines analyses statistiques ;
- traduire et corriger des textes ;
- élaborer des paragraphes ou des sections de manuscrits.
La présentation souligne donc un potentiel très large, mais également une grande variabilité selon la tâche.
Les principales limites de l’IA
1. L’hallucination : une réponse convaincante peut être fausse
L’un des problèmes les plus importants est l’apparition de références qui n’existent pas ou d’informations inventées.
L’IA peut également introduire des suppositions incorrectes ou proposer des conclusions qui ne découlent pas des résultats.
Un exemple présenté est celui d’étudiants arrivant avec une conclusion qui ne correspondait pas aux résultats de leur étude parce qu’elle avait été proposée par ChatGPT.
Principe à retenir
Une réponse bien écrite n’est pas nécessairement une réponse vraie.
La vérification humaine reste indispensable.
2. L’IA peut être trop vague et trop longue
Dans la partie précédente, le texte scientifique était décrit comme devant être précis et concis.
L’expérience rapportée avec l’IA montre une tendance inverse : les textes peuvent devenir longs, généraux et lourds à lire.
Cela peut être particulièrement problématique en rédaction scientifique, où chaque phrase doit apporter une information identifiable.
L’IA peut donc aider à formuler un texte, mais l’auteur doit rester responsable de :
- la précision ;
- la concision ;
- la pertinence ;
- la logique ;
- la cohérence avec les résultats.
3. L’IA ne « challenge » pas suffisamment le chercheur
Un chercheur ou un méthodologiste peut remettre en question la question initiale :
Pourquoi cette question ?
Pourquoi cette méthode ?
Existe-t-il une meilleure façon de faire ?
Selon l’expérience présentée, l’IA a plutôt tendance à accepter la demande et à produire une réponse correspondante.
Elle peut donc renforcer une mauvaise question au lieu de la remettre en cause.
C’est une différence importante avec un véritable échange scientifique :
L’IA peut répondre à une question sans nécessairement vérifier si c’est la bonne question.
Type de vidéo
Lunch Meetings
Thème de l'évènement
L’IA dans la recherche orthopédique
Intervenants
Mo Saffarini
Partie du corps
Main
Maladies
Année
2026
Chirurgie:
Pathologie:
Tendinites; Douleurs chroniques; Troubles liés au matériel
Thèmatique:
Prévention des blessures
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Les médecins du Centre Orthopédique d'Ouchy sont à votre disposition
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