Mayo Clinic

Une équipe de l'University of Chicago menée par Matthew Churpek et Jay Koyner a publié le 10 juillet 2026 dans JAMA Network Open les résultats de l'essai randomisé ESTOP-AKI, testé sur des patients hospitalisés sans insuffisance rénale aiguë de base mais présentant un score de risque calculé par machine learning en temps réel supérieur à 0,01. Chez les 89 patients du bras consultation néphrologique automatique précoce, l'insuffisance rénale aiguë de stade KDIGO 1 ou plus est survenue dans 42% des cas contre 36% chez les 91 patients du bras soins usuels (p=0,47), une différence non significative ; pour le stade 2 ou plus, 19% contre 13% (p=0,28). Les recommandations issues de la consultation déclenchée par l'IA (ajustement de médicaments, diurétiques, fluides, vasopresseurs) n'ont été suivies intégralement que dans 41% des cas dans le bras intervention, contre 68% dans le bras soins usuels. Un éditorial d'accompagnement signé par des néphrologues de la Mayo Clinic souligne l'écart entre la capacité de l'IA à prédire le risque et sa capacité réelle à en prévenir la survenue en pratique clinique.

Le 2 juin 2026, Mayo Clinic et Microsoft ont annoncé une collaboration stratégique pour développer et déployer un modèle d'IA de pointe conçu spécifiquement pour la santé. Le projet combine l'expertise clinique de Mayo Clinic, ses données de santé désidentifiées et ses suivis de patients sur la durée avec les capacités d'ingénierie, de cloud et d'IA de Microsoft, afin de soutenir des diagnostics plus précoces et des décisions de traitement plus personnalisées. Le modèle, dont Mayo Clinic reste propriétaire, sera d'abord déployé et testé au sein de l'environnement clinique de Mayo, où il pourra être affiné en continu sur des cas réels avant un usage plus large, puis distribué via les services cloud de Microsoft. Le partenariat illustre la course des grands systèmes hospitaliers et des fournisseurs d'IA à bâtir des modèles de fondation médicaux. Aucun montant n'a été communiqué.

Le 19 mai 2026, la Mayo Clinic et la société Bayesian Health ont annoncé avoir co-développé une solution d'intelligence artificielle qui identifie en temps réel les patients hospitalisés susceptibles de bénéficier plus tôt de soins palliatifs. Intégré au dossier patient informatisé, l'outil analyse plus de 300 variables - scores de douleur, médicaments, antécédents - et adresse aux équipes des alertes pour prioriser les consultations à l'échelle de l'hôpital. La Mayo Clinic a piloté le développement clinique, Bayesian Health l'intégration au système d'information. Selon les résultats d'un essai clinique randomisé portant sur une version antérieure, l'outil était associé à une hausse de 44 % des orientations palliatives à temps, ainsi qu'à une baisse de 25 % des réadmissions à 60 jours et de 28 % à 90 jours. Le dispositif illustre l'usage concret de l'IA prédictive au chevet des patients dans les hôpitaux américains.