IA dans la santé

Le 30 juillet 2026, la société new-yorkaise Marquee AI a annoncé avoir réuni 6,5 millions de dollars de financement cumulé depuis sa création, sans chiffrer ni qualifier le tour qu'elle vient de boucler. Elle cite parmi ses investisseurs Axel Springer, Welltech Ventures, Apex Capital, AnD Ventures, 97212 Ventures et JCP. Sa plateforme ne produit pas de données d'observation : elle agrège les systèmes internes des clubs et des fournisseurs tiers, puis restitue en langage naturel des listes de joueurs classées, des rapports de scouting, des analyses tactiques et des lectures du marché des transferts. L'entreprise déclare être déployée dans plus de 20 clubs et fédérations, dont des clubs de Premier League, de Serie A et de Major League Soccer qu'elle ne nomme pas, et développer une déclinaison basket avec des équipes de NBA et d'EuroLigue.

Le 28 juillet 2026, la startup australienne Superstat a annoncé un tour d'amorçage de 3,5 millions de dollars mené par le fonds Blackbird, avec Startmate et des investisseurs providentiels. Son application applique la vision par ordinateur à la vidéo d'un match de basket filmée sans matériel dédié, au téléphone, sur tablette ou avec une caméra de bord de terrain, et restitue environ vingt-quatre heures plus tard une feuille de statistiques complète, des cartes de tirs, une chronologie vidéo, les temps de jeu et des rapports sur l'adversaire. L'entreprise vise les clubs, entraîneurs, équipes et joueurs de niveau amateur et semi-professionnel, et présente le basket comme un point de départ avant d'autres sports. Son investisseur principal fait état de 5 135 utilisateurs actifs mensuels et de 2 363 matchs traités.

Un essai clinique randomisé publié le 24 juillet 2026 dans Nature Medicine a évalué Retina4IRD, un système d'aide à la décision fondé sur l'intelligence artificielle, pour le diagnostic des maladies rétiniennes héréditaires. Sur 300 patients répartis à parts égales, 295 ont été analysés. Dans le groupe assisté par l'outil, la précision du diagnostic génétique parmi les cinq premières hypothèses a atteint 88,5 %, contre 67,3 % pour les spécialistes seuls (p inférieur à 0,001) ; la précision au premier rang est passée de 22,4 % à 37,8 %. Source : Nature Medicine, DOI 10.1038/s41591-026-04545-w.

Dans une étude publiée le 22 juillet 2026 dans la revue Nature, une équipe menée par David R. Liu (Broad Institute) a combiné la conception de protéines par le réseau de neurones ProteinMPNN et l'évolution dirigée par phages (PACE). En partant de points de départ générés par l'intelligence artificielle plutôt que de protéines naturelles, les chercheurs ont obtenu une protéase 79 fois plus spécifique pour cliver l'ataxine-2. La méthode a surpassé l'évolution classique dans l'ensemble des cas testés. Source : Nature, DOI 10.1038/s41586-026-10820-0.

L'hôpital universitaire de Séoul Bundang a présenté le 20 juillet 2026 les résultats d'un modèle d'intelligence artificielle appliqué à l'électrocardiogramme réalisé avant l'intervention, sur une base de 46 000 chirurgies non cardiaques pratiquées en 2020 et 2021. L'outil, baptisé ECG Buddy, atteint une aire sous la courbe de 0,909 pour la prédiction de la mortalité à 30 jours, contre 0,728 pour la méthode d'évaluation de la Société européenne de cardiologie et 0,725 pour le Revised Cardiac Risk Index. La mortalité observée s'échelonne de 0,1 % chez les patients dont le score critique reste sous 10 à 11,7 % au-delà de 40. Les auteurs, sous la conduite de la professeure Choi Hong-mi, relèvent que 92,3 % des opérés se classent dans une catégorie à faible risque où seuls 0,2 % présentent un événement cardiaque, et estiment que le tri pourrait réduire les examens cardiologiques préopératoires approfondis, qui représentent 62,8 % du coût des bilans cardiovasculaires avant chirurgie. Les travaux ont été publiés dans European Heart Journal Digital Health et dans le Journal of Medical Internet Research.