Authors: Ibrahim Alkassoum Salifou, Abdel Nacer Amoukou Issaka, Amadou Bouba Traore Hassane, Zeinabou Tondi Moussa, Abdou Atté Bachir, Djibrilla Baoua Bonkano, Djongolé Hassane Moussa, Oumar Ousmane, Roukayatou Karimou Issaka, Abibou Adamou, Sani Rachid, Adama Saidou, Habibou Abarchi, Abdoul Karimoun Salifou, Kadre Alio Ousmane, Abdoul Wahab Mohamed Alassane
Abstract
Contexte. La chirurgie assistée par ordinateur connaît une transformation accélérée depuis l’intégration de l’intelligence artificielle (IA), de l’apprentissage profond et de la robotique de nouvelle génération, redéfinissant la planification, la navigation et la prise de décision chirurgicales.
Objectif. Dresser une synthèse critique et actualisée (2020-2026) des données disponibles sur la chirurgie assistée par ordinateur intégrant l’IA en chirurgie générale, ses applications cliniques, ses résultats, ses limites et ses perspectives.
Sources des données. Revue narrative structurée de la littérature indexée sur PubMed/MEDLINE, Scopus, Web of Science et la Cochrane Library, complétée par les publications des revues à haut facteur d’impact (The Lancet, JAMA Surgery, Annals of Surgery, British Journal of Surgery, Nature Medicine, npj Digital Medicine, Artificial Intelligence in Medicine), en privilégiant essais randomisés, méta-analyses et revues systématiques publiés entre 2020 et 2026.
Synthèse des résultats. Les données actuelles montrent des bénéfices périopératoires reproductibles (pertes sanguines, conversions, durée de séjour) de la robotique assistée par IA dans plusieurs spécialités digestives, une amélioration de la sécurité peropératoire par la vision par ordinateur, et des modèles prédictifs supérieurs aux scores classiques pour le risque de complications. La preuve reste toutefois hétérogène, les essais randomisés de bonne qualité méthodologique demeurent minoritaires, les coûts sont élevés et les enjeux éthiques (biais, responsabilité, gouvernance) restent partiellement résolus.
Conclusion. L’IA transforme progressivement la chirurgie générale d’une discipline exécutrice vers une discipline prédictive et adaptative, mais son adoption généralisée nécessite une évaluation rigoureuse selon des cadres méthodologiques reconnus (IDEAL), une gouvernance éthique robuste et une réduction des inégalités d’accès.
Mots-clés (MeSH): Intelligence artificielle; Chirurgie assistée par ordinateur; Procédures de chirurgie robotisée; Apprentissage profond; Apprentissage automatique; Réalité augmentée; Chirurgie générale; Prise de décision clinique assistée par ordinateur.