Le tri assisté par IA des appels d'urgence dans la région de la capitale du Danemark — le système de reconnaissance vocale de Corti pour la détection d'arrêt cardiaque et d'AVC

À Copenhague, au Danemark, les services d'urgence médicale ont commencé à utiliser Corti, un assistant fondé sur la reconnaissance vocale et l'apprentissage automatique, pour écouter en temps réel les appels d'urgence (112) et signaler aux opérateurs les arrêts cardiaques probables, à partir d'indices tels que des mots-clés et des schémas respiratoires anormaux.

Une évaluation initiale portant sur 161 650 appels analysés a montré que Corti identifiait correctement l'arrêt cardiaque dans 95 % des cas, contre un taux de reconnaissance de 73 % pour les opérateurs humains du même système, selon des articles du Forum économique mondial et de la Sudden Cardiac Arrest Foundation. Les journalistes ont souligné une lacune importante : l'étude complète portant sur les 161 650 appels n'avait pas été évaluée par des pairs ni publiée en détail à l'époque, laissant le taux de faux positifs non documenté.

Extension à la détection des AVC (étude évaluée par des pairs) — Une étude rétrospective de 2022, publiée dans une revue à comité de lecture, a analysé 9 049 appels d'urgence liés à un AVC dans la région de la capitale du Danemark (1,85 million d'habitants, 2016-2018) et a estimé qu'un logiciel de reconnaissance vocale automatique, calibré sur les gains de performance de Corti pour l'arrêt cardiaque, pourrait augmenter le taux de détection des AVC par les opérateurs et faire passer la part des patients recevant une thrombolyse dans la fenêtre critique d'environ 16 % à 18 % — une projection, et non encore un résultat mesuré en conditions réelles.

Réserves — Les chercheurs ont explicitement noté que la projection sur l'AVC supposait que la reconnaissance vocale automatique obtiendrait des résultats équivalents à ceux obtenus pour l'arrêt cardiaque, alors que les symptômes d'AVC sont moins spécifiques (5 à 14,9 % des cas sont des « imitations d'AVC », contre 0,6 % pour l'arrêt cardiaque), et que l'IA « ne peut pas expliquer comment elle prend ses décisions » — une limite de transparence reconnue.