Un interne qui vibe code un calculateur de doses un dimanche soir, des chatbots généralistes bloqués sur le réseau de l'hôpital, une IA médicale offerte à chaque soignant, des cours de vibe coding dans la formation : bonne ou mauvaise idée ? Thomas Gharmoul, responsable de l'innovation et de l'IA à l'Hôpital Foch, répond au jeu de Tech Anatomy.

Ce jeu est extrait de l'épisode complet « Quand les soignants codent : le vibe coding à l'hôpital », avec Anca Petre : https://youtu.be/gkOq-QOTfG4
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Chapitres

• 0:00 Introduction
• 0:12 Bonne ou mauvaise idée ?
• 0:17 Un calculateur de doses vibe codé un dimanche soir
• 1:11 Bloquer les chatbots généralistes à l'hôpital
• 2:07 Une IA médicale pour chaque soignant
• 2:58 Des cours de vibe coding dans la formation des soignants
• 4:56 L'épisode complet

Tech Anatomy avec Anca Petre, un podcast produit par MedShake Studio.

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Et si les soignants fabriquaient eux-mêmes leurs outils ? Dans cet épisode de Tech Anatomy, Anca Petre reçoit Thomas Gharmoul, responsable de l'innovation et de l'IA à l'Hôpital Foch et expert santé numérique et IA à l'ANAP. Avec le mathématicien Sameh Mohamed, il a publié un livre blanc sur le vibe coding à l'hôpital : des professionnels de santé qui créent leurs propres applications en parlant à une IA, sans écrire une ligne de code.

Au programme

• Ce que le vibe coding change pour les équipes hospitalières
• Pourquoi interdire ou fermer les yeux ne suffit pas
• Le cadre proposé pour accompagner ces projets
• La frontière avec le dispositif médical
• Fabriquer ou acheter
• La gouvernance de l'IA à l'hôpital
• Le jeu « Bonne ou mauvaise idée ? » et les questions rapides

Chapitres

0:00 Introduction
1:08 Le vibe coding à l'hôpital, c'est quoi ?
4:28 Un exemple concret : des étiquettes patients en deux heures
7:49 Du bricolage sur Excel aux vraies applications
12:42 Interdire, fermer les yeux ou encadrer ?
18:36 Le jeu : bonne ou mauvaise idée ?
23:20 Du prototype au dispositif médical
26:06 Fabriquer ou acheter : l'exemple des scribes
27:46 Accompagner les soignants qui codent
29:38 Où en est-on vraiment dans les hôpitaux ?
32:02 La gouvernance de l'IA à l'hôpital Foch
33:31 Un service de vibe coding à l'hôpital ?
36:29 Les questions rapides

Crédits
Production : MedShake Studio
Animation : Anca Petre

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In this episode of Tech Anatomy, Anca Petre talks with Dr Arun Thirunavukarasu, academic ophthalmology trainee in London and honorary research fellow at the London School of Hygiene and Tropical Medicine. As a medical student at Cambridge, he was the first author of "Large language models in medicine", the Nature Medicine review published in July 2023 that has since been cited thousands of times and became the go-to primer for clinicians. Today he works on the rules we need to evaluate medical chatbots. Together, they look at what large language models can really do in medicine, why passing a medical exam proves so little, and how doctors can keep their judgment as AI enters their toolbox.

Topics covered:

• What a large language model is, explained to a clinician, and why its results are "impressive but mixed".

• Why a model that passes medical exams is not ready to practise, and why we need pragmatic, randomised research.

• CHART, a reporting guideline to make chatbot studies more rigorous and transparent.

• True or False: medical boards, hallucinations and model size, open source models, and the clinicians of tomorrow.

• AI in ophthalmology today, from diabetic retinopathy screening to the limits of chatbots on eye images.

• Never-skilling: when trainees delegate their thinking to AI and never acquire the skills.

• Autonomous AI consultations, and what medicine can learn from self-driving cars.

Chapters:

0:00 Teaser
0:19 Introduction
1:05 What is a large language model?
2:24 Impressive but mixed
4:05 Putting GPT-4 through medical exams
7:17 How should we evaluate these models?
11:35 CHART, a guideline for chatbot studies
14:06 True or False
18:18 AI in ophthalmology today
20:20 Why chatbots struggle with eye images
22:02 The never-skilling problem
23:08 How Arun got into AI
24:10 Rethinking medical training
26:25 Autonomous AI consultations
29:13 Rapid questions

Credits:

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Host: Anca Petre

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In this episode of Tech Anatomy, Anca Petre sits down in Bucharest with Dr Andrei Baciu, a cardiovascular surgeon turned policymaker. Trained in Romania and at Rouen University Hospital in France, he served as Secretary of State at the Romanian Ministry of Health and led the country's COVID-19 vaccination committee before joining the Romanian Parliament, where he has proposed the first parliamentary committee dedicated to artificial intelligence. Together, they explore what the United Nations calls the "evidence dilemma": AI is being adopted faster than institutions can gather the evidence they need to write its rules. From the operating room to the UN Global Dialogue on AI Governance in Geneva, this conversation looks at how health systems can adopt AI responsibly without waiting for perfect certainty.

Topics covered:

• The evidence dilemma: acting on the best available evidence, as in emergency medicine, and keeping on monitoring.
• How a public payer can tell real value from hype: baseline, pilot, strict KPIs.
• The risk of deskilling: what happens to clinical judgment when doctors rely on AI.
• Agree to Disagree: language models and patient records, who really writes the rules, and telling patients when an algorithm took part in a decision.
• Why public institutions lack AI capacity, and his idea of a network connecting lawmakers around the world.

Chapters:

0:00 Teaser

0:29 Introduction

2:26 The evidence dilemma

7:49 Telling real value from hype

10:18 Will AI deskill doctors?

13:49 Agree to Disagree

17:14 Transparency and the pace of institutions

20:07 Startups, funding and leadership

23:20 A parliamentary committee for AI

25:56 In one word

Credits:

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Dans cet épisode de Tech Anatomy, nous plongeons au cœur de l'innovation scientifique et médicale avec Frédéric Dayan, pharmacien, docteur en sciences de la vie, physicien, ingénieur et directeur scientifique chez Biotrial. Ensemble, nous explorons comment la modélisation mathématique, les jumeaux numériques et l'intelligence artificielle révolutionnent la pharmacologie et le développement des médicaments. De la réduction des risques de surdosage au quotidien jusqu'à la création de cohortes et de bras de contrôle synthétiques pour accélérer les essais cliniques, cet échange démystifie l'impact réel et concret des technologies sur la médecine de demain.

Sujets abordés :

• Le parcours de Frédéric entre physique, ingénierie, entrepreneuriat et sciences de la vie.

• La définition de la modélisation en santé et la gestion de l'incertitude du vivant.

• La pharmacologie augmentée (PK/PD) : du jumeau numérique du patient aux cohortes virtuelles d'essais cliniques.

• Les bras de contrôle externes et synthétiques dans les maladies rares et le cadre réglementaire (FDA/EMA).

Crédit :

Production : MedShake Studio

Animation : Anca Petre

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Dans cet épisode de Tech Anatomy, nous recevons le Dr Julien Welmant, oncologue radiothérapeute à l'Institut du Cancer de Montpellier, passionné d'innovations, de robotique et de santé numérique. Il nous raconte la genèse de projets novateurs visant à transformer l'expérience des jeunes patients confrontés aux traitements lourds de radiothérapie. Du déploiement du robot humanoïde Miroki (développé par Enchanted Tools) pour accompagner les enfants isolés dans les bunkers d'irradiation, jusqu'à la création d'avatars interactifs et de compagnons virtuels guidés par l'IA, le Dr Welmant détaille comment la technologie permet de réduire le stress post-traumatique des soins pédiatriques. Un échange captivant sur le croisement entre robotique sociale, gamification, souveraineté des données et nouvelles approches de la relation médecin-patient.

Sujets abordés :

• Genèse du projet en radiothérapie pédiatrique : le défi de la solitude et de l'anxiété de l'enfant isolé dans la salle de traitement (bunker).

• Le robot humanoïde Miroki (Enchanted Tools) : conception, communication non-verbale, caractéristiques techniques et intégration dans le parcours de soin à Montpellier.

• L'expérience de la petite Georgia : illustration de l'impact émotionnel et médical concret du robot sur l'adhésion au traitement.

• Univers immersifs et gamification : création d'un écosystème global (thème spatial, cockpit) plutôt qu'un simple outil technologique isolé.

• Avatars interactifs et modèles de langage (LLM) : l'utilisation d'intelligences artificielles (comme Gemini) pour concevoir des compagnons conversationnels sur-mesure.

• Jeux vidéo et prévention en santé : l'opportunité d'intégrer des mécaniques éducatives dans des plateformes grand public comme Fortnite ou dans des métavers.

• Avatars d'accompagnement médical : préparation personnalisée à la consultation et formation des étudiants en médecine par la simulation de cas cliniques.

• Enjeux éthiques et anthropomorphisme : suspension de la incrédulité, perception des robots par les enfants vs les adultes, et limites de l'empathie simulée.

• Souveraineté des données et gestion des flux : réflexion sur les infrastructures numériques au sein des cliniques.

• Apport du numérique et des LLM dans la pratique médicale quotidienne : amélioration de la communication médecin-patient et prompting médical.

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Dans cet épisode, nous revenons sur dix ans du Cercle P avec Ianis Ménot, Manager Policy and Public Affairs chez Pfizer France, qui pilote ce groupe de réflexion. Créé pour penser la médecine de demain à partir de l'expérience des patients, le Cercle P réunit patients, soignants, juristes, chercheurs et experts du numérique autour d'une même table. Ianis explique comment ce format restreint et inscrit dans la durée transforme des témoignages en propositions concrètes, et comment plusieurs d'entre elles se sont retrouvées, quelques années plus tard, dans des textes réglementaires. Un retour d'expérience utile au moment où l'IA en santé pousse à parler d'outils avant de parler de besoins.

Sujets abordés :

• Le point de départ : l'angle mort qui subsistait après la loi Kouchner de 2002, malgré l'intégration croissante des patients dans les instances de santé.
• Pourquoi un cercle pluridisciplinaire inscrit dans la durée plutôt qu'un colloque ou un rapport ponctuel.
• La parole des patients comme donnée : transformer un vécu en problème que le système peut résoudre.
• Ce que la diversité des regards révèle qu'un acteur seul ne voit pas, et pourquoi Pfizer a voulu porter cette démarche.
• Des propositions devenues réalité : les patients enseignants dans la formation des étudiants en médecine, les messages de prévention personnalisés de Mon espace santé.
• Anticiper sans prédire : repérer les trajectoires avant qu'elles ne s'imposent à tout le monde.
• L'IA en santé : la question à se poser avant la technologie elle-même.
• Les questions rapides : le Cercle P en un mot, une figure inspirante et le moment dont Ianis est le plus fier.

Lire les travaux du Cercle P :

https://www.pfizer.fr/decouvrir-pfizer/nos-engagements/penser-le-systeme-de-sante-de-demain

Crédit :

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Dans cet épisode, nous retraçons le fil des grandes vagues d'innovation technologique et numérique qui ont façonné l'histoire du dispositif médical au cours des deux dernières décennies. En compagnie de Cristian Toader qui a traversé ces évolutions au sein de grands acteurs du secteur, nous analysons la dynamique récurrente de la MedTech : de l'emballement initial (la hype) aux réajustements nécessaires face aux contraintes économiques, réglementaires ou d'exposition des patients. Un voyage fascinant de la course aux barrettes de scanner jusqu'à l'arrivée de l'intelligence artificielle et de la génomique.

Sujets abordés :

• L'évolution de l'imagerie médicale : de la course aux coupes volumiques dans les scanners à la maîtrise des doses d'irradiation et des champs magnétiques (IRM).

• La génomique et la médecine personnalisée : des espoirs suscités par le séquençage du génome aux défis d'application thérapeutique et clinique.

• Jeu du « surcoté / sous-coté » : analyse rapide de la blockchain, des jumeaux numériques, de l'impression 3D, des thérapies digitales et de l'IA générative.

• La digitalisation et la gestion de la donnée : la montée des infrastructures hospitalières et la structuration des flux de données (Total Lab Automation).

• L'intelligence artificielle en santé : la différence d'adoption entre le machine learning clinique et l'IA générative administrative, ainsi que le rôle des grands groupes face aux startups.

• La gestion du risque et le cycle de vie des innovations technologiques en santé.

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