🔍AnalyseAvancé4 étapes

Agent de synthèse de littérature médicale par IA

Cet agent analyse un corpus d'articles médicaux scientifiques pour produire une synthèse structurée de la littérature sur une question clinique donnée. Il évalue les niveaux de preuve, identifie les consensus et controverses, et génère des recommandations actionnables pour la pratique clinique.

recherche médicalesynthèse littératureevidence-based medicineanalyse critiquerecommandations cliniques

Pour qui

Médecins, chercheurs cliniciens, pharmaciens hospitaliers et étudiants en médecine souhaitant produire rapidement une revue de littérature rigoureuse sur une question clinique précise.

Entrée

Type: text

Format: libre

Question clinique à explorer (ex : efficacité d'un traitement, comparaison de stratégies thérapeutiques) accompagnée des résumés ou textes intégraux des articles scientifiques à analyser (abstracts PubMed, PDF, ou références bibliographiques)

étapes (4)

Cadrage de la question clinique

prompt

Structure la question de recherche selon le format PICO et définit les critères d'inclusion

Analyse critique des articles

prompt

Évalue chaque article selon les grilles de lecture critique et les niveaux de preuve

Synthèse des données probantes

prompt

Croise les résultats pour identifier consensus, divergences et lacunes dans la littérature

Recommandations et rapport final

prompt

Formule les recommandations cliniques graduées et produit le rapport de synthèse complet

Sortie

Type: text

Format: structuré

Rapport complet de synthèse de littérature comprenant : cadrage PICO, analyse critique graduée de chaque article, synthèse narrative des preuves, recommandations cliniques graduées (A/B/C/AE), tableau récapitulatif des études et perspectives de recherche

Exemple

Entrée

Question clinique : Quelle est l'efficacité des inhibiteurs de SGLT2 (gliflozines) dans la réduction de la mortalité cardiovasculaire chez les patients diabétiques de type 2 avec insuffisance cardiaque à fraction d'éjection préservée ? Articles fournis : résumés des essais EMPEROR-Preserved (Anker 2021), DELIVER (Solomon 2022), méta-analyse Vaduganathan 2022, registre observationnel français FASTTRACK-HF 2023.

Sortie

Résumé exécutif : La synthèse de 4 études (2 ECR, 1 méta-analyse, 1 registre) portant sur 15 842 patients montre que les inhibiteurs de SGLT2 réduisent significativement le critère composite décès cardiovasculaire/hospitalisation pour IC (HR 0.80, IC95% 0.73-0.87) chez les patients DT2 avec ICFEp...

Recommandation 1 (Grade A) : Il est recommandé d'initier un traitement par inhibiteur de SGLT2 chez tout patient diabétique de type 2 présentant une insuffisance cardiaque à fraction d'éjection préservée (FEVG > 40%), en l'absence de contre-indication...

Recommandation 2 (Grade B) : Il est suggéré d'introduire le traitement précocement après le diagnostic d'insuffisance cardiaque, les données de DELIVER suggérant un bénéfice dès les premières semaines...

Personnalisation

Paramètre	Description	Valeur par défaut
Système de gradation	Échelle de niveaux de preuve et grades de recommandation utilisée (HAS, GRADE, Oxford CEBM)	HAS (Haute Autorité de Santé)
Profondeur d'analyse	Niveau de détail de l'analyse critique — résumé rapide ou évaluation méthodologique exhaustive avec grilles validées	Exhaustive avec grilles CONSORT/STROBE/PRISMA
Langue des sources	Langues acceptées pour les articles du corpus analysé	Français et Anglais

Notes techniques

Cet agent est conçu pour assister — et non remplacer — le jugement clinique du professionnel de santé. Les recommandations générées doivent être validées par un expert du domaine avant toute application en pratique clinique.Pour des résultats optimaux, fournissez les résumés structurés (abstracts) complets des articles plutôt que de simples références. L'agent peut traiter entre 3 et 15 articles par session. Au-delà, divisez le corpus en sous-thèmes et lancez plusieurs analyses.L'agent utilise les grilles de lecture critique internationales (CONSORT, STROBE, PRISMA, AMSTAR-2) et la classification HAS par défaut. Vous pouvez basculer vers le système GRADE (Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation) via les paramètres de personnalisation si votre institution l'exige.Les prompts sont optimisés pour la littérature biomédicale interventionnelle (essais thérapeutiques, études diagnostiques). Pour des revues de littérature en sciences humaines de la santé ou en santé publique, adaptez le cadrage PICO au format PICo (Population, phénomène d'Intérêt, Contexte) à l'étape 1.

Termes du glossaire

Contexte Embedding Few-shot prompting Fine-tuning GPT Guardrails Inference LLM