Analyse d’audiogramme par IA pour audioprothésistes : ce que l’outil peut aider à faire

Dernière mise à jour : 22 mai 2026

La lecture d’un audiogramme est un moment central de la consultation audioprothétique. Une IA spécialisée ne doit pas remplacer l’interprétation du professionnel, mais elle peut aider à structurer les éléments visibles, à préparer un compte-rendu clair et à faire remonter les points à confirmer.

Dans Aude

Un bilan audiologique relié au compte-rendu

Le module permet de déposer un PDF ou une image, de conserver un aperçu anonymisé et d’intégrer les éléments utiles dans la synthèse clinique et l’email ORL.

1) Les informations que l’IA peut structurer

À partir d’un audiogramme lisible, un assistant spécialisé peut préparer une synthèse en langage clinique : tendance globale, symétrie, profil de pente, zones fréquentielles atteintes, éléments d’audiométrie vocale et données qui restent incertaines.

• Profil global : baisse bilatérale ou unilatérale, pente descendante, atteinte prédominante dans les aigus ou les graves.
• Comparaison droite / gauche : asymétrie éventuelle, fréquence concernée, intensité approximative.
• Vocal : intelligibilité, niveaux de présentation, décalage éventuel avec la tonalité.
• Points à confirmer : voie osseuse peu lisible, masque non clair, informations absentes ou image de mauvaise qualité.

2) Pourquoi c’est utile dans le compte-rendu

Le bénéfice n’est pas seulement de lire plus vite. Le bénéfice est de transformer le bilan en éléments directement exploitables dans le dossier : synthèse courte, décision clinique argumentée, prochaines étapes et éventuel courrier ORL.

Exemple de sortie attendue

Un bon rendu doit rester sobre : « perte auditive bilatérale à pente descendante, globalement symétrique, avec atteinte plus marquée des fréquences aiguës ; éléments vocaux à confronter au contexte clinique ; voie osseuse non clairement exploitable sur le document transmis ». Cette formulation est utile car elle distingue ce qui est visible, ce qui est probable et ce qui reste à confirmer.

3) Les limites à afficher clairement

La landing doit éviter de promettre une interprétation médicale autonome. Les limites doivent être visibles et rassurantes :

• l’analyse dépend de la qualité du PDF ou de l’image ;
• certains tracés ou symboles peuvent être incomplets ou ambigus ;
• le contexte clinique et l’examen restent indispensables ;
• le professionnel relit, corrige et valide avant utilisation.

4) Comment l’intégrer dans une landing

Le module d’audiogramme doit être haut dans la page, car c’est l’un des éléments les plus différenciants d’Aude par rapport à une IA généraliste. La formulation recommandée est :

5) Lien avec sécurité et anonymisation

Un audiogramme peut contenir des données identifiantes. La communication doit donc insister sur la minimisation des données, l’anonymisation quand elle est disponible, l’hébergement des données de santé et la traçabilité. La bonne promesse n’est pas « envoyez n’importe quel document » ; c’est « utilisez un flux cadré, documenté et validé ».