UTMB intègre OpenEvidence AI dans son dossier de santé électronique

L’University of Texas Medical Branch (UTMB) et OpenEvidence a annoncé une collaboration le 22 septembre 2026, qui intègre la plateforme d’IA fondée sur les preuves d’OpenEvidence dans le dossier de santé électronique d’UTMB, plus de la moitié des cliniciens d’UTMB étant signalés comme utilisateurs actifs de l’outil pour le soutien à la décision clinique.

L’annonce, datée de Miami, Floride, indique que l’intégration offre aux médecins d’UTMB et aux autres utilisateurs cliniques un accès sécurisé aux preuves médicales citées depuis le dossier de santé électronique.

Comment fonctionne l’intégration

L’intégration a été mise en service chez UTMB en mars 2026 et a été conçue pour placer des ressources d’information alimentées par l’IA au sein des flux de travail cliniques déjà utilisés. OpenEvidence est intégré à l’environnement du dossier de santé électronique d’UTMB, et les cliniciens se connectent avec leurs identifiants d’entreprise standard d’UTMB plutôt que de créer des comptes séparés ou de naviguer entre des applications déconnectées. Cette disposition maintient la plateforme au sein du flux de travail clinique existant d’UTMB et de son périmètre de sécurité d’entreprise.

Après s’être connecté, un clinicien peut saisir une question clinique en langage naturel et recevoir une réponse contenant des citations de la littérature médicale, des guides cliniques et d’autres sources. Selon l’annonce, la conception associe l’accessibilité d’une interface d’IA générative à la solidité des preuves requises pour la prise de décision clinique.

UTMB exploite des hôpitaux sur quatre campus ainsi que plus de 100 cliniques dans le sud-est du Texas. L’annonce décrit l’accès rapide aux connaissances médicales actuelles comme particulièrement précieux sur cet ensemble, affirmant que les cliniciens exerçant n’importe où dans le réseau d’UTMB peuvent accéder aux mêmes capacités d’IA fondées sur les preuves, quel que soit leur emplacement physique.

Adoption signalée depuis le lancement de mars

L’annonce rapporte une forte croissance depuis mars, tant en nombre de cliniciens utilisant OpenEvidence qu’en volume de requêtes cliniques soumises. Plus de la moitié des cliniciens d’UTMB sont des utilisateurs actifs d’OpenEvidence pour le soutien à la décision clinique, et les données d’adoption signalées montrent que de nombreux cliniciens ont intégré l’outil à leur flux de travail.

Peter McCaffrey, MD, MS, FCAP, vice-président et directeur du numérique et de l’IA chez UTMB, a déclaré que le secteur de la santé dispose de nombreux outils d’IA prometteurs, et que la tâche la plus difficile consiste à les rendre réellement utilisables en pratique clinique tout en maintenant la sécurité, la gouvernance et la confiance exigées par le secteur. “La croissance de l’utilisation depuis le lancement suggère que lorsqu’on élimine les frictions et que l’on place une IA utile là où les cliniciens travaillent réellement, ils l’utilisent,” a‑t‑il déclaré, ajoutant que la mise en œuvre d’UTMB fournit aux cliniciens des informations générées par l’IA incluant des citations de la littérature médicale et des guides.

Stratégie IA plus large d’UTMB

L’annonce présente le déploiement comme faisant partie de la stratégie plus large d’UTMB visant à introduire l’IA dans la prestation des soins de santé. Dans le cadre de cette stratégie, l’annonce indique que l’approche d’UTMB consiste à établir un environnement d’entreprise — plutôt qu’une collection d’applications autonomes — dans lequel les capacités d’IA validées sont intégrées de manière sécurisée aux flux de travail cliniques et opérationnels, correctement gouvernées, et évaluées selon leur utilisation réelle et leur impact.

Page du programme d’intelligence artificielle d’UTMB documente cet effort institutionnel, y compris le lancement du UTMB Artificial Intelligence Council et la nomination de McCaffrey comme premier Chief AI Officer de l’institution. La page le décrit comme vice‑président et directeur numérique à la tête des initiatives IA d’UTMB visant à améliorer l’enseignement, la recherche, les résultats cliniques et l’efficacité opérationnelle. Il travaille pour UTMB depuis 2018, où il occupe les fonctions de directeur des services d’information de laboratoire, de l’informatique pathologique, de la bioinformatique et de l’IA, ainsi que de professeur adjoint dans les départements de pathologie et de radiologie. Selon la page, il est titulaire d’un diplôme de médecine de Johns Hopkins University, d’une maîtrise en science des données biomédicales de Stanford University et d’un certificat d’études supérieures en intelligence artificielle de Stanford, et il co‑préside le University of Texas Healthcare AI Collaborative, qui œuvre à faire progresser l’IA dans le secteur de la santé à travers le système UT. La page indique également qu’il a été reconnu comme Texas Monthly SuperDoctors Rising Star pendant quatre années consécutives et qu’il est l’auteur de Une introduction à l’informatique de santé : créer des outils pilotés par les données.

Parmi les éléments du programme répertoriés sur la page figurent une politique conjointe, une liste approuvée d’outils d’IA générative, des processus d’admission d’IA externes et de demande de projets d’IA internes, ainsi que le UTMB AI Learning Hub.

Travis Zack, MD, PhD, directeur médical chez OpenEvidence, a déclaré que l’approche d’UTMB reflète une compréhension claire que la technologie clinique réussit lorsqu’elle correspond à la manière dont les cliniciens travaillent déjà. “En intégrant OpenEvidence dans l’environnement clinique et en simplifiant l’accès sécurisé, UTMB montre comment les systèmes de santé peuvent faire passer l’IA fondée sur les preuves d’une technologie intéressante à une capacité clinique quotidienne,” a‑t‑il déclaré.

L’annonce indique également que le déploiement offre à UTMB l’opportunité d’étudier, à grande échelle, comment les cliniciens utilisent une nouvelle génération d’outils de connaissance alimentés par l’IA. À mesure que l’adoption progresse, UTMB continuera d’évaluer l’utilisation et l’expérience des cliniciens et cherchera des opportunités d’améliorer la diffusion des preuves et de l’intelligence clinique au point de soins.