# Perspectives d'avenir de l'intelligence artificielle en obstétrique: revue de la littérature

Émilie Lefèbvre

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## To cite this version:

Émilie Lefèbvre. Perspectives d'avenir de l'intelligence artificielle en obstétrique: revue de la littérature. Gynécologie et obstétrique. 2021. dumas-04986220

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UNIVERSITE PICARDIE JULES VERNE
FACULTE DE MEDECINE D'AMIENS

ECOLE DE SAGES-FEMMES D'AMIENS

Année 2020-2021

Emilie LEFEBVRE

Perspectives d'avenir de l'intelligence artificielle en obstétrique : Revue de la littérature

MEMOIRE POUR LE DIPLÔME D'ETAT DE SAGE-FEMME
<figure><img src="image_3.png" /></figure>
REMERCIEMENTS

Je tiens à remercier toutes les personnes qui ont contribué de près ou de loin à l'élaboration de
ce mémoire, et en particulier :

Monsieur Eric Dessenne, directeur de ce mémoire, d'avoir accepté de diriger ce travail, pour
sa patience et toutes ses idées.

Madame Joséphine Dauchet, sage-femme enseignante et guidante de ce mémoire pour ses
précieux conseils, sa gentillesse et son soutien.

L'équipe de l'école de sage-femme d'Amiens pour la formation apportée durant ces 4 années
d'étude.

Ma famille, notamment ma maman et mon beau père, qui m'ont permis d'en arriver là, qui
m'ont apportée encouragement et soutien depuis toujours.

Agathe, mon binôme qui a toujours été d'un soutien infaillible, qui a su m'épauler dans les
bons comme les mauvais moments durant ces 4 années d'études.

Mes autres copines de promotion, Flora, Bertille, Roxane, Marianne, Manon et Lise, pour ces
belles années et tous les bons moments passés ensemble.

Damien d'avoir fait preuve d'autant de patience envers moi.
# SOMMAIRE

<table><tr><td>GLOSSAIRE</td><td>2</td></tr><tr><td>INTRODUCTION</td><td>3</td></tr><tr><td>1. Justification scientifique</td><td>3</td></tr><tr><td>2. Problématique</td><td>7</td></tr><tr><td>3. Objectif</td><td>7</td></tr><tr><td>4. Retombées attendues</td><td>7</td></tr><tr><td>MATERIEL ET METHODE</td><td>8</td></tr><tr><td>1. Critères d'évaluation</td><td>8</td></tr><tr><td>2. Critères d'éligibilité des articles</td><td>8</td></tr><tr><td>3. Sources d'information</td><td>8</td></tr><tr><td>4. Stratégie de recherche et de recueil</td><td>9</td></tr><tr><td>RESULTATS</td><td>10</td></tr><tr><td>1. Diagramme de flux-PRISMA</td><td>10</td></tr><tr><td>2. Caractéristiques des articles inclus</td><td>10</td></tr><tr><td>3. Biais relatifs aux études sélectionnées</td><td>15</td></tr><tr><td>4. Synthèse des résultats</td><td>16</td></tr><tr><td>DISCUSSION</td><td>35</td></tr><tr><td>1. Analyse des points forts et limites de l'étude</td><td>35</td></tr><tr><td>2. Analyse des résultats</td><td>36</td></tr><tr><td>3. Propositions ou perspectives</td><td>41</td></tr><tr><td>CONCLUSION</td><td>42</td></tr><tr><td>BIBLIOGRAPHIE</td><td>43</td></tr><tr><td>ANNEXES</td><td>47</td></tr></table>
# GLOSSAIRE

ASC : Aire Sous la Courbe

CREDOC : Centre de Recherche pour l'Etude et l'Observation des Conditions de Vie

CTG : Cardiotocographe

DPP : Dépression du Post Partum

DSE : Dossier de Santé Electronique

HAS : Haute Autorité de Santé

HDD : Hémorragie De la Délivrance

GEU : Grossesse Extra Utérine

IA : Intelligence Artificielle

IBM : International Business Machines corporation

IDC : International Data Corporation

IF : Impact Factor

IMReD : Introduction, Méthode, Résultats et Discussion

RCF : Rythme Cardio Foetal

RCIU : Retard de Croissance Intra Utérin

RGPD : Règlement Général sur la Protection des Données
# INTRODUCTION

## 1. Justification scientifique

En dehors de la vie quotidienne le numérique bouleverse également le plan professionnel et nos manières de travailler, tant au niveau des entreprises privées à but lucratif qu'au niveau des structures publiques d'intérêt général comme les structures de santé ou d'enseignement par exemple. Quelque soit le type de structure, les objectifs recherchés sont globalement similaires, le numérique doit permettre d'engendrer des économies financières, des gains de temps, une meilleure qualité des services effectués, une meilleure communication auprès des différents acteurs de la structure et entre autre une simplification des procédures. De plus, la pandémie de la COVID 19 a accéléré la transition numérique dans le monde. L'utilisation des technologies numériques a été incontournable pour assurer la continuité de la vie professionnelle et de la vie privée [1]. On a eu une croissance record des téléconsultations, un recours massif au télétravail ainsi que l'école à distance [2].

L'état a bien pris conscience de l'intérêt du numérique dans nos différentes organisations et des bienfaits qu'il pourrait procurer. C'est pourquoi ce dernier cherche à le développer au maximum dans le domaine de la santé. Depuis le début du 21ème siècle, le gouvernement français a développé de nombreux plans Santé afin de mettre en avant l'utilisation des outils numériques et l'avancée du numérique dans la démarche de soin. Aujourd'hui nous sommes dans le 4ème plan en 20 ans. Ce plan a été lancé en 2019. L'objectif de ce plan est de transformer notre système de santé en accélérant le virage numérique. Il a été pensé et structuré en cinq orientations majeures :

- Renforcer la gouvernance du numérique en santé

- Intensifier l'éthique, la sécurité et l'interopérabilité des SI en santé

- Accélérer le déploiement des services numériques socles

- Déployer au niveau national des plateformes numériques de santé

- Soutenir l'innovation, évaluer et favoriser l'engagement des acteurs [3]

Comme l'a évoqué Agnès Buzin lorsqu'elle était ministre de la santé, le numérique doit être « un moyen pour mieux coordonner les professionnels de santé, pour développer des innovations thérapeutiques et organisationnelles, pour lutter contre la fracture sanitaire, pour repositionner le citoyen au cœur du système de santé, bref pour soigner mieux » [4]. Une étude du 26 mars 2018 réalisée par Odoxa, en partenariat avec l'agence du numérique en
santé, montre également que les attentes des français au niveau du numérique en santé sont importantes et que ces derniers pensent (comme les acteurs de la santé) que le développement du numérique fera gagner du temps au personnel soignant et permettra d'améliorer la qualité générale des soins dans notre pays [5].

Dans cette optique, de nombreux outils numériques ont été développés dans le domaine de la santé. La HAS a publié le 17 février 2021 une classification des outils numériques en santé. Les outils numériques ont été classés en quatre niveaux (A, B, C et D) en fonction de leur finalité d'usage, leur capacité à proposer une réponse personnalisée et leur autonomie dans la décision. Le niveau A regroupe les « services support » comme le dossier médical partagé, les plateformes de communication entre ou avec les soignants, les logiciels de prise de rendez-vous en ligne. Le niveau B rassemble les outils « d'information générale de l'utilisateur non personnalisé » comme des systèmes proposant des conseils hygiéno-diététiques. Le niveau C comprend les outils d' « aide à la vie, à la prévention, au dépistage, au diagnostic, à l'observance, à la surveillance ou au traitement d'une pathologie » comme des bracelets connectés d'alerte des secours pour les personnes âgées, podomètre connecté, application proposant des exercices de kinésithérapie, système de télésurveillance médicale. Pour finir, le niveau D contient les outils proposant « une gestion autonome de la décision » comme par exemple un système qui analyse les données issues d'un moniteur de glucose en continu utilisé par un patient diabétique et qui va automatiquement ajuster le débit basal ou administrer une dose bolus sans que le patient intervienne [6].

Ces outils numériques utilisent généralement ce que l'on appelle de l'intelligence artificielle (IA). L'intelligence artificielle est un domaine qui est apparu récemment et qui a une soixantaine d'années environ. Elle se définit comme une branche de l'informatique capable d'imiter l'intelligence humaine [7]. Le terme intelligence artificielle a été inventé en 1956 par John Mc Carthy lors de la conférence de Dartmoutn [8]. Cependant, le fait qu'une machine puisse être dotée d'une intelligence a été évoqué bien avant par Alan Turing avec le test de Turing. Ce test avait pour objectif de simuler une conversation humaine entre une machine et 2 personnes. Si la personne qui passait le test était incapable de déterminer lequel des deux interlocuteurs était un ordinateur alors la machine avait validé le test, ainsi, on pouvait dire que la machine était dotée d'une intelligence [9]. L'intelligence artificielle est un ensemble d'algorithmes qui va permettre à une machine d'avoir des capacités d'analyse et de décision lui permettant de s'adapter de manière intelligente à différentes situations en faisant des prédictions à partir de données déjà acquises [10].
L'intelligence artificielle trouve son carburant dans les données qu'elle emmagasine et qu'elle analyse. L'exemple le plus parlant est celui du programme informatique Deep Blue ayant battu aux échecs le champion Garry Kasparov en 1977. En effet, le programme était capable de calculer jusqu'à 200 millions de positions potentielles par seconde et de calculer jusqu'à 40 coups à venir, et cela grâce aux centaines de milliers de parties jouées par les plus grands qui ont été absorbées par ce programme informatique. On peut également citer Watson qui est à l'heure l'IA la plus développée et implantée dans différents domaines. Watson est un logiciel d'intelligence artificielle qui a pour objectif de répondre à n'importe quelle question posée par un humain à l'oral ou à l'écrit. Par exemple en banque, Watson permet d'aider les conseillers à répondre au mieux et le plus rapidement au client en proposant des raccourcis vers les applications de gestion et des modèles de réponse à personnaliser mais c'est le conseiller qui valide les opérations et qui répond à son client. Watson peut être considéré comme un assistant [11]. Cette IA fonctionne sur la base de l'apprentissage automatique qui vise à imiter l'apprentissage humain en informatique. L'apprentissage automatique est un sous domaine de l'informatique qui élabore des algorithmes pour identifier des modèles de données. Pour élaborer l'algorithme, l'utilisateur va fournir une partie d'un jeu de données. A l'aide de ces données, l'algorithme va créer un modèle qui va se reposer sur les relations entre les variables du jeu de données. La partie restante de l'ensemble de données va ensuite être utilisée pour valider le modèle [12].

L'intelligence artificielle a fait des progrès impressionnants ces dernières années en médecine et a pour objectif d'améliorer la qualité des soins. L'utilité de l'intelligence artificielle a été démontrée dans de nombreux domaines. L'intelligence artificielle peut être utilisée en médecine prédictive, c'est-à-dire prédire une maladie et/ou son évolution mais aussi en médecine de précision en recommandant un traitement personnalisé, ou encore dans de l'aide à la décision dans un diagnostic ou une thérapeutique ou encore par exemple par le biais de robots compagnons.

Prenons quelques exemples :

- Dans le domaine pharmaceutique, l'intelligence artificielle permet de réduire le temps de développement d'un médicament en optimisant le temps de recherche préclinique. Ainsi un médicament pourra être plus rapidement mis sur le marché et mis à la disposition des patients. Une intelligence artificielle créée par Insilico Médicine a permis la réalisation d'un médicament en 46 jours [13].
- En radiologie, l'IA aide le radiologue dans le diagnostique et la détection de pathologies. Par exemple, le prototype IBM pour l'IA, Watson a identifié des embolies pulmonaires sur la tomodensitométrie [14].

- En dermatologie, une intelligence artificielle a été formée pour aider dans la détection du cancer de la peau grâce à des milliers d'images de lésions cutanées. Une étude Esteva a montré que celle-ci était aussi précise que des dermatologues certifiés [15].

- En ophtalmologie, là aussi une IA appelé OphtAI est utilisée pour le dépistage de la rétinopathie diabétique avec une fiabilité similaire à l'humain. Ainsi, les patients atteints de retinopathie diabétique sont détectés plus tôt, pris en charge plus précocement ; les professionnels gagnent du temps, disposent d'informations pour le diagnostic avec une cartographie des lésions et peuvent se concentrer sur les cas avérés où leur expertise est nécessaire [16].

- En pneumologie, une IA pourrait prédire l'efficacité d'un traitement à l'échelle individuelle dans le cancer bronchique [17].

- En robotique, intuition Robotics a développé un robot ElliQ. Ce robot est alimenté par l'IA, il est un soutient pour les personnes âgées et permet de renforcer leur indépendance. En effet, celui-ci peut converser avec eux, leur rappeler de prendre leurs médicaments, les conduire à des activités physiques pour améliorer leur santé physique et mentale [18].

L'intelligence artificielle est en plein essor. Selon une étude d'IDC, l'IA devrait progresser de 58,3% dans le secteur médical entre 2017 et 2021 en France [19]. Au niveau mondial, le rapport de l'institut ReportLinker estime que le marché de l'IA en santé dépassera 45 milliards de dollars d'ici 2026 contre 4,9 millions de dollars en 2020 [20]. Cette croissance s'explique par le fait que la quantité de solutions innovantes émerge chaque année. En effet, en France, par exemple, le nombre de startups françaises augmente chaque année. En 2019, on comptait 102 entreprises alors qu'en 2020 on en recensait déjà 191. (Annexe 1) De plus selon le rapport Pwc sur les industries de santé de mars 2019, le nombre de dirigeants d'entreprises de santé souhaitant investir dans l'intelligence artificielle dans les années à venir s'élève à 75%.[21]. Pour preuve d'un engouement certain, les publications sur le sujet de l'intelligence artificielle en médecine ne cessent d'augmenter. Actuellement, en avril 2021, sur PubMed, 124 026 résultats sont obtenus avec les mots clés « artificial intelligence ». On
remarque également qu'on retrouve en mars 2021 336 études sur clinicalTrials sur le sujet de
l'intelligence artificielle.

## 2. Problématique

Au vue de l'essor de l'intelligence artificielle dans le domaine de la santé, en tant que future professionnelle de la santé, il me semble judicieux de s'intéresser à cette nouvelle technologie dans le domaine de ma future profession qui risque de bouleverser notre manière de pratiquer. « Quelles sont les perspectives d'avenir de l'intelligence artificielle en obstétrique ? »

## 3. Objectif

L'objectif de cette revue est de recenser les perspectives d'utilisation de l'intelligence artificielle dans le domaine de l'obstétrique, à travers une revue de la littérature.

## 4. Retombées attendues

Cette revue de littérature a pour but de permettre aux professionnels de santé d'avoir des notions sur le développement de l'intelligence artificielle dans le domaine de l'obstétrique. Elle pourrait servir également de base pour d'autres travaux afin de pouvoir voir au fil des années l'évolution de l'application de l'intelligence artificielle dans le domaine de l'obstétrique qui risque de croître dans les années à venir.
# MATERIEL ET METHODE

## 1. Critères d'évaluation

Le critère d'évaluation choisi est l'application de l'intelligence artificielle dans le secteur de l'obstétrique.

## 2. Critères d'éligibilité des articles

Pour sélectionner nos différents articles, des critères d'inclusion et de non inclusion ont été instaurés.

Les critères d'inclusion comprenaient les articles publiés après 2019 qui utilisaient l'intelligence artificielle en obstétrique. Le choix de cette date s'appuie sur le fait de vouloir des articles récents. L'année 2019 a été choisie puisque cette année correspond au dernier plan santé en France qui concerne le virage numérique. Les articles ayant un résumé, au format IMReD, en français, en anglais ou en espagnol faisaient également partis des critères d'inclusion.

Des critères de non inclusion ont également été établis. L'obstétrique humaine étant notre spécialité, les articles traitant de l'obstétrique vétérinaire ne correspondaient pas à notre stratégie de recherche. Il en est de même concernant l'assistance médicale à la procréation, le choix étant de se consacrer à l'utilisation de l'IA après conception. L'échographie étant une spécialité à part entière, le choix a été fait de ne pas l'inclure dans notre revue.

## 3. Sources d'information

Les recherches des études s'intéressant à notre problématique ont été effectuées sur une base de données qui est essentiellement axée sur la médecine et les sciences biomédicales Medline via l'interface Pubmed ainsi que sur Embase et science direct.
Les mots clés suivants ont été utilisés :

- « obstetrics »

- « artificial intelligence »

- « pregnancy »

- « parturition » ; « delivery »

Les recherches d'articles se sont terminées le 12 mars 2021.

## 4. Stratégie de recherche et de recueil

La première partie du travail a consisté à rechercher les mots clés MeSH ainsi que l'équation de recherche permettant le recueil des articles dans la base de données Medline via l'interface Pubmed. Après plusieurs tentatives, l'équation "artificial intelligence"[MeSH Terms] AND ("pregnancy"[MeSH Terms] OR "obstetrics"[MeSH Terms] OR "parturition"[MeSH Terms] OR "delivery, obstetric"[MeSH Terms])) a été choisie afin de n'omettre aucun article sur le sujet.

Dans un premier temps, il n'y a pas eu de limite de date. Au vu du nombre d'articles, l'inclusion a été restreinte aux articles publiés entre 2019 et jusqu'à la date de fin de la sélection des articles. Ce choix de date s'est justifié par le fait de vouloir des articles récents étant donné que l'intelligence artificielle est en plein essor. Le choix de l'année 2019 a été choisi en s'appuyant sur l'année du dernier plan santé correspondant au virage numérique en France. Cette limite a permis d'obtenir un nombre plus restreint d'articles.

Après lecture des titres et des résumés des articles recensés sur Pubmed, les articles répondant aux critères d'inclusion et de non inclusion ont été retenus. Ceux-ci ont été enregistrés dans Zotéro. Après lecture des articles dans leur intégralité, certains ont été exclus, ce qui a restreint le nombre d'article inclus dans la revue.

Par la suite les différents articles ont été analysés et les données ont été reportées dans un tableau Excel. Le tableau Excel comprenait : le numéro d'article, le titre de l'article, les auteurs, le pays, la revue où l'article est paru, l'impact factor de la revue, l'année de l'article, le type d'étude, le niveau de preuve, le format IMReD, l'objectif, la population étudiée, le type d'IA utilisée, la méthode, les résultats de l'étude, les conclusions et perspectives, les limites, la nécessité d'études futures et la catégorie de l'article (pré/per ou postnatal)
# RESULTATS

## 1. Diagramme de flux-PRISMA

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>**Figure 1** : Diagramme du flux de l'étude</figcaption></figure>

## 2. Caractéristiques des articles inclus

Les différents articles inclus sont résumés dans le tableau 1.
<table><caption>**Tableau 1 : Articles inclus dans la revue (n= 20)**</caption><thead><tr><td>N°d' article</td><td>Titre</td><td>Auteur</td><td>Revue</td><td>Pays</td><td>IF</td><td>Année</td></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>Improving preterm newborn identification in low-resource settings with machine learning [22]</td><td>Katelyn J Rittenhouse, Bellington Vwalika, Alexander Keil, Jennifer Winston, Marie Stoner, Joan T Price, et al.</td><td>PLOS ONE</td><td>Zambie</td><td>2,74</td><td>2019</td></tr><tr><td>2</td><td>Integrating machine learning techniques and physiology based heart rate features for antepartum fetal monitoring [23]</td><td>Maria G Signorini, Nicolò Pini, Alberto Malovini, Riccardo Bellazzi, Giovanni Magenes</td><td>Computer Methods and Programs in Biomedicine</td><td>Italie</td><td>3,652</td><td>2020</td></tr><tr><td>3</td><td>Use of artificial intelligence (AI) in the interpretation of intrapartum fetal heart rate (FHR) tracings: a systematic review and meta-analysis [24]</td><td>Jacques Balayla, Guy Shrem</td><td>Archives of Gynecology and Obstetrics</td><td>Canada</td><td>2,283</td><td>2019</td></tr><tr><td>4</td><td>Prediction model development of late-onset preeclampsia using machine learning-based methods [25]</td><td>Jong Hyun Jhee, SungHee Lee, Yejin Park, Sang Eun Lee, Young Ah Kim, Shin-Wook Kang, et al.</td><td>PLOS ONE</td><td>Corée du Sud</td><td>2,74</td><td>2019</td></tr><tr><td>5</td><td>Using Electronic Health Records and Machine Learning to Predict Postpartum Depression [26]</td><td>Shuojia Wang, Jyotishman Pathak, Yiye Zhang</td><td>Studies in Health Technology and Informatics</td><td>Etats-Unis</td><td>0,688</td><td>2019</td></tr><tr><td>6</td><td>Machine Learning and Statistical Models to Predict Postpartum Hemorrhage [27]</td><td>Kartik K Venkatesh, Robert A Strauss, Chad A Grotegut, R Philip Heine, Nancy C Chescheir, Jeffrey S A Stringer, et al.</td><td>Obstetrics & Gynecology</td><td>Etats-Unis</td><td>5,524</td><td>2020</td></tr><tr><td>7</td><td>Prediction of Childbirth Mortality Using Machine Learning [28]</td><td>Oleg Metsker, Georgy Kopanitsa, Ekaterina Bolgova</td><td>Studies in Health Technology and Informatics</td><td>Russie</td><td>0,688</td><td>2020</td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><td>N°d' article</td><td>Titre</td><td>Auteur</td><td>Revue</td><td>Pays</td><td>IF</td><td>Année</td></tr></thead><tbody><tr><td>8</td><td>Prediction of a Due Date Based on the Pregnancy History Data Using Machine Learning [29]</td><td>Oleg Metsker, Georgy Kopanitsa, Eduard Komlichenko, Maria Yanushanets, Ekaterina Bolgova</td><td>Studies in Health Technology and Informatics</td><td>Russie</td><td>0,688</td><td>2020</td></tr><tr><td>9</td><td>Predicting the Risk of Adverse Events in Pregnant Women With Congenital Heart Disease [30]</td><td>Ran Chu, Wei Chen, Chanson de Guangmin, Shu Yao, Lin Xie, Li Song, et al.</td><td>Journal of the American Heart Association</td><td>Chine</td><td>4,605</td><td>2020</td></tr><tr><td>10</td><td>Predicting common maternal postpartum complications: leveraging health administrative data and machine learning [31]</td><td>K S Betts, S Kisely, R Alati</td><td>BJOG</td><td>Australie</td><td>4,663</td><td>2019</td></tr><tr><td>11</td><td>Stillbirth risk prediction using machine learning for a large cohort of births from Western Australia, 1980-2015 [32]</td><td>Eva Malacova, Sawitchaya Tippaya, Helen D Bailey, Kevin Chai, Brad M Farrant, Amanuel T Gebremedhin et al.</td><td>Scientific Reports</td><td>Australie</td><td>3,998</td><td>2020</td></tr><tr><td>12</td><td>A decision support system for predicting the treatment of ectopic pregnancies [33]</td><td>Alberto De Ramón Fernández, Daniel Ruiz Fernández, María Teresa Prieto Sánchez</td><td>International Journal of Medical Informatics</td><td>Espagne</td><td>3,025</td><td>2019</td></tr><tr><td>13</td><td>Artificial intelligence-assisted prediction of preeclampsia: Development and external validation of a nationwide health insurance dataset of the BPJS Kesehatan in Indonesia [34]</td><td>Herdiantri Sufriyana, Yu-Wei Wu, Emily Chia-Yu Su</td><td>EBioMedicine</td><td>Indonésie</td><td>5,736</td><td>2020</td></tr><tr><td>14</td><td>Artificial intelligence and amniotic fluid multiomics: prediction of perinatal outcome in asymptomatic women with short cervix [35]</td><td>R O Bahado-Singh, J Sonek, D McKenna, D Cool, B Aydas, O Turkoglu, et al.</td><td>Ultrasound in Obstetrics & Gynecology</td><td>Etats-Unis</td><td>5,571</td><td>2019</td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><td>N°d' article</td><td>Titre</td><td>Auteur</td><td>Revue</td><td>Pays</td><td>IF</td><td>Année</td></tr></thead><tbody><tr><td>15</td><td>An Innovative Artificial Intelligence-Based App for the Diagnosis of Gestational Diabetes Mellitus (GDM-AI): Development Study [36]</td><td>Jiayi Shen, Jiebin Chen, Zequan Zheng, Jiabin Zheng, Zherui Liu, Jian Song, Sum Yi Wong, et al.</td><td>Journal of Medical Internet Research</td><td>Chine</td><td>5,034</td><td>2020</td></tr><tr><td>16</td><td>Achieving accurate estimates of fetal gestational age and personalised predictions of fetal growth based on data from an international prospective cohort study: a population-based machine learning study [37]</td><td>Russell Fung, Jose Villar, Ali Dashti, Leila Cheikh Ismail, Eleonora Staines-Urias, Eric O Ohuma et al.</td><td>The Lancet Digital Health</td><td>Etats-Unis</td><td>Pas encore établi</td><td>2020</td></tr><tr><td>17</td><td>Real-time data analysis using a machine learning model significantly improves prediction of successful vaginal deliveries [38]</td><td>Joshua Guedalia, Michal Lipschuetz RN, MPH, MSc Michal Novoselsky-PerskyMD, Sarah M.Cohen MPH, Amihai Rottenstreich MD, et al.</td><td>American Journal of Obstetrics and Gynecology</td><td>Israël</td><td>6,502</td><td>2020</td></tr><tr><td>18</td><td>Prediction of vaginal birth after cesarean deliveries using machine learning [39]</td><td>Michal Lipschuetz, Joshua Guedalia, Amihai Rottenstreich, Michal Novoselsky Persky, Sarah M Cohen, Doron Kabiri, et al.</td><td>American Journal of Obstetrics and Gynecology</td><td>Israël</td><td>6,502</td><td>2020</td></tr><tr><td>19</td><td>DeepFHR: intelligent prediction of fetal Acidemia using fetal heart rate signals based on convolutional neural network [40]</td><td>Zhidong Zhao, Yanjun Deng, Yang Zhang, Yefe Zhang, Xiaohong Zhang, Lihuan Shao</td><td>BMC Medical Informatics and Decision Making</td><td>République tchèque</td><td>3,084</td><td>2019</td></tr><tr><td>20</td><td>Prediction of fetal state from the cardiotocogram recordings using neural network models [41]</td><td>Mohammad Saber Iraji</td><td>Artificial Intelligence in Medicine</td><td>Portugal</td><td>4,383</td><td>2019</td></tr></tbody></table>
Le type d'étude et le niveau de preuve des articles inclus dans la revue sont présentés dans le tableau ci-dessous.

Parmi ces articles, les types d'études retrouvés étaient : 19 études rétrospectives et une revue systématique et méta analyse. Tous les articles étaient de niveau de preuve 4 excepté un de niveau 2 selon les critères de la HAS [42] (Annexe 2). Le niveau de preuve 4 étant le niveau le plus faible de la HAS.

<table><caption>**Tableau 2** : Type d'étude, niveau de preuve des articles inclus (n=20)</caption><thead><tr><td>N°d' article</td><td>Titre</td><td>Type d'étude</td><td>Niveau de preuve</td></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>Improving preterm newborn identification in low-resource settings with machine learning</td><td>Etude rétrospective</td><td>4</td></tr><tr><td>2</td><td>Integrating machine learning techniques and physiology based heart rate features for antepartum fetal monitoring</td><td>Etude rétrospective</td><td>4</td></tr><tr><td>3</td><td>Use of artificial intelligence (AI) in the interpretation of intrapartum fetal heart rate (FHR) tracings: a systematic review and meta-analysis</td><td>Revue systématique et méta analyse</td><td>2</td></tr><tr><td>4</td><td>Prediction model development of late-onset preeclampsia using machine learning-based methods</td><td>Etude rétrospective</td><td>4</td></tr><tr><td>5</td><td>Using Electronic Health Records and Machine Learning to Predict Postpartum Depression</td><td>Etude rétrospective</td><td>4</td></tr><tr><td>6</td><td>Machine Learning and Statistical Models to Predict Postpartum Hemorrhage</td><td>Etude rétrospective</td><td>4</td></tr><tr><td>7</td><td>Prediction of Childbirth Mortality Using Machine Learning</td><td>Etude rétrospective</td><td>4</td></tr><tr><td>8</td><td>Prediction of a Due Date Based on the Pregnancy History Data Using Machine Learning</td><td>Etude rétrospective</td><td>4</td></tr><tr><td>9</td><td>Predicting the Risk of Adverse Events in Pregnant Women With Congenital Heart Disease</td><td>Etude rétrospective</td><td>4</td></tr><tr><td>10</td><td>Predicting common maternal postpartum complications: leveraging health administrative data and machine learning</td><td>Etude rétrospective</td><td>4</td></tr><tr><td>11</td><td>Stillbirth risk prediction using machine learning for a large cohort of births from Western Australia, 1980-2015</td><td>Etude rétrospective</td><td>4</td></tr><tr><td>12</td><td>A decision support system for predicting the treatment of ectopic pregnancies</td><td>Etude rétrospective</td><td>4</td></tr><tr><td>13</td><td>Artificial intelligence-assisted prediction of preeclampsia: Development and external validation of a nationwide health insurance dataset of the BPJS Kesehatan in Indonesia</td><td>Etude rétrospective</td><td>4</td></tr><tr><td>14</td><td>Artificial intelligence and amniotic fluid multiomics: prediction of perinatal outcome in asymptomatic women with short cervix</td><td>Etude rétrospective</td><td>4</td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><td>N°d'artikel</td><td>Titre</td><td>Type d'étude</td><td>Niveau de preuve</td></tr></thead><tbody><tr><td>15</td><td>An Innovative Artificial Intelligence-Based App for the Diagnosis of Gestational Diabetes Mellitus (GDM-AI): Development Study</td><td>Etude prospective et multicentrique</td><td>4</td></tr><tr><td>16</td><td>Achieving accurate estimates of fetal gestational age and personalised predictions of fetal growth based on data from an international prospective cohort study: a population-based machine learning study</td><td>Etude rétrospective</td><td>4</td></tr><tr><td>17</td><td>Real-time data analysis using a machine learning model significantly improves prediction of successful vaginal deliveries</td><td>Etude rétrospective</td><td>4</td></tr><tr><td>18</td><td>Prediction of vaginal birth after cesarean deliveries using machine learning</td><td>Etude rétrospective</td><td>4</td></tr><tr><td>19</td><td>DeepFHR: intelligent prediction of fetal Acidemia using fetal heart rate signals based on convolutional neural network</td><td>Etude rétrospective</td><td>4</td></tr><tr><td>20</td><td>Prediction of fetal state from the cardiotocogram recordings using neural network models</td><td>Etude rétrospective</td><td>4</td></tr></tbody></table>

### 3. Biais relatifs aux études sélectionnées

Il existe plusieurs biais relatifs aux études sélectionnées.

Premièrement, nous pouvons citer le biais de publication qui est un biais inhérent à ce type de travail. En effet, lors de la recherche d'articles sur les bases de données scientifiques pour des travaux de revue de la littérature, les résultats peuvent être biaisés par le fait que les études qui montrent des résultats favorables ont beaucoup plus de chance d'être publiées que les études qui n'en ne montrent pas. De la même manière, tous les travaux qui ont été réalisés sur le sujet ne sont pas forcément publiés.

Deuxièmement, on peut citer le biais recensé dans la plupart des études sélectionnées qui est en lien avec l'utilisation des données rétrospectives. En effet, en utilisant des données rétrospectives, les auteurs ont été confrontés au fait que celles-ci n'étaient pas à jour mais aussi au fait qu'ils ont été la plupart du temps limités par des données manquantes ce qui a donc pu biaiser les résultats des études.
4. Synthèse des résultats

On retrouve 14 thèmes dans les études : le rythme cardio fœtal qui revient trois fois, la prématurité, l'accouchement, la mortinaissance, la prééclampsie qui eux reviennent deux fois et enfin, la dépression du post partum, les grossesses extra-utérine, les cardiopathies, l'âge gestationnel, la date d'accouchement, l'hémorragie de la délivrance, la restriction de croissance intra utérine, le diabète gestationnel et les complications maternelles qui reviennent une fois. Les différents thèmes recensés dans les études sont présentés dans la figure 2.

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>**Figure 2 :** Répartition des thématiques abordées dans les études sous forme de nuage de mots</figcaption></figure>

En analysant les résultats, les articles ont pu être classés en 3 catégories selon la période de grossesse : le prénatal, le pernatal et le postnatal. Sur les 20 articles étudiés, on retrouve 8 articles en prénatal, 9 articles en pernatal et 3 articles en post natal.

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>**Figure 3 :** Répartition des articles selon la période de grossesse n= 20</figcaption></figure>
La synthèse des articles est regroupée dans 3 tableaux distincts, un tableau prénatal (tableau 3), un second pernatal (tableau 4) et le dernier postnal (tableau 5).
<table><caption>**Tableau 3 : Synthèse des articles dans la période du prénatal n=8**</caption><thead><tr><td>N°d'a rticle</td><td>Objectif</td><td>Population</td><td>Type d'IA</td><td>Méthode</td><td>Résultat</td><td>Conclusion et perspectives</td></tr></thead><tbody><tr><td>2</td><td>Identifier les fœtus ayant un RCIU</td><td>120 enregistremnts de CTG : 60 de fœtus sain et de 60 fœtus ayant un RCIU</td><td>Apprentissage automatique</td><td>Cette étude a utilisé les données des CTG provenant de laboratoires de génie biomédical de Politecnico di Milano et Università di Pavia.</td><td>Le modèle le plus performant a permis une précision de classification moyenne de 0,911 (IC à 95%, 0,860, 0,961) en moyenne sur 10 ensembles de tests.</td><td>L'étude fournit la preuve qu'une application des techniques d'apprentissage automatique est faisable pour diagnostiquer précocement les fœtus ayant un RCIU. Il s'agit d'un modèle facile à utiliser quelque soit l'âge gestationnel.</td></tr><tr><td>9</td><td>Développer des modèles pronostiques pour optimiser la prise en charge prénatale des femmes enceintes atteintes de maladie coronarienne et pour obtenir de meilleurs résultats pronostiques pour les mères et les nourrissons.</td><td>318 femmes enceintes atteintes de cardiopathie congénitale</td><td>Apprentissage automatique</td><td>Cette étude a utilisé les données de patientes atteintes de maladie cardiaque congénitale qui ont accouché après 28 semaines de grossesse à l'hôpital Qilu de l'Université du Shandong de janvier 2004 à juin 2019.</td><td>Le modèle des événements maternels a donné une ASC de 0,92 (IC à 95%, 0,86–0,97) dans la cohorte de développement et de 0,80 (IC à 95%, 0,64–0,97) dans la cohorte de validation. L'ASC du modèle des événements néonatals était de 0,77 (IC à 95%, 0,70 à 0,84) dans la cohorte de développement et de 0,76 (IC à 95%, 0,66 à 0,87) dans la cohorte de validation</td><td>Cette étude a établi deux modèles d'évaluation prénatale pour les mères et leurs progénitures avec une précision prédictive fiable. Ce qui pourrait profiter aux femmes enceintes atteintes de maladie coronarienne dans le monde entier, en particulier dans les pays en développement où les conseils préconceptionnels sont insuffisants. Les modèles de prédiction proposés ont des avantages en aidant les cliniciens à déterminer les patients à haut risque d'événements indésirables et ainsi adapter le traitement et la prise en charge de ces patientes.</td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><td>N°d'a rticle</td><td>Objectif</td><td>Population</td><td>Type d'IA</td><td>Méthode</td><td>Résultat</td><td>Conclusion et perspectives</td></tr></thead><tbody><tr><td>12</td><td>Etudier la faisabilité de développer un système d'aide à la décision clinique permettant aux gynécologues de décider du meilleur traitement avec une plus grande fiabilité pour une patiente ayant une grossesse extra utérine.</td><td>406 cas de GEU</td><td>Apprentissage automatique</td><td>Cette étude a utilisé les données de femme ayant fait une grossesse extra utérine à l'hôpital universitaire "Virgen de la Arrixaca" dans la région de Murcie en Espagne de novembre 2010 à septembre 2015.</td><td>Le meilleur modèle a permis une précision de 96,1%, une sensibilité à 96% et une spécificité à 98%</td><td>Cette étude prouve qu'il est possible de développer un système d'aide à la décision clinique en utilisant des algorithmes d'intelligence artificielle. Ce système pourrait aider les gynécologues à prendre la décision la plus précise concernant le traitement initial des femmes ayant une GEU évitant ainsi les complications futures.</td></tr><tr><td>13</td><td>Tenter de développer et de valider une prédiction assistée par IA de la prééclampsie par apprentissage automatique</td><td>2 641 096 données nationales d'assurance maladie en Indonésie.</td><td>Apprentissage automatique</td><td>Cette étude a utilisé des informations provenant d'un ensemble de données d'assurance maladie provenant de plusieurs établissements de santé d'Indonésie en 2015 et 2016.</td><td>Le meilleur modèle se composait de 17 prédicteurs. Il a permis une précision à 0,86 (IC à 95%,0,85 à 0,86). Ce modèle a surpassé les modèles précédents en termes de précision, de sensibilité et de spécificité dans tous les ensembles de validation.</td><td>Le modèle a montré une performance prédictive acceptable pour la prééclampsie. Ce modèle pourrait avoir un impact sur l'amélioration de l'utilisation efficace des soins intensifs néonataux et réduire les dépenses des compagnies d'assurance.</td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><td>N°d'a rticle</td><td>Objectif</td><td>Population</td><td>Type d'IA</td><td>Méthode</td><td>Résultat</td><td>Conclusion et perspectives</td></tr></thead><tbody><tr><td>14</td><td>Evaluer l'application de l'intelligence artificielle dans la prédiction de l'issue périnatale des femmes enceintes asymptomatiques avec une courte longueur cervicale en utilisant des bio marqueurs de liquide amniotique seuls et en combinaison avec des facteurs échographiques, cliniques et démographiques.</td><td>32 femmes enceintes</td><td>Apprentissage automatique et apprentissage en profondeur</td><td>Cette étude a utilisé des échantillons de liquide amniotique qui avaient été obtenus par amniocentèse chez des femmes enceintes asymptomatiques ayant une courte longueur cervicale entre le 3 juin 2010 et le 8 mars 2012</td><td>En combinant les données des bio marqueurs de liquide amniotique, les données cliniques et les données démographiques, l'apprentissage en profondeur a affiché des performances de bonnes à excellentes, avec une ASC (IC à 95%) de 0,890 (0,810-0,970) pour l'accouchement &lt;34 semaines de gestation, 0,890 (0,790-0,990) pour l'accouchement &lt;28 jours après l'amniocentèse et 0,792 (0,689-0,894) pour l'admission en soin intensif néonatal.</td><td>Il s'agit de la première étude à rapporter l'utilisation de l'IA avec les bio marqueurs du liquide amniotique et l'évaluation échographique pendant la grossesse. L'apprentissage automatique, en particulier l'apprentissage en profondeur a permis une prédiction bonne à excellente de l'issue périnatale chez les femmes enceintes asymptomatiques avec une courte longueur cervicale au deuxième trimestre.</td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><td>N°d'article</td><td>Objectif</td><td>Population</td><td>Type d'IA</td><td>Méthode</td><td>Résultat</td><td>Conclusion et perspectives</td></tr></thead><tbody><tr><td>15</td><td>Etudier la mise en œuvre d'un algorithme d'IA performant dans le diagnostic de diabète gestationnel dans un environnement qui nécessite moins d'équipement médical et de personnel</td><td>12 304 patientes</td><td>Apprentissage automatique</td><td>Cette étude a utilisé les données de patientes ayant reçu un test de dépistage de diabète gestationnel dans un hôpital local du sud de la chine entre 2010 et octobre 2017.</td><td>La validation interne et externe a démontré que les algorithmes d'IA fournissent des preuves solides ou modérées pour statuer sur le diagnostic du diabète gestationnel. On trouve des performances élevées en terme de précision, de spécificité pour réaliser le diagnostic de diabète gestationnel</td><td>Première étude qui s'intéresse au diagnostic du diabète gestationnel pour les femmes enceintes dans les zones à ressources limite en utilisant uniquement la valeur de la glycémie à jeun, l'âge des patients et un Smartphone connecté à Internet. Cette étude a prouvé qu'un algorithme d'IA peut réaliser un diagnostic précis avec un coût de fonctionnement moindre puisque qu'il nécessite moins d'équipement et de personnel médical. Cette application de l'IA pourrait être une des solutions complémentaires pour réduire les délais de diagnostic et les délais d'obtention de conseils de prévention et de traitement éventuel dans la population rurale mal desservie dans le monde.</td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><td>N°d'article</td><td>Objectif</td><td>Population</td><td>Type d'IA</td><td>Méthode</td><td>Résultat</td><td>Conclusion et perspectives</td></tr></thead><tbody><tr><td>16</td><td>Améliorer les estimations de l'âge gestationnel du fœtus et fournir des prédictions personnalisées de la croissance future.</td><td>4 607 femmes enceintes</td><td>Apprentissage automatique</td><td>Cette étude a utilisé les données qui proviennent d'un échantillon de participants en bonne santé dans la vaste étude multicentrique : l'International Fetal and Newborn Growth Consortium for the 21 st Century entre 2009 et 2016</td><td>Entre 20 et 30 semaines de grossesse, l'utilisation de l'apprentissage automatique a permis une estimation de l'âge gestationnel précise à moins de 3 jours ainsi que des prévisions sur 6 semaines de la trajectoire de la croissance de chaque fœtus.</td><td>Cette étude a permis une estimation de l'âge gestationnel entre la 20ème et la 30ème semaine de grossesse avec un intervalle de prédiction 3 à 5 fois meilleur qu'avec n'importe quel algorithme. Ainsi cet algorithme pourrait aider à sauver la vie d'innombrables bébés à risque de naissance prématurée en améliorant les soins de grossesse.</td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><td>N°d'article</td><td>Objectif</td><td>Population</td><td>Type d'IA</td><td>Méthode</td><td>Résultat</td><td>Conclusion et perspectives</td></tr></thead><tbody><tr><td>4</td><td>Développer des modèles utilisant l'apprentissage automatique pour prédire la pré-éclampsie tardive à partir de 34 semaines à l'aide des données des dossiers médicaux électroniques des hôpitaux</td><td>11 006 femmes enceintes</td><td>Apprentissage automatique</td><td>Cette étude a utilisé les données de femmes enceintes qui ont reçu des soins prénataux au centre de santé de l'université Yonsei à Séoul en Corée entre 2005 et 2017.</td><td>Le modèle le plus performant a permis une prédiction avec une précision de 0,973 avec un taux de faux positif de 0,009 en utilisant la combinaison de facteurs maternels comme par exemple des antécédents de prééclampsie, de diabète, un âge maternel > 40 ans et de données biologique du début du 2ème trimestre au début du 3ème trimestre comme le nombre de globules blancs, le taux de créatinine, les protéines urinaires.</td><td>Cette étude suggère que l'utilisation combinée de facteurs maternels et de données biologiques du début du deuxième trimestre au début du troisième trimestre pourrait efficacement prédire la pré-éclampsie tardive à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique. Ce qui permettrait une surveillance accrue des patients à risque et réduirait la surveillance des patients qui sont moins susceptibles de développer une prééclampsie.</td></tr></tbody></table>
<table><caption>**Tableau 4 : Synthèse des articles dans la période du pernatal n= 9**</caption><thead><tr><td>N°d'a rticle</td><td>Objectif</td><td>Population</td><td>Type d'IA</td><td>Méthode</td><td>Résultat</td><td>Conclusion et perspectives</td></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>Développer un algorithme d'apprentissage automatique capable d'estimer l'âge gestationnel à la naissance à partir d'indicateurs facilement obtenus dans un environnement où l'échographie précoce n'est pas disponible.</td><td>468 nouveaux nés</td><td>Apprentissage automatique</td><td>Cette étude a utilisé les données d'une cohorte obstétricale en cours à Lusaka, en Zambie, qui utilise l'échographie précoce pour estimer l'âge gestationnel.</td><td>Le modèle le plus performant a utilisé différentes données comme la date des dernières règles, le poids à la naissance, l'accouchement de jumeaux, la taille de la mère, l'hypertension pendant le travail et le statut sérologique du VIH. Ce modèle a permis une classification correcte de 94%</td><td>La mise en œuvre de ce modèle utilisant six caractéristiques maternelles et néonatales accessibles peut augmenter la précision et la rapidité de l'identification des nouveau-nés prématurés dans les pays à faible revenu et diminuer le temps requis par les agents de santé de première ligne à identifier les nouveau-nés qui pourraient nécessiter des soins spéciaux.</td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><td>N°d'a rticle</td><td>Objectif</td><td>Population</td><td>Type d'IA</td><td>Méthode</td><td>Résultat</td><td>Conclusion et perspectives</td></tr></thead><tbody><tr><td>3</td><td>Déterminer le degré de fiabilité entre l'interprétation humaine et artificielle des tracés de fréquence cardiaque fœtale et déterminer si l'interprétation de la surveillance fœtale électronique assistée par l'IA améliore les résultats néonataux chez les femmes en travail.</td><td>9 études (3 essais contrôlés randomisés pour comparer les résultats néonataux et 6 études de cohorte pour établir le degré de fiabilité entre l'interprétation humaine et artificielle.)</td><td>Différentes technologies d'IA</td><td>Cette revue a utilisé des études publiées avant octobre 2018 issues de différentes bases de données telles que Medline, embase, Google Scholar.</td><td>L'utilisation de l'IA n'a pas modifié les taux d'incidence de l'acidose néonatale, du ph au cordon inférieur à 7,20, du score d'APGAR &lt; 7, le mode d'accouchement, l'admission en soin intensif, les crises néonatales ou encore les décès périnataux. Les degrés de fiabilité inter évaluateurs ont été évalués grâce au Kappa de Cohen qui indique une concordance modérée entre les humains et les systèmes d'IA.</td><td>Les résultats de cette étude suggèrent que l'IA ne semble pas améliorer les résultats néonataux et n'a pas encore prouvé sa fiabilité par rapport aux observateurs experts lors de l'évaluation du rythme cardio fœtal.</td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><td>N°d'a rticle</td><td>Objectif</td><td>Population</td><td>Type d'IA</td><td>Méthode</td><td>Résultat</td><td>Conclusion et perspectives</td></tr></thead><tbody><tr><td>7</td><td>Développer des modèles pour prédire la mortalité à la naissance à l'aide de l'apprentissage automatique.</td><td>2 203 mères et enfants</td><td>Apprentissage automatique</td><td>Cette étude a utilisé les données de dossier de santé électronique du centre périnatal du centre médical spécialisé Almazov à Saint Pétersbourg, en Russie entre le 1er janvier 2015 et le 31 décembre 2019.</td><td>Un faible score d'apgar est en corrélation avec différents éléments comme par exemple l'âge de la mère, la présence de cicatrice sur l'utérus, la présence d'IST. L'utilisation de données médicales non structurées en plus de données structurées permettrait d'atteindre une précision de 0,92.</td><td>Cette étude suggère que la mortalité à la naissance peut être prédite grâce à l'apprentissage automatique. Cette information peut aider les cliniciens à identifier précocement les fœtus à risque et ainsi planifier et exécuter des mesures préventives.</td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><td>N°d'article</td><td>Objectif</td><td>Population</td><td>Type d'IA</td><td>Méthode</td><td>Résultat</td><td>Conclusion et perspectives</td></tr></thead><tbody><tr><td>8</td><td>Développer un modèle de prédiction d'une date d'accouchement basé sur les données de la grossesse à l'aide de méthodes d'apprentissage automatique</td><td>12 989 patientes</td><td>Apprentissage automatique</td><td>Cette étude a utilisé les données de dossier de santé électronique du centre périnatal du centre médical Almazov à Saint pétersbourg, en Russie entre le 1er janvier 2015 et le 31 décembre 2019.</td><td>L'âge de la mère, le sexe de l'enfant, le facteur RH et l'obésité ont été retrouvés parmi les prédicteurs les plus pertinents qui amèneraient à une date d'accouchement. La performance du modèle a été évaluée avec une erreur absolue moyenne de 3,85.</td><td>Le modèle proposé axé sur les données de prévision de la date d'accouchement permet une prévision de haute précision. Cet outil peut permettre d'orienter les patientes dans les centres de soins adaptés puisque dans certains pays les organisations médicales sont réparties en 3 niveaux : national, régional et municipal.</td></tr><tr><td>11</td><td>Quantifier et valider l'exactitude prédictive d'une gamme complète de facteurs de risques collectés en routine pour prédire la mortinaissance</td><td>Toutes les naissances de femmes en Australie Occidentale de 1980 à 2015. 947 025 naissances vivantes et 5 788 mortinaissances.</td><td>Apprentissage automatique</td><td>Cette étude a utilisé les données des naissances vivantes et des mortinaissances > 20 semaines de gestation ou un poids à la naissance supérieur à 400 grammes entre la période du 1er janvier 1980 au 31 décembre 2015 détenues par le ministère de la santé d'Australie.</td><td>Le meilleur modèle d'apprentissage automatique a permis de prédire 45% (IC à 95% 43%, 47%) des mortinaissances pour toutes les femmes en utilisant par exemple les caractéristiques sociodémographiques maternelles ou les complications obstétricales de la grossesse en cours.</td><td>Près de la moitié des mortinaissances pourraient être potentiellement identifiées avant la naissance sur la base d'une combinaison de complications de grossesse actuelle, d'anomalies congénitales, de caractéristiques maternelles et d'antécédents médicaux.</td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><td>N°d'article</td><td>Objectif</td><td>Population</td><td>Type d'IA</td><td>Méthode</td><td>Résultat</td><td>Conclusion et perspectives</td></tr></thead><tbody><tr><td>17</td><td>Créer un outil de prédiction pour prédire les accouchements vaginaux réussis à l'aide de données en temps réel du processus d'accouchement</td><td>94 480 patientes</td><td>Apprentissage automatique</td><td>Etude réalisée sur les données de la base de données du département d'obstétrique et de gynécologie, Hadassah medical center entre 2003 et 2014.</td><td>En utilisant uniquement les données disponibles à l'admission le modèle a obtenu une précision à 0,817 (IC à 95% 0,811 à 0,823). Le modèle tout compris c'est-à-dire comprenant les données disponibles à l'admission, les données cervicales et les données du moniteur cardio fœtal a permis une ASC de 0,833 (IC à 95% 0,827 à 0,838) au premier examen et a augmenté à 0,932 (IC à 95% 0,928 à 0,935) à la fin du premier stade du travail.</td><td>Cette étude a permis de démontrer que les modèles d'apprentissage automatique peuvent prédire un accouchement vaginal réussi pendant le travail avec un niveau de précision de prédiction croissant au fur et à mesure que le travail progresse et que la quantité de données que le modèle doit analyser augmente. L'utilisation de cet outil peut aider à évaluer le processus d'accouchement et aider les cliniciens à prendre des décisions. Le modèle peut permettre aussi de rassurer les patientes quand la prédiction augmente et inversement pour permettre de préparer la patiente et le personnel à un possible mais non définitif, besoin d'action.</td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><td>N°d'a rticle</td><td>Objectif</td><td>Population</td><td>Type d'IA</td><td>Méthode</td><td>Résultat</td><td>Conclusion et perspectives</td></tr></thead><tbody><tr><td>18</td><td>Evaluer la faisabilité de l'utilisation de méthodes d'apprentissage automatique pour prédire un accouchement vaginal réussi après un accouchement par césarienne</td><td>9 888 patientes avec un antécédent d'accouchem ent par césarienne.</td><td>Apprentissage automatique</td><td>Etude réalisée sur les données de la base de données des services d'obstétrique du centre médical Hadassah entre janvier 2003 et décembre 2014.</td><td>Un outil de prédiction personnalisé pour un accouchement par voie basse réussi après un accouchement par césarienne a été construit. Cet outil a une aire sous la courbe de 0,745 (IC à 95% 0,728-0,762) lors des données recueillies lors de la consultation prénatale et augmente lorsque que l'on ajoute des données recueillies lors de l'admission en pré travail avec une aire sous la courbe de 0,793 (95% IC 95 % 0,778-0,808)</td><td>Cette étude a permis la validation de principe de l'applicabilité des algorithmes d'apprentissage automatique dans la prise de décision clinique concernant les naissances par voies basse après des accouchements par césarienne. Cet outil pourrait aider les professionnels dans leur prise de décision, réduire le fardeau des césariennes à répétition, rassurer de nombreuses patientes quant à la faisabilité d'un accouchement par voie basse et de leur donner les moyens d'essayer une tentative de voie basse après une césarienne</td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><td>N°d'a rticle</td><td>Objectif</td><td>Population</td><td>Type d'IA</td><td>Méthode</td><td>Résultat</td><td>Conclusion et perspectives</td></tr></thead><tbody><tr><td>19</td><td>Prédire automatiquement l'acidémie fœtale grâce à l'interprétation de CTG par l'intelligence artificielle.</td><td>552 CTG intra partum</td><td>Apprentissage automatique</td><td>Cette étude a utilisé les données collectées à partir d'une base de données en libre accès collectant des enregistrements de CTG intrapartum acquis entre 2009 et 2012 dans le service d'obstétrique de l'hôpital universitaire de Brno, en République tchèque.</td><td>Le modèle le plus performant pour classer les fœtus en classes normales ou pathologiques a obtenu une sensibilité à 98,34, une spécificité à 98,22 et une précision à 0,978</td><td>Les résultats de cette étude ont prouvé l'efficacité du modèle dans la prédiction de l'état du fœtus. Cet outil pourrait aider les obstétriciens à prendre des décisions médicales précises de manière objective.</td></tr><tr><td>20</td><td>Modéliser une solution utilisant l'intelligence artificielle pour la prédiction de l'état fœtal à partir des caractéristiques extraites des enregistrements CTG.</td><td>2126 CTG fœtaux</td><td>Apprentissage automatique</td><td>Cette étude a utilisé les données collectées à partir d'une étude à l'université de Porto mesurant la fréquence cardiaque fœtale et les contractions utérines.</td><td>La méthode proposée a atteint une sensibilité de 99,716, une spécificité de 97,500 et une moyenne géométrique de 98,602 avec une précision de 99,503.</td><td>Cette étude a démontré que le modèle suggéré peut être efficace pour prédire l'état du fœtus à partir des enregistrements CTG. Cet outil aidera dans l'identification précoce de l'état du fœtus et amènera à une réponse appropriée des obstétriciens.</td></tr></tbody></table>
<table><caption>**Tableau 5:** Synthèse des articles dans la période du postnatal n= 3</caption><thead><tr><td>N°d'a rticle</td><td>Objectif</td><td>Population</td><td>Type d'IA</td><td>Méthode</td><td>Résultat</td><td>Conclusion et perspectives</td></tr></thead><tbody><tr><td>5</td><td>Démontrer que les modèles d'apprentissage automatique peuvent être utilisés pour prédire la dépression du post partum et évaluer soigneusement les facteurs de risque identifiés à partir des données de dossier de santé électronique.</td><td>9 980 grossesses</td><td>Apprentissage automatique</td><td>Cette étude a utilisé les données de dossier de santé électronique de Weill Cornell Medicine and New York-Presbyterian Hospital de 2015 à 2017.</td><td>Le meilleur modèle d'apprentissage automatique a permis une prédiction avec une ASC de 0,79 en utilisant toutes les données. Le taux diminue si on utilise les données combinées du 2ème et 3ème trimestre (respectivement 0,69 et 0,72) et il baisse d'avantage si on prend uniquement les données d'un seul trimestre (respectivement 0,66 ; 0,64 et 0,65).</td><td>Cette étude suggère le potentiel d'application de l'apprentissage automatique dans la prédiction de la dépression du post partum grâce aux données de dossier de santé électronique recueillies tout au long de la grossesse. Les auteurs envisagent que le modèle puisse être intégré au système de DSE.</td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><td>N°d'article</td><td>Objectif</td><td>Population</td><td>Type d'IA</td><td>Méthode</td><td>Résultat</td><td>Conclusion et perspectives</td></tr></thead><tbody><tr><td>6</td><td>Développer et valider des modèles de prédiction de l'hémorragie du post partum à l'admission en salle de travail</td><td>152 279 naissances</td><td>Apprentissage automatique</td><td>Cette étude a utilisé les données de 10 des 12 sites de l'étude du Consortium américain pour la sécurité du travail (2002-2008) qui ont systématiquement rapporté une estimation des pertes sanguines à l'accouchement.</td><td>Tous les modèles avaient une discrimination de bonne à excellente. Le modèle ayant la meilleure capacité discriminante pour prédire l'hémorragie du post partum avait une précision à 0,93 (IC à 95% 0,92 à 0,93)</td><td>L'hémorragie du post partum peut être prédite en utilisant les données disponibles à l'admission en salle de travail avec une excellente capacité de prédiction à l'aide de l'apprentissage automatique. Ce qui peut aider les professionnels de santé à se préparer et à trier les femmes à risque ainsi qu'améliorer la prise de décision obstétricale. Ces algorithmes pourraient être intégrés dans le dossier médical électronique pour une utilisation immédiate lors de l'admission en salle de travail.</td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><td>N°d'article</td><td>Objectif</td><td>Population</td><td>Type d'IA</td><td>Méthode</td><td>Résultat</td><td>Conclusion et perspectives</td></tr></thead><tbody><tr><td>10</td><td>Prédire le risque de complications maternelles courantes du post-partum nécessitant un épisode de soins hospitaliers.</td><td>422 509 grossesses</td><td>Apprentissage automatique</td><td>Cette étude utilise les données maternelles de toutes les naissances vivantes hospitalisées dans l'Etat australien du Queensland entre janvier 2009 et octobre 2015 du début de la grossesse jusqu'à 12 semaines après l'accouchement.</td><td>Les troubles hypertensifs du post partum ont obtenu une bonne discrimination dans les données de validation indépendantes (ASC 0,879, IC à 95% 0,846-0,912). Il en est de même pour les infections des plaies chirurgicales obstétricales (ASC = 0,856, IC à 95% 0,838-0,873), alors que la septicémie et l'hémorragie du post partum n'ont pas obtenu une bonne discrimination (ASC &lt; 0,7)</td><td>Cette étude suggère que les données de santé collectées régulièrement ont le potentiel d'aider à déterminer quelles femmes seraient à risque de complications du post partum telles que les troubles hypertensifs et d'infection des plaies menant à une hospitalisation. Cette information peut être utile aux professionnels pour les guider dans les soins du post partum immédiats et les suites de couches en adaptant par exemple la durée du séjour mais aussi le suivi après la sortie.</td></tr></tbody></table>
Sur les 20 articles sectionnés, 18 d'entre eux ont mentionné que des études futures étaient nécessaires pour valider et continuer à améliorer les modèles sur des ensembles de données plus vastes en utilisant les données d'autres dossiers de santé électronique de différents systèmes de santé dans des essais prospectifs.

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>**Figure 4** : Répartition de la nécessité des études à poursuivre les travaux futurs selon les auteurs n=20</figcaption></figure>
# DISCUSSION

## 1. Analyse des points forts et limites de l'étude

Le principal point fort de cette revue de la littérature est la date récente des études choisies. En effet, leur date de publication se situe entre 2019 et 2021, ce qui permet d'avoir un réel point de vue de l'avancée de l'intelligence artificielle dans le domaine de l'obstétrique et également de voir les perspectives qui nous attendent dans les prochaines années.

L'autre point fort de cette revue de la littérature est l'origine géographique variée des études retenues. Cela traduit la volonté commune de l'ensemble des médecines mondiales à mettre en place des systèmes d'intelligence artificielle afin d'améliorer leur système de santé. De plus, comme on l'a vu dans ce mémoire, certaines études ont été réalisées dans des pays à faible budget de santé, ce qui prouve que l'intelligence artificielle pourrait améliorer la médecine obstétricale à moindre coût dans ces pays.

Pour finir, une des forces de cette revue de la littérature réside dans le nombre important d'études analysées, des études qui s'intéressent à l'application de l'intelligence artificielle au cours de toutes les périodes de la grossesse, que ce soit en prénatal, en pernatal ou encore en postnatal.

Comme dans toute revue de la littérature, la principale limite concerne les critères de sélection des articles retenus. En effet, en ne sélectionnant que des articles publiés après 2019 on n'est pas à l'abri de passer à côté d'un article pertinent publié quelques années plus tôt. Egalement, le fait d'avoir utilisé uniquement les bases de données Pubmed, science direct et Embase, peut aussi nous faire passer à côté d'un article intéressant.

L'autre limite de ce travail est l'utilisation d'articles exclusivement rédigés en anglais. Malgré tous les efforts consentis et tout le temps passé dans leurs traductions, on n'est pas à l'abri d'erreur de compréhension, notamment sur des termes très techniques.

Finalement, on regrette n'avoir trouvé que des articles à faible niveau de preuve se basant uniquement sur des données rétrospectives. Cela s'explique par le fait que nous ne sommes qu'aux prémices de l'utilisation de l'intelligence artificielle dans le domaine de l'obstétrique. Néanmoins, on a tout de même trouvé un article qui avait un niveau de preuve plus élevé que les autres. Il s'agit d'une revue utilisant des essais contrôlés randomisés et des études de cohortes [24].
## 2. Analyse des résultats

Dans cette revue 20 articles ont été étudiés. On retrouve à travers celle-ci différentes perspectives d'utilisation de l'intelligence artificielle dans le domaine de l'obstétrique. En effet, on a pu classer les perspectives en 3 catégories : le prénatal, le pernatal et le postnatal.

Dans le prénatal, on a pu observer que l'intelligence artificielle avait des perspectives d'utilisation dans l'identification des fœtus ayant un retard de croissance intra utérin. Le RCIU est reconnu comme une pathologie pouvant entrainer une morbidité et une mortalité fœtale et néonatale. Identifier précocement cette pathologie dans la période prénatal permet d'adapter le suivi de la grossesse [23].

Elle a aussi des perspectives en termes de diagnostic du diabète gestationnel, qui peut lui aussi avoir des conséquences néfastes pour les mères comme pour leurs nouveau-nés. Dans les pays à faible revenu, les femmes enceintes ne reçoivent pas de diagnostic précoce. L'utilisation de l'IA peut faciliter l'identification de ces femmes afin de les prendre mieux en charges en leurs délivrant des conseils de préventions et de traitements [36].

L'IA a un potentiel à jouer au niveau de l'estimation de l'âge gestationnel. Effectivement, les méthodes cliniques actuelles d'estimation de l'âge gestationnel sont souvent inexactes. Entre 20 et 30 semaines de gestation, l'intervalle de prédiction de 95% autour de l'âge gestationnel réel est estimé entre 18 et 36 jours. L'étude [37] montre que l'IA à partir de mesures échographiques peut estimer l'âge gestationnel entre la 20ème et 30ème semaine avec une précision à moins de 3 jours. Ce qui pourrait améliorer les soins de grossesse.

On retrouve également une perspective d'aide à la décision pour le traitement des grossesses extra utérine. En effet, la grossesse extra utérine peut être potentiellement mortelle, il est alors nécessaire de choisir le bon traitement. Il existe trois approches de prise en charge des GEU, le traitement médical, le traitement chirurgical ou l'attente. L'IA pourrait donc aider les praticiens à prendre la décision la plus précise concernant le traitement initial évitant ainsi les complications futures [33].

Egalement, l'intelligence artificielle a le potentiel de pouvoir prédire le risque de prématurité chez les femmes ayant une courte longueur cervicale en utilisant des biomarqueurs du liquide amniotique. Ces femmes sont plus à risque d'accoucher prématurément, cependant moins de la moitié des patientes avec une courte longueur cervicale accoucheront prématurément. Le fait de pouvoir prédire le risque de prématurité
pourrait aider les cliniciens dans leur prise de décision, par exemple dans la mise en place d'un cerclage cervical [35].

On peut observer que l'IA a également une perspective dans la prédiction de la prééclampsie. Ce qui permettrait une surveillance accrue des patientes à risque. En effet, la prééclampsie est l'une des principales causes de morbidité et de mortalité maternelle et fœtale qui affecte 5 à 8% des grossesses dans le monde. Les complications maternelles associées comprennent le décollement placentaire, l'insuffisance rénale aigue et dans les cas les plus graves la prééclampsie conduit à des convulsions éclamptiques et à un HELLP. Ce trouble peut également nuire à la croissance fœtale, engendrer un syndrome de détresse respiratoire ou encore une mortinaissance [25,34].

Pour terminer dans la catégorie du prénatal, une dernière perspective observée concerne les femmes enceintes atteintes de cardiopathie. Celles-ci sont considérées à haut risque d'événements indésirables. L'étude [30] montre que la prédiction de ces risques peut être réalisée grâce à l'utilisation de l'IA et ainsi aider les cliniciens à déterminer les patientes à haut risque d'événements indésirables pour qu'ils puissent adapter le traitement et la prise en charge de ces patientes pour leur grossesse.

Dans le pernatal, on a pu remarquer au même titre qu'il existait des perspectives d'utilisation de l'intelligence artificielle. L'interprétation du rythme cardio fœtal est sujet à une variabilité inter et intra observateur considérable. L'IA pourrait aider à prédire l'état du fœtus à partir des enregistrements CTG, ce qui aiderait les obstétriciens à prendre des décisions médicales précises de manière objective [40,41]. Cependant, une autre étude [24] évoque que l'IA ne semble pas améliorer les résultats néonataux et n'a pas encore prouvé sa fiabilité par rapport aux observateurs experts lors de l'évaluation du rythme cardio fœtal. D'autres études sont donc essentielles pour pouvoir confirmer ou infirmer l'utilisation de l'IA dans l'interprétation du rythme cardio fœtal.

L'IA pourrait également avoir un rôle dans la prédiction de la réussite des accouchements par voie basse en utilisant les données au cours du travail. Ce qui pourrait permettre de rassurer les patientes quand la prédiction augmente et inversement pour permettre de préparer la patiente à une éventuelle césarienne mais aussi d'aider les cliniciens à prendre des décisions [38]. Elle pourrait de la même manière après une césarienne prédire le succès d'un accouchement par voie basse, ce qui là aussi pourrait aider les professionnels dans leur prise de décision, réduire le fardeau des césariennes et rassurer les patientes quant à la faisabilité
d'un accouchement par voie basse puis de leur donner les moyens d'essayer une tentative de
voie basse après une césarienne [39].

On a pu également observer que l'intelligence artificielle pourrait être utile dans les pays à faible revenu. En effet ils ne disposent pas de l'échographie précoce. L'IA pourrait permettre d'identifier rapidement à la naissance les nouveau-nés prématurés ce qui diminuerait le temps requis par les professionnels de santé qui pourraient ainsi prodiguer les soins spéciaux aux nouveau-nés identifiés [22].

De la même manière, l'IA pourrait orienter les patientes, en prédisant la date d'accouchement, vers les centres de soins qui pourraient au mieux les prendre en charge puisque dans certains pays les organisations médicales sont réparties aux niveaux national, régional et municipal et que chaque niveau peut fournir une prise en charge de différentes qualités [29].

Une dernière perspective observée dans le domaine du pernatal concerne la prédiction de la mortinaissance. 2 études [28,32] ont montré le potentiel de l'IA pour prédire la mortalité à la naissance. Cela pourrait ainsi permettre aux professionnels d'identifier précocement les fœtus à risque et ainsi planifier et exécuter les mesures préventives, ce qui pourrait faire baisser le taux de mortinaissance.

Dans le postnatal, on a pu voir qu'il existait des perspectives pour la prédiction de la dépression du postpartum, de l'hémorragie du postpartum ainsi que des complications maternelles grâce à l'utilisation de l'intelligence artificielle. Cela pourrait être d'une grande aide. En effet, après l'accouchement, les femmes courent un risque accru de complications graves et potentiellement mortelles qui peuvent nécessiter des soins hospitaliers supplémentaires. L'hémorragie du post partum est la principale source de morbidité et de mortalité maternelle dans le monde, représentant près d'un tiers des décès de femmes enceintes. La dépression du post partum est l'une des maladies maternelles les plus fréquentes après l'accouchement. Pouvoir les prédire permettrait d'identifier avec précision les femmes les plus à risque de ces complications ce qui pourrait être essentiel à une prise en charge efficace en aidant les cliniciens dans la prise de décision et éventuellement améliorer les résultats cliniques. On peut observer au cours des années une amélioration des modèles d'apprentissage automatique dans la prédiction postnatal puisqu'en 2019 l'étude [31] n'avait pas permis de trouver un modèle capable de prédire l'hémorragie de la délivrance alors qu'en 2020 l'étude [27] l'a permis.
Il faut être tout de même vigilant quant à ces résultats qui nous apparaissent comme prometteurs puisque 90% des études suggèrent qu’il faut continuer les travaux. La preuve, la majorité sont monocentriques, sur des effectifs limités et demandent confirmation sur de plus larges cohortes, indépendantes des données sources.

L'utilisation de ces intelligences artificielles repose sur des données. Cette dépendance aux données est un frein pour le développement de l'intelligence artificielle. En effet, il faut pouvoir avoir accès à ces données. Cependant, actuellement tous les centres périnataux ne centralisent pas les données via des bases de données. Certains fonctionnent toujours sur le papier. Nous pouvons prendre l'exemple du service d'obstétrique du centre hospitalier d'Arras qui avant début avril 2021 était toujours sous format papier. Depuis cette période, ils sont en train de passer du dossier papier au dossier informatisé. En effet, toutes les consultations de suivi de grossesse, toutes les consultations d'urgences, le suivi en pré travail, le partogramme, le suivi en maternité pour la mère comme pour l'enfant étaient renseignés dans le dossier papier.

Un autre problème relevé concerne la protection des données. Les données de santé sont des données sensibles dont le traitement est soumis à des conditions particulières. Depuis le 25 mai 2018, le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) instaure un cadre législatif au traitement des données médicales. Le RGPD a pour objectifs principaux :

- Harmoniser la juridiction européenne et supprimer les différences en matière de protection des données personnelles.

- Renforcer le droit des citoyens. Grâce au RGPD tout citoyen européen se voit octroyer un droit d'accès, de rectification, d'opposition et d'effacement sur ses données.

- Protéger les données personnelles.

Le RGPD définit les règles auxquelles les acteurs de santé doivent se soumettre (consentement des patients, droit d'accès, etc.).

Le traitement des données de santé engendre 3 principales obligations :

- Désigner un délégué à la protection des données qui aura pour mission de veiller au respect des pratiques relatives aux traitements des données de santé.

- Tenir un registre des traitements de données de santé (objectifs des traitements, informations concernés par le traitement, durée de conservation des données, etc.)

- Protéger les données [43]
Avec ce nouveau cadre juridique qui se révèle être assez strict sur le traitement des données, il s'avère nécessaire pour les établissements de santé de se doter de nouveaux moyens humains (délégué à la protection des données, informaticiens, responsables des systèmes d'informations, etc.) et matériels (antivirus, serveurs protégés, etc.). Avec le développement de l'intelligence artificielle ce phénomène s'intensifie.

Un des dangers de l'intelligence artificielle est qu'elle pourrait se retrouver inutilisable en cas d'attaque informatique. Cela pourrait donc paralyser les services de santé si ces derniers rendaient l'IA indispensable. L'exemple le plus parlant est celui du rançongiciel qui est un logiciel malveillant qui bloque les données d'un système informatique qui ne sont accessibles qu'après paiement d'une rançon. En effet, plusieurs centres hospitaliers français ont déjà été victimes de rançongiciel en ce début d'année 2021 comme le centre hospitalier de Dax dans les Landes au mois de février 2021.

Le déploiement de l'intelligence artificielle suscite des inquiétudes. L'intelligence artificielle est controversée dans le milieu médical. Certains voudraient entraver son développement au vue des risques de déshumanisation et d'automatisation qu'elle génère. L'Ordre des médecins recommande dans un livre blanc « que le développement des dispositifs techniques ayant recours à l'intelligence artificielle soit incité à aller dans le sens d'un marché industriel d'aide à la décision médicale et non pas vers celui qui dicterait au médecin comme au patient une décision rendue par l'algorithme qui s'imposerait à eux sans être susceptible de critique ou de transgression. » [44]. L'idée est que la technologie ne remplace pas l'humain, elle le seconde.

Les machines ne seront probablement jamais capables d'égaler les qualités humaines que requiert le métier de sage femme. En effet, une sage femme, doit faire preuve d'écoute, d'empathie, de bienveillance, de douceur, de disponibilité auprès de ses patientes et de ces couples mais elle doit aussi s'adapter à chaque femme ainsi qu'à chaque situation, chose que l'intelligence artificielle ne peut faire. Les systèmes actuels faisant appel à l'intelligence artificielle sont en réalité des machines à prédiction, c'est-à-dire des machines qui par rapport à une question spécifique peuvent générer des informations, des prédictions et des diagnostics grâce à des algorithmes. Il n'est pas question à l'heure d'aujourd'hui que l'intelligence artificielle se substitue à une sage femme.
### 3. Propositions ou perspectives

On a vu à travers cette revue de la littérature que nous sommes actuellement aux prémices de l'utilisation de l'intelligence artificielle dans le domaine de l'obstétrique. Par conséquent, et pour aller plus loin, il serait judicieux de poursuivre les recherches et pourquoi pas refaire cette méthodologie en réalisant une nouvelle fois une revue de la littérature dans quelques années afin de voir s'il existe des progrès de l'évolution de l'utilisation de l'intelligence artificielle dans ce domaine.
## CONCLUSION

L'objectif était la réalisation d'une revue de la littérature sur les perspectives d'avenir de l'utilisation de l'intelligence artificielle dans le secteur de l'obstétrique.

Malgré les divers biais et limites retrouvés lors de l'analyse des études et de la rédaction de la revue, on peut admettre qu'il existe de nombreuses perspectives d'utilisation de l'intelligence artificielle dans le secteur de l'obstétrique dans les différentes périodes de la grossesse.

Dans le prénatal, on peut retrouver des outils pour la prédiction du risque de prématurité, de prééclampsie, du traitement des grossesses extra utérine ; pour l'identification du retard de croissance intra utérin, du diabète gestationnel ainsi que pour l'estimation de l'âge gestationnel.

Dans le pernatal, l'IA pourrait prédire l'état du fœtus à la naissance, la réussite de l'accouchement par voie basse, la date d'accouchement, la mortinaissance et identifier les nouveau-nés prématurés.

Dans la dernière période du post natal, l'IA disposerait de perspectives concernant la prédiction de l'hémorragie du post partum, de la dépression du post partum ainsi que des complications maternelles.

L'intelligence artificielle a pour objectif d'aider les professionnels afin de les guider dans leur prise de décision et non pas de les substituer. Le professionnel doit rester maître de ses décisions.

En définitif, il existe un besoin de poursuivre les recherches afin de pouvoir confirmer les potentielles applications de l'intelligence artificielle dans le domaine de l'obstétrique.
BIBLIOGRAPHIE

1. La COVID-19 a accéléré la transition numérique dans l'Union européenne, mais les villes et les régions mettent en garde contre la progression des inégalités [Internet]. [cité 28 avr 2021]. Disponible sur: https://cor.europa.eu/fr/news/Pages/covid-19-accelerated-digital-transition.aspx

2. Crise Covid et essor des outils numériques [Internet]. [cité 28 avr 2021]. Disponible sur: https://www.strategie.gouv.fr/infographies/crise-covid-essor-outils-numeriques

3. Feuille de route « Accélérer le virage numérique en santé » [Internet]. [cité 2 févr 2021]. Disponible sur: https://esante.gouv.fr/virage-numerique/feuille-de-route

4. Santé M des S et de la, Santé M des S et de la. Feuille de route « Accélérer le virage numérique » [Internet]. Ministère des Solidarités et de la Santé. 2021 [cité 16 mars 2021]. Disponible sur: https://solidarites-sante.gouv.fr/actualites/presse/dossiers-de-presse/article/feuille-de-route-accelerer-le-virage-numerique

5. Baromètre 360 santé : le numérique permettra-t-il de redresser une satisfaction en recul ? [Internet]. Odoxa. [cité 16 mars 2021]. Disponible sur: http://www.odoxa.fr/sondage/barometre-360-sante-numerique-permettra-t-de-redresser-satisfaction-recul/

6. Classification fonctionnelle, selon leur finalité d'usage, des solutions numériques utilisées dans le cadre de soins médicaux ou paramédicaux. 2021;13.

7. Intelligence artificielle — Entrée du dictionnaire [Internet]. [cité 14 mars 2021]. Disponible sur: https://sciences-en-ligne-net.merlin.u-picardie.fr/entry/1/11636

8. McCorduck P, Cfe C. Machines Who Think: A Personal Inquiry into the History and Prospects of Artificial Intelligence. CRC Press; 2004. 599 p.

9. Histoire de l'intelligence artificielle [Internet]. Intelligence artificielle. [cité 14 mars 2021]. Disponible sur: https://www.coe.int/fr/web/artificial-intelligence/history-of-ai

10. CEA. L'intelligence artificielle [Internet]. CEA/Découvrir & Comprendre. CEA; 2017 [cité 14 mars 2021]. Disponible sur: https://www.cea.fr/comprendre/Pages/nouvelles-technologies/essentiel-sur-intelligence-artificielle.aspx

11. Crédit Mutuel [Internet]. 2020 [cité 28 avr 2021]. Disponible sur: https://www.ibm.com/watson/stories/creditmutuel

12. Hamilton Z, Neuilly M-A, Lee S, Barnoski R. Isolating modeling effects in offender risk assessment. J Exp Criminol. 1 juin 2015;11(2):299-318.

13. Zhavoronkov A, Ivanenkov YA, Aliper A, Veselov MS, Aladinskiy VA, Aladinskaya AV, et al. Deep learning enables rapid identification of potent DDR1 kinase inhibitors. Nat Biotechnol. sept 2019;37(9):1038-40.

14. Kapoor R, Walters SP, Al-Aswad LA. The current state of artificial intelligence in ophthalmology. Surv Ophthalmol. 1 mars 2019;64(2):233-40.
15. Esteva A, Kuprel B, Novoa RA, Ko J, Swetter SM, Blau HM, et al. Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks. Nature. févr 2017;542(7639):115-8.

16. L'IA au service du dépistage de la rétinopathie diabétique [Internet]. Evolucare. [cité 16 mars 2021]. Disponible sur: https://www.evolucare.com/fr/ia-depistage-retinopathie-diabetique/?region=fra

17. Grangeon M, Benzekry S, Chaleat S, Tomasini P, Barbolosi D, Barlesi F, et al. Prédiction de l'efficacité de l'immunothérapie dans le cancer bronchique à partir de données cliniques et biologiques simples : apport de l'intelligence artificielle. Rev Mal Respir Actual. 1 janv 2020;12(1):217.

18. Features [Internet]. Intuition Robotics. [cité 16 mars 2021]. Disponible sur: https://elliq.com/pages/features

19. idc_info_ia_en_france_201809.pdf [Internet]. [cité 16 mars 2021]. Disponible sur: https://www.idc.fr/COMMONS/ATTACHMENTS/idc_info_ia_en_france_201809.pdf?guid=81265d06-2b7d-428a-8ac8-234927e3e9ab

20. Artificial Intelligence in Healthcare Market with Covid-19 Impact Analysis by Offering, Technology, End-Use Application, End User and Region - Global Forecast to 2026 [Internet]. [cité 16 mars 2021]. Disponible sur: https://www.reportlinker.com/p04897122/Artificial-Intelligence-in-Healthcare-Market-by-Offering-Technology-Application-End-User-Industry-and-Geography-Global-Forecast-to.html

21. PricewaterhouseCoopers. Huit enjeux-clés pour les industries de santé [Internet]. PwC. [cité 16 mars 2021]. Disponible sur: https://www.pwc.fr/fr/publications/sante-et-protection-sociale/huit-enjeux-cles-pour-les-industries-de-sante.html

22. Rittenhouse KJ, Vwalika B, Keil A, Winston J, Stoner M, Price JT, et al. Improving preterm newborn identification in low-resource settings with machine learning. PloS One. 2019;14(2):e0198919.

23. Signorini MG, Pini N, Malovini A, Bellazzi R, Magenes G. Integrating machine learning techniques and physiology based heart rate features for antepartum fetal monitoring. Comput Methods Programs Biomed. mars 2020;185:105015.

24. Balayla J, Shrem G. Use of artificial intelligence (AI) in the interpretation of intrapartum fetal heart rate (FHR) tracings: a systematic review and meta-analysis. Arch Gynecol Obstet. juill 2019;300(1):7-14.

25. Jhee JH, Lee S, Park Y, Lee SE, Kim YA, Kang S-W, et al. Prediction model development of late-onset preeclampsia using machine learning-based methods. PloS One. 2019;14(8):e0221202.

26. Wang S, Pathak J, Zhang Y. Using Electronic Health Records and Machine Learning to Predict Postpartum Depression. Stud Health Technol Inform. 21 août 2019;264:888-92.

27. Venkatesh KK, Strauss RA, Grotegut CA, Heine RP, Chescheir NC, Stringer JSA, et al. Machine Learning and Statistical Models to Predict Postpartum Hemorrhage. Obstet Gynecol. avr 2020;135(4):935-44.
28. Metsker O, Kopanitsa G, Bolgova E. Prediction of Childbirth Mortality Using Machine Learning. Stud Health Technol Inform. 4 sept 2020;273:109-14.

29. Metsker O, Kopanitsa G, Komlichenko E, Yanushanets M, Bolgova E. Prediction of a Due Date Based on the Pregnancy History Data Using Machine Learning. Stud Health Technol Inform. 4 sept 2020;273:104-8.

30. Chu R, Chen W, Song G, Yao S, Xie L, Song L, et al. Predicting the Risk of Adverse Events in Pregnant Women With Congenital Heart Disease. J Am Heart Assoc. 21 juill 2020;9(14):e016371.

31. Betts KS, Kisely S, Alati R. Predicting common maternal postpartum complications: leveraging health administrative data and machine learning. BJOG Int J Obstet Gynaecol. mai 2019;126(6):702-9.

32. Malacova E, Tippaya S, Bailey HD, Chai K, Farrant BM, Gebremedhin AT, et al. Stillbirth risk prediction using machine learning for a large cohort of births from Western Australia, 1980-2015. Sci Rep. 24 mars 2020;10(1):5354.

33. De Ramón Fernández A, Ruiz Fernández D, Prieto Sánchez MT. A decision support system for predicting the treatment of ectopic pregnancies. Int J Med Inf. sept 2019;129:198-204.

34. Sufriyana H, Wu Y-W, Su EC-Y. Artificial intelligence-assisted prediction of preeclampsia: Development and external validation of a nationwide health insurance dataset of the BPJS Kesehatan in Indonesia. EBioMedicine. avr 2020;54:102710.

35. Bahado-Singh RO, Sonek J, McKenna D, Cool D, Aydas B, Turkoglu O, et al. Artificial intelligence and amniotic fluid multiomics: prediction of perinatal outcome in asymptomatic women with short cervix. Ultrasound Obstet Gynecol Off J Int Soc Ultrasound Obstet Gynecol. juill 2019;54(1):110-8.

36. Shen J, Chen J, Zheng Z, Zheng J, Liu Z, Song J, et al. An Innovative Artificial Intelligence-Based App for the Diagnosis of Gestational Diabetes Mellitus (GDM-AI): Development Study. J Med Internet Res. 15 sept 2020;22(9):e21573.

37. Fung R, Villar J, Dashti A, Ismail LC, Staines-Urias E, Ohuma EO, et al. Achieving accurate estimates of fetal gestational age and personalised predictions of fetal growth based on data from an international prospective cohort study: a population-based machine learning study. Lancet Digit Health. juill 2020;2(7):e368-75.

38. Guedalia J, Lipschuetz M, Novoselsky-Persky M, Cohen SM, Rottenstreich A, Levin G, et al. Real-time data analysis using a machine learning model significantly improves prediction of successful vaginal deliveries. Am J Obstet Gynecol. sept 2020;223(3):437.e1-437.e15.

39. Lipschuetz M, Guedalia J, Rottenstreich A, Novoselsky Persky M, Cohen SM, Kabiri D, et al. Prediction of vaginal birth after cesarean deliveries using machine learning. Am J Obstet Gynecol. juin 2020;222(6):613.e1-613.e12.

40. Zhao Z, Deng Y, Zhang Y, Zhang Y, Zhang X, Shao L. DeepFHR: intelligent prediction of fetal Acidemia using fetal heart rate signals based on convolutional neural network. BMC Med Inform Decis Mak. 30 déc 2019;19(1):286.
41. Iraji MS. Prediction of fetal state from the cardiotocogram recordings using neural network models. Artif Intell Med. mai 2019;96:33-44.

42. etat_des_lieux_niveau_preuve Gradation.pdf [Internet]. [cité 22 avr 2021]. Disponible sur: https://www.has-sante.fr/upload/docs/application/pdf/2013-06/etat_des_lieux_niveau_preuve_gradation.pdf

43. Le règlement général sur la protection des données - RGPD | CNIL [Internet]. [cité 28 avr 2021]. Disponible sur: https://www.cnil.fr/fr/reglement-europeen-protection-donnees

44. 201811200846250.rapport_numericque_et_sante_19112018.pdf [Internet]. [cité 23 avr 2021]. Disponible sur: https://www.apmnews.com/documents/201811200846250.rapport_numericque_et_sante_19112018.pdf
# ANNEXES

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>## Annexe 1 : Start-ups françaises utilisant l'Intelligence Artificielle</figcaption></figure>
Annexe 2 : Niveau de preuve et grade des recommandations 2013 de la Haute Autorité de Santé (HAS)

<table><thead><tr><th>NIVEAU DE PREUVE SCIENTIFIQUE FOURNI PAR LA LITTERATURE</th><th>GRADE DES RECOMMANDATIONS</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Niveau 1</strong><br/>- Essais comparatifs randomisés de forte puissance<br/>- Méta-analyse d'essais comparatifs randomisés<br/>- Analyse de décision basée sur des études bien menées</td><td>A<br/>Preuve scientifique établie</td></tr><tr><td><strong>Niveau 2</strong><br/>- Essais comparatifs randomisés de faible puissance<br/>- Études comparatives non randomisées bien menées<br/>- Études de cohorte</td><td>B<br/>Présomption scientifique</td></tr><tr><td><strong>Niveau 3</strong><br/>- Études cas-témoin</td><td>C<br/>Faible niveau de preuve scientifique</td></tr><tr><td><strong>Niveau 4</strong><br/>- Études comparatives comportant des biais importants<br/>- Études rétrospectives<br/>- Séries de cas<br/>- Études épidémiologiques descriptives (transversale, longitudinale)</td><td></td></tr></tbody></table>
**Résumé** : Introduction : L'intelligence artificielle (IA) a connu des progrès spectaculaires ces dernières années en médecine. L'objectif de l'étude était de recenser les perspectives de l'intelligence artificielle dans le domaine de l'obstétrique. Matériels et méthode : Cette étude a consisté en une revue de la littérature à partir des bases de données Pubmed, science direct et Embase. Cette étude est basée sur 20 articles sélectionnés selon différents critères d'inclusion tels que les articles publiés après 2019 qui utilisaient l'intelligence artificielle en obstétrique, les articles ayant un résumé, au format IMReD, en français, en anglais ou en espagnol. Résultats : Les articles sélectionnés ont permis de voir qu'il existait de nombreuses perspectives d'utilisation de l'intelligence artificielle dans le domaine de l'obstétrique dans les différentes périodes de la grossesse, prénatal, pernatal, postnatal. Conclusion : Au vu de ces résultats, notre étude a permis de conclure que nous sommes aux prémices de l'utilisation de l'intelligence artificielle dans le domaine de l'obstétrique. De nombreuses études sont à venir pour confirmer les potentielles applications de l'intelligence artificielle dans ce domaine.

Mots-clés : Intelligence artificielle, apprentissage automatique, obstétrique, grossesse

**Abstract** : Introduction : Artificial intelligence has seen spectacular progress in recent years in medicine. The aim of the study was to identify the perspectives of artificial intelligence in the field of obstetrics. Methods : This study consisted of a review of the literature using the Pubmed, sciencedirect and Embase databases. This study is based on 20 articles selected according to different inclusion criteria such as articles published after 2019 that used artificial intelligence in obstetrics, articles with abstracts, in IMReD format, in French, English or Spanish. Results : The selected articles revealed that there are many prospects for the use of artificial intelligence in the field of obstetrics in the different periods of pregnancy, prenatal, pernatal, postnatal. Conclusion : In view of these results, our study concluded that we are at the beginnings of the use of artificial intelligence in the field of obstetrics. Many studies are to come to confirm the potential applications of artificial intelligence in this area.

**Key words** : Artificial intelligence, machine learning, obstetrics, pregnancy