L'équipe IA Coscientist de Stanford-Princeton a lancé MedOS, le premier système IA-XR-cobot conçu pour assister activement les cliniciens dans des environnements cliniques réels. Créé par une équipe interdisciplinaire dirigée par les Drs Le Cong, Mengdi Wang et Zhenan Bao, avec les collaborateurs cliniques Drs Rebecca Rojansky et Christina Curtis, MedOS combine des lunettes intelligentes, des bras robotiques et une IA multi-agents pour former un copilote en temps réel pour les médecins et infirmiers. Sa mission est de réduire les erreurs médicales, d'accélérer les soins de précision et de soutenir les équipes cliniques surchargées.
L'épuisement professionnel des médecins a atteint des niveaux critiques, avec plus de 60 % des médecins aux États-Unis signalant des symptômes, selon des études récentes. MedOS, accessible via ai4med.stanford.edu, est conçu pour atténuer cet épuisement non pas en remplaçant les cliniciens, mais en réduisant la surcharge cognitive, en détectant les erreurs et en étendant la précision grâce à l'automatisation intelligente et à l'assistance robotique. Basé sur des années d'innovation issues de la précédente percée de l'équipe, le LabOS sur ai4lab.stanford.edu, MedOS fait le pont entre les diagnostics numériques et l'action physique.
Des salles d'opération aux diagnostics au chevet du patient, le système perçoit le monde en 3D, raisonne sur les scénarios médicaux et agit en coordination avec les médecins, infirmiers et équipes soignantes. Il a été testé dans des simulations chirurgicales, des flux de travail hospitaliers et des diagnostics de précision en direct. MedOS introduit un « Modèle du monde pour la médecine » qui combine perception, intervention et simulation en une boucle de rétroaction continue. Utilisant des lunettes intelligentes et des bras robotiques, il peut comprendre des scènes cliniques complexes, planifier des procédures et les exécuter en étroite collaboration avec les cliniciens.
La plateforme a montré des premiers résultats prometteurs dans des tâches telles que l'assistance laparoscopique, la cartographie anatomique et la planification des traitements. MedOS est modulaire par conception, construit pour s'adapter à différents contextes cliniques et spécialités. Dans des simulations chirurgicales, il a démontré sa capacité à interpréter la vidéo en temps réel des lunettes intelligentes, à identifier les structures anatomiques et à assister l'alignement des outils robotiques, fonctionnant comme un véritable copilote clinique. Cette intégration étroite de la perception, de la planification et de l'action distingue MedOS en tant que collaborateur actif dans les procédures à haut risque.
Les capacités de rupture incluent une architecture IA multi-agents qui reflète la logique du raisonnement clinique, synthétise les preuves et gère les procédures en temps réel. MedOS a atteint 97 % de précision sur MedQA (USMLE) et 94 % sur GPQA, surpassant les modèles d'IA de pointe comme Gemini-3 Pro, GPT-5.2 Thinking et Claude 4.5 Opus. Il comprend également MedSuperVision, le plus grand ensemble de données vidéo médicales open source, avec plus de 85 000 minutes de séquences chirurgicales provenant de 1 882 experts cliniques.
Les succès démontrés incluent l'aide aux infirmiers et étudiants en médecine pour atteindre des performances de niveau médecin et la réduction des erreurs humaines dans des environnements propices à la fatigue, avec des infirmiers diplômés passant de 49 % à 77 % avec l'assistance de MedOS et des étudiants en médecine de 72 % à 91 %. Les études de cas incluent la découverte d'effets secondaires immunitaires de l'agoniste GLP-1 Semaglutide (Wegovy) à partir de la base de données de la FDA et l'identification des implications pronostiques des co-mutations des gènes pilotes sur la survie des patients atteints de cancer.
MedOS est lancé avec le soutien de NVIDIA, AI4Science et Nebius, et a été déployé dans des pilotes précoces. Les collaborateurs cliniques peuvent désormais demander un accès anticipé. Le Dr Le Cong, chef de l'équipe IA Coscientist de Stanford-Princeton et professeur associé à l'Université de Stanford, a déclaré que l'objectif n'est pas de remplacer les médecins mais d'amplifier leur intelligence, d'étendre leurs capacités et de réduire les risques posés par la fatigue, les omissions ou la complexité. Le Dr Mengdi Wang, co-responsable de la collaboration, a ajouté que MedOS reflète une convergence du raisonnement multi-agents, de la robotique centrée sur l'humain et des interfaces XR visant une boucle collaborative pour aider les cliniciens à gérer la complexité en temps réel.
MedOS sera présenté lors d'un événement à Stanford début mars, suivi d'un dévoilement public à la conférence NVIDIA GTC en mars 2026. Les informations sur la session GTC sont disponibles à l'adresse https://www.nvidia.com/gtc/session-catalog/sessions/gtc26-s81748/. Pour plus d'informations, visitez la page du projet à l'adresse https://medos-ai.github.io/ ou le site officiel à l'adresse https://ai4medos.com/.
