L'anestesia-rianimazione rappresenta un campo di applicazione esponenziale dell'intelligenza artificiale (IA), tenuto conto della colossale quantità di dati che produciamo e del grande interesse che abbiamo a sfruttarli. Gli strumenti che utilizzano i metodi di apprendimento automatico supervisionato sono i più numerosi e hanno come obiettivo quello di migliorare le nostre capacità di previsione rispetto ai punteggi descritti finora; tuttavia, attualmente non sono valutati in modo sufficientemente rigoroso. I metodi detti « non supervisionati » e « per rinforzo » sono utilizzati rispettivamente per l'analisi fenotipica di pazienti nell'ambito della ricerca e per il supporto decisionale nella pratica clinica. Quest'ultima applicazione è attualmente la più attesa in anestesia-rianimazione, in quanto potrebbe permettere di migliorare la qualità delle cure e persino di automatizzare alcuni compiti. Anche in questo caso, troppo pochi algoritmi proposti sono stati valutati in studi randomizzati e l'impatto del loro utilizzo sugli esiti dei pazienti di anestesia-rianimazione rimane quindi in gran parte da dimostrare. Questa mancanza di evidenze spiega probabilmente in gran parte lo scarso utilizzo degli strumenti di IA nella pratica corrente. Parallelamente alla ricerca clinica, la governance etica dell'IA nel settore sanitario francese sta prendendo forma attraverso una complessa interazione di normative nazionali ed europee e di linee guida etiche. La partecipazione degli anestesisti-rianimatori allo sviluppo dell'IA è ancora molto bassa. Tuttavia, esistono delle soluzioni per permettere loro di essere coinvolti. Tra queste, sembrano essenziali la formazione e la creazione di equipe multidisciplinari che riuniscano competenze cliniche e matematiche.