Actualité

  • IA et hôpital : la Mayo Clinic, 1er en matière d’intégration et d’usage d’intelligence artificielle

    Brevets, acquisitions, partenariats, l’intégration de l’IA dans les hôpitaux américains

    L’usage de l’intelligence artificielle (IA) est devenu courant dans les établissements de santé américains. Gestion administrative, aide à la prise en charge des patients, outils chirurgicaux intelligents, les applications sont nombreuses, mais aussi difficiles à mettre en place. C’est dans ce contexte que CB Insights propose l’Hospital AI Readiness Index, une grille d’analyse pour mesurer le degré d’adoption et d’intégration de l’IA au sein des hôpitaux américains. L’index mesure plusieurs critères à travers deux prismes :

    • L’innovation, qui évalue la capacité d’un système à développer ou acquérir des technologies IA novatrices. Ce score est basé sur les données de CB Insights, incluant les brevets, les acquisitions et les activités de transactions. Il prend également en compte la présence d’un centre de recherche dédié à l’IA.
    • L’exécution, qui mesure la faculté d’intégrer ces innovations dans la pratique clinique quotidienne et les processus internes. Ce score est basé sur les données de CB Insights, incluant les relations d’affaires, les mentions dans les médias lors des lancements de produits, et les transcriptions des résultats financiers.

    Mayo Clinic en tête du classement

    La Mayo Clinic se distingue comme l’hôpital le plus préparé à adopter l’IA, notamment grâce à ses efforts d’innovation. L’institution a investi dans de nombreuses startups d’IA. En 2023, Mayo a participé à un tour de table pour Abridge, une startup spécialisée dans la transcription des conversations entre patients et médecins via l’IA générative. D’autres systèmes de santé, tels qu’Intermountain Health et la Cleveland Clinic, occupent également les premières places du classement. Intermountain a développé en interne une plateforme de support décisionnel clinique en temps réel, tandis que la Cleveland Clinic s’est illustrée par ses multiples partenariats axés sur l’IA, notamment avec PathAI pour l’amélioration des soins en oncologie.

    Plus de 50 brevets pour Mayo Clinic

    La Mayo Clinic a déposé plus de 50 brevets dans des domaines cruciaux comme la santé cardiovasculaire et l’oncologie. En 2022, la Mayo Clinic a obtenu un brevet pour un système capable de prédire les AVC grâce à l’analyse des données d’électrocardiogrammes à l’aide de l’IA. La Cleveland Clinic, de son côté, a développé un système de support décisionnel utilisant le machine learning pour individualiser les doses de radiothérapie, améliorant ainsi l’efficacité des traitements contre le cancer.

    Si l’innovation est essentielle, la capacité à intégrer ces technologies au sein des pratiques quotidiennes l’est tout autant. Plusieurs systèmes de santé se sont distingués par leur approche proactive. En 2024, la Mayo Clinic a collaboré avec Techcyte pour développer une plateforme d’IA dédiée à la pathologie. De son côté, Banner Health a travaillé avec Regard pour automatiser des tâches administratives, telles que la prise de notes et la revue de dossiers, soulageant ainsi les cliniciens. Enfin, quatre des systèmes de santé figurant dans ce classement ont déjà lancé des produits alimentés par l’IA. Intermountain Health a récemment mis en place une plateforme de support décisionnel clinique en temps réel, tandis que CommonSpirit Health a dévoilé un assistant IA interne, Insightli, capable de générer du contenu écrit.

     

  • Télésurveillance : le programme Smart Bear se déploie en France pour le suivi des personnes âgées à domicile

    20 M€, 5 pays : un projet d’envergure européenne 

    Le projet Smart Bear a été initié le 1er septembre 2019 dans le cadre du programme Horizon 2020 de l’Union européenne, au titre duquel il a été doté de près de 20 M€. Son pilotage a été attribué au Conseil national de la recherche d’Italie et son déploiement prévu dans cinq pays de l’Union : France, Grèce, Italie, Portugal et Roumanie. Il avait été prévu initialement que le projet se termine le 31 août 2024, puis le 28 février 2025 mais il se poursuivra un peu au-delà. Son déploiement en France s’effectue actuellement, pour des premiers résultats attendus à la fin du premier semestre 2025.

    Des objectifs en faveur du bien vieillir :

    Smart Bear est un projet innovant qui explore les potentialités de la technologie pour accompagner le vieillissement en bonne santé et permettre aux seniors de rester acteurs de leur vie. L’objectif principal de l’étude consiste à évaluer l’acceptabilité et l’efficacité de l’utilisation d’objets connectés pour le suivi de la santé et le bien-être des seniors.

    Il faut souligner que Smart Bear n’est pas un programme de télésurveillance médicale. Aucun professionnel ne suit en temps réel les données médicales collectées ni ne reçoit d’alerte sur l’état de santé des personnes. Il n’y a pas de suivi personnalisé des interactions entre les personnes et le système de collecte et d’analyse des informations, qui est effectué de façon anonyme et confidentielle.

    Les analyses de ces données permettront de développer des interventions personnalisées pour chaque classe de morbidité, afin d’améliorer à terme la santé, l’autonomie et la qualité de vie.

    La cible de l’étude : 4000 seniors autonomes, équipés d’appareils connectés

    L’expérience s’adresse à des personnes âgées autonomes de 65 à 80 ans, vivant à domicile ou en résidence seniors, ayant au moins deux des pathologies suivantes :

    • Maladies cardiovasculaires : hypertension artérielle et/ou maladie coronarienne et/ou insuffisance cardiaque (1ère cause de décès dans l’Union – coût 210 Md€/an) ;
    • Troubles de l’humeur : dépression et/ou troubles anxieux (coût dans l’UE : 118 Md€/an);
    • Troubles de l’équilibre (coût 45 Md€/an) ;
    • Perte auditive (coût 213 Md€) ;
    • Troubles cognitifs légers (240 Md€) ;
    • Fragilité (213 Md€).

    En fonction de leur profil sanitaire, les personnes participant à l’expérience sont équipées de certains des dispositifs connectés à la plateforme : téléphone mobile, montre connectée, balance connectée, oxymètre, tensiomètre, thermomètre et objets domotiques (par exemple, ampoule connectée).

    Les interactions avec l’équipe médicale référente se limitent à une visite médicale initiale pour l’inclusion dans l’étude, puis une visite médicale à 6 mois et à 12 mois, afin de faire une évaluation de l’état de santé des personnes et connaître leur avis sur l’utilisation des objets connectés qui leur ont été attribués. Les données collectées sont analysées de façon anonyme et confidentielle, sans interaction avec le suivi médical des personnes, qui se fait de façon classique avec le médecin traitant.

    La taille globale de la cible est de 4000 personnes dans l’Union, dont 800 pour la France, répartis assez équitablement sur le territoire et pilotés par le CHU de Lille.

    Son déploiement en France est piloté par le Pr Puisieux, qui dirige le Pôle de gérontologie du CHU de Lille, avec le concours de l’incubateur de communautés e-santé Catel. Onze villes sont déjà concernées (Lille, Amiens, Arras, Caen, Grenoble, Nice, Rennes, Tours, St Brieuc, Valencienne et Rouen) et deux vont s’adjoindre très prochainement (La Rochelle et St Quentin). Le recrutement des personnes de 65 à 80 ans, vivant à domicile ou en résidence seniors, se fait sur la base du volontariat.

    Une architecture ouverte intégrant l’IA

    L’architecture de la plateforme qui supporte le système a été définie, mise en œuvre et testée au Portugal avant d’être déployée dans chaque pays expérimentateur. Elle a été conçue pour répondre aux besoins et exigences spécifiques de SB et de ses utilisateurs et pour permettre également des synergies m2m (machine to machine) avec d’autres projets Horizon 2020 de l’UE.

    Sa conception poursuit 5 objectifs :

    • Intégration de systèmes hétérogènes
    • Conception modulaire
    • Usage d’algorithmes de l’IA
    • Sécurité et confidentialité
    • Convivialité

    L’intégration de données hétérogènes :

    La plateforme réalise l’intégration, efficace et respectueuse de la vie privée, d’appareils, systèmes et technologies IoT (Internet of Things) hétérogènes à l’écosystème SB et réalise la transmission des données en temps réel.

    Afin de remédier à l’hétérogénéité des données et au manque de sémantique partagée entre les sources, Smart Bear a exploité la norme HL7 (Health Level 7) FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources) et le SNOMED-CT (Systematized Nomenclature of Medicine – Clinical Terms) pour l’enrichissement sémantique des données, en se concentrant sur la modélisation des connaissances cliniques.

     L’interopérabilité avec les plateformes IoT :

    L’infrastructure dorsale mise en place est basée sur des normes ouvertes et une conception modulaire ; la plateforme est donc capable d’interopérer en temps réel avec les plateformes IoT, capable aussi d’évoluer pour s’adapter aux changements technologiques et aux normes IoT émergentes et de gérer le stockage et l’analyse approfondie des données.

    Le FHIR SB@Repository reçoit également, via des canaux de transmission m2m sécurisés, des données médicales et d’utilisation en provenance d’autres projets du programme Horizon 2020, comme Smart4Health (collecte, gestion et partage des données de santé dans toute l’UE) et Holobalance (kinésithérapie par hologramme), avec des structures adaptées aux analyses combinées de l’IA.

    La stratégie adoptée, compatible avec l’ouverture de l’architecture SB, permet la réutilisation des données d’utilisation ou médicales dans le cas de participants communs à l’étude et éventuellement de nouvelles analyses dérivées des exigences cliniques supplémentaires, même après la fin du projet.

    L’apport de l’IA :

    La plateforme fournit des capacités d’analyse et de déduction avec des connaissances incertaines, pour obtenir des informations sur les données historiques et prédire les situations futures ou pour détecter des anomalies dans les données, qui peuvent déclencher une enquête plus approfondie, et en fin de compte, pour soutenir l’aide à la décision personnalisée.

    L’application d’algorithmes d’intelligence artificielle aux ensembles de données collectées permet la production d’inférences statistiques au niveau de l’individu, ainsi qu’au niveau de groupes de patients. Cela constitue un banc d’essai pour corréler les preuves cliniques bien connues sur les traitements appropriés avec les résultats de l’apprentissage automatique sur les données complexes du groupe cible SB. On pourra en attendre à terme une amélioration de la qualité des soins fournis.

    Sécurité, confidentialité et convivialité :

    Pour répondre aux préoccupations en matière de sécurité et de confidentialité, la plateforme a été conçue conformément au principe de « Privacy by Design » ; elle intègre des méthodes et technologies de sécurité et de confidentialité de pointe, qui garantissent un bon niveau de confidentialité des données personnelles et ce statut est surveillé en permanence.

    Fort de ces caractéristiques, le système SB fournit des services électroniques conviviaux avec des fonctionnalités de l’IA, ce qui est de nature à renforcer la confiance des utilisateurs dans le système et faciliter la recherche et l’innovation dans le domaine de la médecine personnalisée.

  • Traitement des données : Cegedim Santé conteste sa condamnation par la Cnil

    Cegedim Santé sanctionnée par la CNIL pour non-conformité sur le traitement de données 

    La Commission nationale de l’informatique et des libertés (Cnil) a infligé une amende de 800 000 euros à Cegedim Santé pour avoir traité des données de santé non anonymisées sans autorisation. Selon la Cnil, les données utilisées pour des études et statistiques n’étaient pas anonymes, permettant une potentielle identification des patients, en violation du règlement général sur la protection des données (RGPD). 

    Détails des infractions relevées par la Cnil

    L’enquête de la Cnil, débutée en 2021, a révélé que le logiciel Crossway de Cegedim, utilisé par environ 2 000 médecins, traitait des données de santé sous pseudonymes, mais non anonymisées. Ces données incluaient des informations sensibles comme les antécédents médicaux, les prescriptions, et les diagnostics. La Cnil a jugé que l’identification des patients était possible, en raison du caractère « particulièrement riche » des données et de l’existence d’identifiants uniques permettant de reconstituer les parcours de soins des patients. 

    L’autorité a également souligné que ces pratiques constituaient un manquement aux obligations de licéité de traitement et de formalités préalables pour la gestion des données de santé. Toutefois, aucune injonction de mise en conformité n’a été émise, car Cegedim Santé n’est plus responsable de ce traitement spécifique. 

    Réponse de Cegedim Santé

    Via un communiqué de presse qui n’a pas tardé, Cegedim Santé conteste cette décision et prévoit de la contester devant le Conseil d’État. L’entreprise affirme que les données concernées avaient été anonymisées et que des démarches avaient été entreprises pour se conformer aux réglementations en vigueur. Elle met également en avant que la décision de la Cnil va à l’encontre de deux contrôles antérieurs menés par la Cnil elle-même, qui n’avaient pas relevé de non-conformité. 

    Cegedim Santé précise que l’infraction relevée concerne uniquement une utilisation particulière du logiciel Crossway par un nombre limité de médecins volontaires dans le cadre d’un observatoire épidémiologique, mené dans un objectif de santé publique. Selon l’entreprise, ces activités sont menées avec un haut niveau de sécurité et de conformité, reconnu par les autorités de santé et validé par de nombreux audits antérieurs. 

    Enfin, Cegedim réaffirme son engagement à respecter la réglementation et à collaborer avec la CNIL. L’entreprise entend poursuivre ses efforts de mise en conformité et appelle à une meilleure clarification des règles pour éviter des divergences d’interprétation à l’avenir. 

  • Machine learning et ostéoporose : de nouveaux modèles pour détecter les risques en Chine

    Machine Learning : des modèles prédictifs pour l’ostéoporose

    Une équipe universitaire de quatre hôpitaux chinois a développé des techniques d’apprentissage automatique pour améliorer le dépistage de l’ostéoporose en Chine, où environ 210 millions de personnes ont plus de 65 ans, avec une croissance annuelle de 3,8 %. Cette maladie caractérisée par une diminution de la densité et de la qualité osseuse, est généralement diagnostiquée par des examens de densitométrie osseuse (DXA), mais seulement 15 % de la population à risque y a accès en raison de coûts élevés, d’une disponibilité limitée en zones rurales et d’une sensibilisation insuffisante.

    Coordonnée par le département d’orthopédie de l’hôpital First People’s de Guangzhou, les chercheurs chinois ont entraîné dix algorithmes de machine learning (ML) et leurs modèles prédictifs pour analyser des données cliniques, incluant les antécédents familiaux, afin d’identifier les risques avant les symptômes. Les résultats, publiés dans Scientific Reports, se fondent sur 10 000 dossiers médicaux et ont permis de créer un modèle « empilé » combinant trois algorithmes : Régression Logistique, AdaBoost, et Gradient Boosting.

    Vers un Déploiement Accru en Zones Rurales Chinoises

    Le modèle a permis d’identifier les facteurs les plus importants pour prédire l’ostéoporose, à savoir :

    • L’âge
    • Le sexe
    • les troubles du métabolisme lipidique
    • Le cancer
    • La bronchopneumopathie chronique obstructive (BPCO)

    Les chercheurs visent maintenant à déployer cet outil d’intelligence artificielle pour améliorer le dépistage et la gestion de l’ostéoporose dans les zones rurales et les environnements à faibles ressources en Chine.

  • Iatrogénie médicamenteuse : la HAS prépare sur un bilan unique et partageable

    Retard, non-respect de la posologie, automédication et polymédication : des risques importants

    La iatrogénie médicamenteuse est responsable de plus de 10 000 décès chaque année, dont 7 500 chez les plus de 65 ans. C’est une population particulièrement concernée par les prises multiples de médicaments, entraînant mécaniquement un risque plus élevé d’incident lié à un mauvais usage.

    D’après un sondage réalisé par Opinion Way pour Notre Temps (2023), 28 % des sondés prennent leurs médicaments en retard. 10 % ne suivent volontairement pas leur traitement, voire l’arrêtent ou modifient les doses sans en discuter avec leur médecin. En cause, des effets indésirables qu’ils veulent éviter, des traitements différents délivrés par plusieurs médecins (56 % des patients ont des ordonnances prescrites par deux médecins différents), mais aussi la prise de médicaments de “confort” comme des antalgiques, sans ordonnance. Un mélange non sans risques, qui fait l’objet de nombreuses sensibilisations auprès du grand public.

     

    @ Bon Usage Du Médicament : Document Pharmacien sur la Iatrogénie Médicamenteuse

    Des bilans qui existent, et qui restent à harmoniser 

    La iatrogénie est un des quatre facteurs d’hospitalisation évitables. Pour ce faire, la Haute Autorité de Santé délivrera d’ici le premier trimestre 2025 un référentiel unique : “bilan médicamenteux partagé” pour lutter contre la iatrogénie médicamenteuse. Ce travail ne part pas de zéro, la HAS avait déjà publié des rapports sur la conciliation médicamenteuse sous forme de guide pour les professionnels de santé. Par ailleurs, deux bilans existent aujourd’hui :

    • Bilan partagé de médication (BPM) : réalisé en officine, destiné principalement aux personnes âgées polymédiquées (plus de 65 ans avec au moins 5 médicaments). Ce bilan passe par un recueil d’informations, une analyse du pharmacien, puis des entretiens réguliers d’observation.
    • Conciliation des traitements médicamenteux (CTM) : effectuée à l’hôpital à l’entrée ou à la sortie d’une hospitalisation, visant à assurer une continuité dans la prise en charge médicamenteuse du patient.

    Ces deux bilans ont le même objectif ; à savoir sécuriser la prise des traitements et éviter les erreurs. Pour autant, ils sont hétérogènes et non conformes en matière d’interopérabilité. Les établissements de santé peuvent créer des documents différents. Le partage entre hôpital et ville de ces informations est ainsi plus difficile.

    Un cadre unique et interopérable

    La tâche est donc moins de créer un nouveau référentiel que d’adapter le travail déjà réalisé et de concevoir un document unique et facilement partageable entre l’hôpital et la ville. Une grande partie de la méthodologie est similaire, et les saisines sont les mêmes. Les enjeux sont l’harmonisation des informations et l’interopérabilité qui permettra un “bilan unique” dans les systèmes d’information numériques comme “Mon espace santé” ou le DMP.

    En France, une hospitalisation sur 40 est causée par un “événement indésirable grave associé aux soins” (EIGS).

     

  • MGI Tec et SeqOne s’associent pour faire progresser l’analyse génomique

    Analyse génomique intégrée : 3 défis persistants en 2024

    MGI Tech, une entreprise chinoise spécialisées dans les technologies des sciences de la vie et SeqOne, start-up française de Montpelier spécialisée en IA ont formé un partenariat pour développer des solutions d’analyse génomique intégrées de bout en bout pour les laboratoires de génétique humaine et de pathologie à l’échelle mondiale.

    Les solutions d’analyse génomique intégrée représentent une avancée clé en médecine personnalisée, notamment pour l’oncologie et les maladies génétiques rares. Elles permettent l’automatisation complète, du traitement des échantillons à l’analyse bio-informatique. Toutefois, trois limitations majeures persistent en 2024 :

    • Gestion des données : Les volumes massifs de données, estimés à 40 exaoctets d’ici 2025, exigent des infrastructures de calcul plus performantes.
    • Précision génétique : Les scores de risque, souvent développés pour des populations européennes, voient leur précision diminuer de 30 à 40 % pour certaines pathologies cardiométaboliques chez les populations africaines.
    • Coûts élevés : Le séquençage d’un génome coûte environ 1 000 dollars, freinant l’adoption large de ces technologies, particulièrement dans les systèmes de santé sous-financés.

    Un partenariat autour de 2 initiatives technologiques majeures

    Le partenariat technologie entre la firme chinois et la start-up française se concentre sur deux initiatives stratégiques majeures :

    • Validation du test HRD (déficit de recombinaison homologue) : L’objectif est de créer une solution de bout en bout, automatisée et rentable pour le test HRD, en combinant le séquenceur DNBSEQ-G99 de MGI avec la technologie somaHRD de SeqOne. Cette collaboration vise à simplifier le travail des laboratoires de pathologie moléculaire.
    • Intégration bio-informatique : Ce volet repose sur la combinaison de la plateforme d’analyse tertiaire de SeqOne avec l’accélérateur bio-informatique MegaBOLT de MGI, permettant de simplifier l’analyse à haut débit des génomes humains, qu’il s’agisse de panels germinaux, d’exomes ou de génomes entiers.

    Un marché visé estimé à évalué à plus de 20 milliards de dollars

    Les deux partenaires ambitionnent de déployer à l’échelle mondiale leur technologie de pointe en analyse génomique, ciblant les 6 000 laboratoires répartis principalement en Amérique du Nord, en Europe et en Asie de l’Est. Ces laboratoires, qu’ils soient privés ou académiques, jouent un rôle clé dans la recherche génétique, le diagnostic clinique et le développement de nouvelles thérapies. Ce partenariat franco-chinois vise à capturer une part significative du marché mondial des solutions d’analyse génomique intégrée, un secteur évalué à plus de 20 milliards de dollars, selon Fortune Business Insight.

     

  • Indienov : une ceinture connectée pour prévenir les fractures des seniors

    Prévenir les chutes chez les personnes âgées

    Indienov Medical, la medtech française spécialisée dans le domaine de la prévention des fractures chez les personnes âgées, a développé une ceinture airbag intelligente conçue pour prévenir les fractures du col du fémur chez les seniors. Ce dispositif médical novateur répond à une problématique majeure de santé publique, en particulier chez les personnes âgées, qui subissent chaque année :

    • 80 000 fractures du col du fémur par an à la suite desquels 50% perdent leur autonomie et 30% décèdent ;
    • 600 000 fractures du col du fémur par an en Europe et 300 000 aux USA ;
    •  1,7 millions de fractures par an dans le monde ;
    • 6,3 millions de fractures par an à l’horizon 2050 selon l’OMS.

    La ceinture Indienov, d’un poids de 500 g , fonctionne grâce à un accéléromètre et un gyroscope intégrés qui détectent les signes avant-coureurs d’une chute. Lorsqu’une chute est prédite, l’airbag se déploie en seulement 200 millisecondes pour protéger les hanches et réduire le risque de fracture​. En parallèle, une alerte est envoyée via une application mobile aux proches ou aux soignants​. Grâce aux données collectées par l’intelligence artificielle intégrée, les informations alimenteront l’amélioration du logiciel actuel d’Indienov, avec pour objectif de lancer une version améliorée (V2) d’ici 2025. Notons que la ceinture est réutilisable après une chute.

    Principalement destinées aux établissements d’hébergement pour personnes âgées dépendantes (Ehpad), aux prestataires de soins à domicile, aux centres de réhabilitation et aux distributeurs de matériel médical, les ceintures airbag Indienov, protégées par des brevets et certifiées dispositif médical CE, visent à assurer la protection des patients les plus vulnérables. Les seniors mais aussi toutes les personnes atteintes de troubles de l’équilibre ou de maladies comme la spondylarthrite ankylosante.

     

     

     

    Caractéristiques de la ceinture Indienov

     

    Une entreprise à la recherche de nouveaux marchés

    Récemment, INDIENOV a finalisé une levée de fonds de 1,5 million d’euros, portant ainsi le total de ses financements à 4 millions d’euros depuis sa création.

    Ce nouvel investissement permettra à la société :

    • d’améliorer ses capacités en intelligence artificielle ;
    • de renforcer la production et la distribution de son dispositif médical ;
    • de déployer sa ceinture airbag connectée à grande échelle.

    En 2023, la start-up avait déjà levée 2,5 millions d’euros pour industrialiser la production de sa ceinture airbag connectée, poursuivre ses études cliniques en vue d’un remboursement par la sécurité sociale et étendre son déploiement en France et à l’international.

    L’entreprise pionnière dans la prévention des chutes a été saluée pour son caractère novateur, lors d’événements prestigieux comme le CES de Las Vegas et VIVATECH. Sa technologie de pointe a également été reconnue par plusieurs distinctions, notamment le « Coup de Cœur Innovation / Nouvelles Technologies » des Trophées SilverEco, le « Coup de Cœur du Public » du SNITEM, ainsi que le « Coup de Cœur » du Crédit Agricole Alpes Provence.

  • Evolutions réglementaires de la téléconsultation : limiter le risque d’une “ubérisation” de la médecine ?

    Un encadrement nécessaire

    Définie par l’article R. 6316-1 du Code de la santé publique (CSP), la téléconsultation est définie comme une pratique qui « a pour objet de permettre à un professionnel médical de donner une consultation à distance à un patient […] ». Tout professionnel médical (i.e. médecin, chirurgien-dentiste, sage-femme) peut recourir à la téléconsultation, indépendamment de sa spécialité, de son secteur d’exercice et de son lieu d’exercice. Bien qu’elle se stabilise (effet post-Covid) cette pratique est devenue très fréquente dans les habitudes des Français. Neuf millions de consultations médicales à distance sont réalisées chaque année depuis 2021. Soit 4 % des consultations de médecine générale. La crise sanitaire du Covid-19 a largement contribué à l’essor de la pratique.

  • Review : quelle efficacité de l’examen physique virtuel pendant une téléconsultation ?

    L’importance de l’examen physique pour poser le bon diagnostic

    La téléconsultation, définie comme la prestation de soins de santé à distance via des moyens électroniques, a connu un fort développement dans de nombreux pays, depuis la pandémie de Covid-19. Cependant, l’adoption des examens physiques virtuels (EPV) soulève toujours des questions. Certains patients préfèrent éviter la télésanté lorsque des examens physiques sont nécessaires. Or, ces derniers représentent jusqu’à 20 % des données essentielles au diagnostic. Ainsi, lors d’une téléconsultation, la réalisation d’EPV fournit des informations clés pour le diagnostic.

    Cette scoping review (étude de la portée), qui sera publiée en novembre 2024 dans l’International Journal of Medical Informatics, porte sur les études en langue anglaise avec des données de recherche primaire collectées entre décembre 2019 et janvier 2023. Elle a pour objectif :

    • d’aider à comprendre comment les EPV ont été réalisés pendant la pandémie, mais aussi de relever les défis rencontrés et de réaliser les adaptations nécessaires ;
    • d’éclairer d’autres disciplines médicales sur les obstacles et les leviers d’une mise en place réussie des EPV ;
    • et de mieux comprendre les expériences des patients et des cliniciens.

    Au bout de leur processus de sélection des études éligibles, les chercheurs ont retenu 25 études au total, couvrant des EPV réalisés par des professionnels de santé de 15 spécialités différentes (médicales, chirurgicales et de réadaptation). Les trois principaux types d’EPV inclus dans l’étude sont les examens musculosquelettiques, les examens de la tête et du cou et les examens du thorax.

    Une satisfaction globale mais variable selon le type d’examen

    La majorité des patients trouvent que les examens virtuels les aident à mieux évaluer leur état de santé et à faciliter la compréhension de leurs maladies par leurs soignants à distance. Tandis que les soignants estiment collecter assez de données cliniques pertinentes pour prendre leurs décisions cliniques dans les évaluations neurologiques.

    Résultats :

    📌 Supports technologiques : la majorité des études (64 %) ont utilisé des outils technologiques pour les EPV (otoscopes connectés, stéthoscopes électroniques, plateformes numériques pour l’auscultation, examen oculaire…).

    📌 Comparaison entre examen virtuel et examens en personne : la plupart des études (86 %) ont montré des résultats positifs, surtout pour les examens oculaires, respiratoires, musculosquelettiques et de la peau. Certains examens, articulaires notamment, ont cependant eu des résultats moins favorables.

    📌 Expérience patient : seules 28 % des études s’y sont intéressées, rapportant une satisfaction globale des patients, particulièrement pour les examens musculosquelettiques et neurologiques. Certains patients ont tout de même exprimé des préoccupations concernant la durée des examens et la précision de certains tests, comme ceux en neuro-ophtalmologie.

    📌 Expérience des cliniciens : seules 36 % des études l’ont évoquée, rapportant une acceptabilité de 56 %. Les professionnels de santé ont estimé que les EPV fournissaient suffisamment d’informations pour la prise de décision, tout en soulignant la difficulté de réaliser virtuellement certains examens, comme les réflexes et les ophtalmoscopies.

    📌 Obstacles et leviers : les principaux obstacles identifiés étaient liés à la technologie (mauvaise qualité des images, connexions internet instables, manque de compétences techniques chez les patients…), d’autres à l’état de santé des patients (problèmes neuromusculaires, difficultés cognitives, déficiences auditives…) et d’autres encore au manque de formation des cliniciens en télémédecine ou encore au remboursement. Les solutions potentielles proposées par les différents chercheurs se concentrent sur :

    • l’amélioration des outils technologiques ;
    • l’élaboration de standards et de lignes directrices pour les plateformes de téléconsultation ;
    • l’utilisation de dispositifs adaptés aux handicaps ;
    • ainsi que l’amélioration de la connectivité et de la littératie numérique dans les communautés marginalisées.

    Une configuration prometteuse

    Selon les auteurs de cette scoping review, la virtualisation de certains examens serait prioritaires pour l’avenir, en raison de leur importance pour la santé publique dans le monde. Il s’agit des examens respiratoires et cardiovasculaires et musculosquelettiques. Le rôle des dispositifs médicaux connectés innovants est par ailleurs souligné, les premiers résultats de leurs usages s’avérant globalement favorables.

    Sur le plan de la généralisation de cette configuration des examens physiques et leur accessibilité, des questions relatives à la connectivité se posent, en particulier dans les pays et régions moins bien desservis en internet. La majorité des EPV utilisent en effet des vidéos en temps réel, alors que dans certains contextes, les téléconsultations se font principalement par téléphone.

    L’adoption des examens virtuels dépendra aussi de la formation des professionnels de santé aux outils de la téléconsultation pour optimiser leur confort et renforcer leur confiance. Mais aussi de l’éducation des patients à la santé numérique. Les auteurs concluent que des recherches supplémentaires sur l’expérience patient demeurent indispensables : une meilleure compréhension de la perspective des patients faciliterait la mise en œuvre des EPV pour, in fine, des soins de meilleure qualité.

     

     

    * Virtual physical examination in teleconsultation: A scoping review

    Shuk Y.K. Tong, Tim M. Jackson, Annie Y.S. Lau

    International Journal of Medical Informatics, Volume 191, 2024, 105561, ISSN 1386-5056,

    https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2024.105561.

     

  • ESSMS : un premier point d’étape sur l’évaluation de la qualité de l’accompagnement (HAS)

    3 000 structures évaluées avec le nouveau référentiel

    Dans le cadre de la réforme de l’évaluation des ESSMS, la HAS a publié en mars 2022 un nouveau référentiel centré sur la personne accompagnée. Il présente trois chapitres (personnes accompagnées, professionnels, gouvernance) et des principes s’articulent autour de quatre valeurs qui animent l’évaluation de la qualité soit :

    • le pouvoir d’agir de la personne ;
    • le respect des droits fondamentaux ;
    • l’approche inclusive des accompagnements ;
    • et la réflexion éthique des professionnels.

    L’évaluation de la HAS a porté en 2023 sur 3 028 ESSMS, soit 7 % des 40 000 ESSMS accompagnant les personnes âgées et les personnes en situation de handicap (PA-PH), les enfants protégés et les personnes confrontées à des situations de grande précarité ou concernées par des addictions. Les améliorations par rapport à l’ancien dispositif d’évaluation géré par l’Agence nationale de l’évaluation et de la qualité des établissements et services sociaux et médico-sociaux (Anesm) résident dans :

    • l’harmonisation des modalités d’évaluation, grâce au référentiel unique ;
    • et l’accréditation des évaluateurs externes par le comité français d’accréditation (Cofrac), désormais obligatoire.

    Une évaluation sur pièce et sur place :

    Les évaluations prennent la forme de “visites au sein des structures”. Afin d’évaluer le niveau de respect du référentiel, les organismes procèdent par l’analyse de documents, l’observation, ainsi que par des entretiens avec des personnes accompagnées, leurs représentants au conseil de la vie sociale (CVS), des professionnels et la direction. Ce dispositif vient en complément des missions de contrôle et d’inspection des autorités de tarification (ARS et départements ).

    Le même référentiel peut être utilisé au sein des ESSMS pour réaliser en amont des auto-évaluations. A ce jour, plus de 10 000 grilles d’auto-évaluations ont été déposées sur la plateforme dédiée.

    Tous les types d’ESSMS engagés dans la nouvelle procédure :

    Parmi les 3 028 évaluations menées en 2023, plus de la moitié concernent le secteur médicosocial (établissements et services accompagnant des personnes âgées ou en situation de handicap). Les autres couvrent le secteur social (protection de l’enfance et inclusion sociale). Les établissements pour personnes âgées sont un peu moins représentés que leur poids dans l’échantillon, alors que ceux pour les adultes handicapés sont légèrement surreprésentés.

    Un bon niveau de qualité en moyenne mais des écarts importants

    Sur une échelle de 1 (niveau insatisfaisant) à 4 (niveau tout à fait satisfaisant), les cotations moyennes de ce premier échantillon sont supérieures à 3, mais cette moyenne recouvre des écarts importants, notamment sur les critères dit « impératifs ».

    Ces critères, 18 parmi les 157 critères du référentiel, désignent ceux qui doivent être totalement maîtrisés par les établissements et services et donc, normalement, obtenir une cotation de 4/4. Quand ce n’est pas le cas, les structures doivent élaborer un plan d’action immédiat, annexé au rapport.

    Aujourd’hui, seul un quart des établissements et services évalués maîtrisent ces 18 critères impératifs. Parmi ceux-ci, les critères relatifs aux droits fondamentaux des personnes accompagnées (liberté d’opinion, de croyances, vie privée et intimité, dignité et intégrité, droit à l’image…) sont respectés par plus de 85 % des ESSMS évalués.

    Quatre sujets sont moins maîtrisés :

    • la gestion des évènements indésirables ;
    • la gestion des plaintes et des réclamations ;
    • la définition d’un plan de prévention et de gestion des risques de maltraitance/violence ;
    • et enfin la définition d’un plan de gestion de crise et de continuité d’activité.

    Après ces premières remontées, la Caisse nationale de solidarité pour l’autonomie (CNSA) a d’ores et déjà entamé une réflexion pour ajuster le dispositif, en harmonisant davantage les pratiques des évaluateurs externes et en s’assurant d’un nombre suffisant de personnes accompagnées interrogées.

    Synthèse du premier bilan 2023 :

    La qualité des 40 000 ESSMS est obligatoirement évaluée tous les 5 ans. Après la refonte du dispositif et son déploiement, la HAS dresse un premier bilan à l’issue de l’évaluation de 3 028 établissements et services en 2023.

    Évaluation de la qualité des ESSMS, premier bilan 2023 - @ HAS
    Évaluation de la qualité des ESSMS, premier bilan 2023 – @ HAS

    Pour aller plus loin :