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  • Note aux abonnés : Webinaire H&TI exclusif sur les chiffres 2025 des levées de fonds en santé numérique

    – 44 % en 2025, mais les montants se concentrent

    Quelles priorités pour les investisseurs ?

    En 2025, les startups françaises de la healthtech ont levé 44 % de fonds en moins qu’en 2024. Mais derrière cette baisse, on note une forte concentration des investissements, une prédominance des projets en IA, ainsi que des montants importants en oncologie.

    Ce webinaire vous donnera les clés de lecture de cette évolution du marché, en comparant les dynamiques observées ces dernières années, et en identifiant ce qu’elles traduisent des nouveaux arbitrages des investisseurs.

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    À mercredi !

    L’équipe Health&Tech Intelligence

  • HIIT 2026 : un AAC pour 24 startups HealthTech francophones en stade pré-clinique

    À retenir :

    • Programme réservé aux startups pré-cliniques francophones.
    • Candidature à déposer avant le 18 février 2026.
    • 24 places disponibles.
    • Programme gratuit, sans financement direct.
    • Visibilité et accompagnement sur le long terme via un réseau de partenaires et d’alumni.
    • Prochaine étape : lancement officiel du programme lors du HealTech Day, le 20 janvier 2026.

    Candidatures ouvertes jusqu’au 18 février

    Pour sa quatrième édition, le programme HIIT (Health Innovation Intensive Track) lance un nouvel appel à candidatures à destination des startups francophones en stade pré-clinique, spécialisées en HealthTech et MedTech. L’initiative, portée par la French Tech Grand Paris et le Digital Medical Hub (via l’AP-HP), bénéficie du haut patronage du Président de la République Emmanuel Macron et du parrainage d’Olivier Véran. Elle s’inscrit dans une logique d’accélération et de structuration d’un secteur en forte croissance, mais confronté à des défis de financement et d’accès au marché.

    Selon les projections, le marché français de la HealthTech et MedTech atteindra 37,4 milliards d’euros en 2025, avec une croissance de 21 %. Pourtant, 50 % des startups peinent à lever des fonds et plus de 2 700 entreprises recherchent activement des partenaires industriels et financiers. C’est à ce besoin que répond HIIT, en apportant accompagnement stratégique, expertise métier et opportunités de mise en réseau.

    L’appel à candidatures, ouvert depuis le 6 janvier, se clôturera le 18 février 2026. Les candidatures doivent être déposées via un formulaire en ligne. Seules les startups répondant aux critères suivants peuvent postuler :

    • Statut francophone (équipe ou entité légale).
    • Stade de développement pré-clinique.
    • Spécialisation HealthTech ou MedTech.
    • Potentiel de croissance démontré.

    Le programme sélectionnera 24 startups. Les lauréats seront annoncés officiellement lors de l’événement MedInTechs, le 9 mars 2026 au Parc Floral de Paris, en présence d’Olivier Véran.

    Cinq jours d’accompagnement intensif à Paris

    Le programme HIIT 2026 se déroulera du 18 au 22 mai 2026 à Paris. La structure pédagogique repose sur une alternance de conférences, tables rondes et retours d’expérience en matinée, et d’ateliers personnalisés en après-midi. Plus de 100 intervenants sont mobilisés. Les thématiques abordées couvriront l’ensemble des enjeux rencontrés par les startups du secteur :

    • Réglementation et conformité.
    • Financement et investissement.
    • Accès au marché et remboursement.
    • Numérique et intelligence artificielle en santé.
    • Partenariats industriels.
    • Développement commercial.
    • Propriété intellectuelle.
    • Stratégie d’innovation.

    Le programme prévoit aussi des temps de réseautage et de mentorat, incluant soirées partenaires, événements alumni et networking thématiques.

    Le programme est soutenu par un écosystème d’acteurs publics et privés, parmi lesquels le ministère de la Santé, Bpifrance, PariSanté Campus, ainsi que des fonds d’investissement comme Elaia et Sofinnova. HIIT mise sur un accompagnement de qualité et un accès privilégié à des réseaux pour favoriser la croissance des startups sélectionnées. Les lauréats bénéficieront également d’une exposition médiatique renforcée, notamment via leur annonce à MedInTechs, ainsi que d’un suivi relationnel au sein d’une communauté d’alumni.

    Tableau récapitulatif des principaux critères

    Rubrique Détails
    Dates importantes – Ouverture appel à candidatures : 6 janvier 2026
    – Clôture candidatures : 18 février 2026
    – Annonce des lauréats : 9 mars 2026 (MedInTechs)
    – Session programme : 18-22 mai 2026 (5 jours)
    – Lancement officiel : 20 janvier 2026 (HealTech Day)
    Financement / Modalités – Programme entièrement gratuit
    – Aucun financement direct du programme
    – Accès à 100+ intervenants, conférences, ateliers, réseautage
    Nature des candidats / réponses attendues Startups francophones en stade pré-clinique spécialisées en MedTech et HealthTech avec fort potentiel de croissance
    Critères d’éligibilité – Statut : Entreprise francophone
    – Stade développement : Pré-clinique
    – Secteur : MedTech / HealthTech
    – Potentiel : Forte croissance
    – Couverture : France (8 régions représentées en 2025)
    Modalités de dépôt – Plateforme dédiée : Appel à candidatures – HIIT 2026 – Airtable
    – Candidatures en ligne jusqu’au 18 février 2026
    – Sélection de 24 startups
    Critères de sélection Sélection sur base de potentiel d’innovation, stratégie de croissance et pertinence pour écosystème santé numérique (inféré)
    Modalités de mise en œuvre – Format : Session intensive 5 jours (18-22 mai)
    – Contenu : Conférences/tables rondes (matin) + ateliers personnalisés (après-midi)
    – 100+ intervenants experts
    – Accès à réseaux et écosystèmes partenaires
    – Activités de réseautage tout au long de l’année (soirée partenaires, événements networking, soirées alumni)

  • Biotechnologie : l’IA accélère la R&D, mais 55 % des projets sont freinés par la qualité des données (rapport Benchling 2026)

    Chiffres clés 

    • 89% des scientifiques interrogés utilisent l’IA comme premier réflexe pour explorer de nouvelles connaissances.
    • La moitié des organisations interrogées rapportent un raccourcissement significatif du « time-to-target », délai nécessaire pour atteindre les objectifs R&D, grâce à l’IA.
    • 42% des organisations observent déjà une amélioration des taux de succès grâce à l’usage de modèles scientifiques IA.
    • 56% des répondants anticipent une réduction des coûts R&D sous deux ans via l’automatisation par l’IA.
    • 81% des early adopters déploient déjà des modèles scientifiques IA dans leurs processus R&D.
    • 76% des équipes utilisent l’IA pour la revue de littérature et l’extraction de connaissances.
    • 71% des chercheurs plébiscitent la prédiction de structure protéique comme usage quotidien de l’IA.
    • Le reporting scientifique bénéficie d’une adoption IA à 66% pour des tâches structurées.
    • 58% des équipes intègrent l’IA dans l’identification de cibles thérapeutiques.
    • Seuls 42% adoptent la conception moléculaire générative, freinée par le manque de données intégrées.
    • L’analyse de biomarqueurs atteint seulement 40% d’usage IA avancé.
    • 55% des répondants citent la qualité des données comme principale cause d’échec des projets IA.
    • 67% des talents IA proviennent de la montée en compétences interne plutôt que de recrutements externes.

    L’héritage des systèmes de données freine la montée de l’IA

    Benchling, plateforme cloud de R&D utilisée par plus de 1 300 entreprises de biotechnologie, publie son rapport 2026 sur l’IA en biotechnologie, fondé sur une enquête menée en novembre 2025 auprès de 104 organisations biopharma actives aux États-Unis et en Europe. Le rapport analyse les usages opérationnels de l’IA dans les flux de travail scientifiques. Résultat : une adoption massive et fonctionnelle de l’IA, mais freinée par une infrastructure de données jugée inadaptée.

    Des gains mesurables dès les premières phases de recherche

    Selon l’étude, la moitié des organisations interrogées déclarent un raccourcissement significatif de leur “time-to-target”, soit le délai nécessaire pour atteindre les objectifs R&D. 56 % anticipent une réduction des coûts sous deux ans, et 42 % observent déjà une amélioration des taux de succès grâce à l’usage de modèles scientifiques. L’impact se manifeste très tôt dans le cycle de recherche, bien avant l’entrée en clinique de médicaments développés avec l’IA.

    Quatre cas d’usage dominent l’adoption quotidienne

    Revue de littérature, prédiction protéique et reporting en tête des usages IA

    Les chercheurs plébiscitent des cas d’usage pour lesquels les données sont structurées, locales et vérifiables :

    • Revue de littérature et extraction de connaissances (76 %).
    • Prédiction de structure protéique (71 %).
    • Reporting scientifique (66 %).
    • Identification de cibles (58 %).

    À l’inverse, des usages plus avancés comme :

    • La conception moléculaire générative (42 %).
    • L’analyse de biomarqueurs (40 %).
    • Ou la prédiction ADME (29 %).

    Ils peinent à se déployer, non pas à cause des modèles, mais en raison de systèmes de données fragmentés, de métadonnées absentes et d’une difficulté persistante à vérifier les résultats entre équipes.

    L’obstacle principal : la qualité et la disponibilité des données

    55 % des répondants citent la qualité des données comme principale cause d’échec ou de sous-performance des projets IA. Viennent ensuite les enjeux liés à la conformité, la sécurité et la propriété intellectuelle (50 %). Les organisations les plus avancées sont aussi celles qui déclarent avoir investi dans des fondations de données intégrées, standardisées et interopérables. 89 % des scientifiques interrogés utilisent l’IA comme premier réflexe pour explorer de nouvelles connaissances, et 77 % s’appuient sur des données externes. Pourtant, peu d’infrastructures sont conçues pour supporter ce nouveau modèle, ce qui génère frictions et inefficacités à mesure que l’adoption progresse.

    Vers un nouveau modèle organisationnel :  une productivité plus forte à chaque étape, mais des besoins d’infrastructure en mutation

    Le rapport met également en lumière l’évolution des organisations vers des équipes hybrides combinant expertise scientifique et compétences IA. La montée en compétences interne est privilégiée au recrutement, et les entreprises tendent à construire leurs propres modèles pour les fonctions différenciantes, tout en achetant des solutions standardisées pour les autres usages.

    Au lieu de se focaliser sur une seule innovation ou molécule, le rapport montre que les gains de productivité s’additionnent tout au long du cycle de R&D : amélioration de la prise de décision, réduction des délais expérimentaux, conception plus rapide. Cette dynamique redessine en profondeur les besoins d’infrastructure du secteur biotech.

    *Accéder au rapport complet : Rapport IA Biotechnologie 2026 – Benchling

  • ChatGPT lance un espace sécurisé dédié à la santé

    230 millions de personnes consultent chaque semaine ChatGPT sur des questions de santé

    Conçu en “étroite collaboration” avec des médecins, ChatGP T Santé aura vocation à soutenir “et non à remplacer” les soins prodigués par des professionnels de santé. Il s’agira d’aider les patients à comprendre leurs résultats d’analyses, à préparer leurs rendez-vous médicaux, à gérer leur alimentation et leur activité sportive, ou à comparer différentes options d’assurance santé selon leur profil.

    Le groupe américain souligne que la santé est déjà l’un des cas d’usages les plus courants de ChatGPT: plus de 230 millions de personnes dans le monde posent chaque semaine des questions liées à la santé et au bien-être. Dans le même les données de santé sont souvent dispersées entre des portails, des applications, des objets connectés, des PDF et des notes médicales, rendant difficile une vision d’ensemble.

    Une sécurité renforcée, OpenAI cloisonne les données médicales dans ChatGPT

    OpenAI affirme que les utilisateurs peuvent connecter en toute sécurité leurs dossiers médicaux et applications de bien-être (comme Apple Santé, Function ou MyFitnessPal) à ChatGPT Santé pour obtenir des réponses plus pertinentes et plus utiles. ChatGPT Santé bénéficiera pour ce faire de mesures de sécurité spécifiquement pensées pour la santé, notamment un chiffrement dédié et une isolation renforcée. “Si vous démarrez une conversation liée à la santé dans ChatGPT, nous vous proposerons de passer dans l’espace Santé afin de bénéficier de ces protections supplémentaires” indique OpenAI, ajoutant que “les conversations dans ChatGPT Santé ne sont pas utilisées pour entraîner (ses) modèles fondamentaux”.

    ChatGPT Santé pourra s’appuyer sur le contexte des conversations dans l’interface principale, évoquant par exemple un déménagement récent ou un changement de mode de vie, afin de rendre la discussion “plus pertinente”. Mais l’inverse n’est pas vrai car les données de santé ne seront jamais reversées dans les conversations principales, et celles-ci ne pourront pas accéder aux fichiers, conversations ou mémoires créés dans le nouvel espace. L’utilisateur pourra en outre consulter ou supprimer ” à tout moment” les enregistrements de ChatGPT Santé dans ses paramètres. OpenAI recourt pour ce faire à b.well, le “plus grand réseau sécurisé de données de santé connectées en temps réel pour les consommateurs aux États-Unis”, qui “respecte les normes les plus élevées du secteur en matière de sécurité et de confidentialité des données”.

    Après deux ans de tests médicaux, ChatGPT Santé se prépare à être déployé

    Pendant plus de deux ans, OpenAI a sollicité plus de 260 médecins exerçant dans 60 pays dans des dizaines de spécialités, afin de comprendre “ce qui rend une réponse en santé utile ou, au contraire, risquée” : ce groupe d’experts a fourni à l’entreprise plus de 600 000 retours. Un cadre d’évaluation baptisé HealthBench a été créé avec les praticiens pour évaluer les réponses de l’outil à l’aide de grilles rédigées par des médecins, reflétant la pratique médicale, en privilégiant “la sécurité, la clarté, l’orientation appropriée vers des soins médicaux et le respect du contexte individuel”, au lieu de s’appuyer sur des questions de type examen ou des vérifications génériques.

    L’outil est d’abord proposé à “un petit groupe d’utilisateurs pilotes” mais OpenAI prévoit de rendre ChatGPT Santé disponible pour l’ensemble des utilisateurs sur le web et sur iOS “dans les prochaines semaines”. “Si vous souhaitez obtenir un accès dès qu’il sera disponible, vous pouvez vous inscrire sur la liste d’attente” est-il précisé.

    Le groupe souligne que les intégrations avec les dossiers médicaux électroniques (EHR) et certaines applications sont disponibles uniquement aux États-Unis, et que la connexion à Apple Santé nécessite iOS.

  • Etude : ce que les patients attendent de l’IA médicale (JMIR)

    Jusqu’où l’IA est-elle acceptable en médecine de ville ? Le point de vue des patients

    Ils montrent que si les patients reconnaissent l’utilité de l’IA pour soutenir le travail médical, ils refusent qu’elle prenne seule les décisions médicales et exigent des garanties fortes sur la relation humaine, la gouvernance et la protection des données.

    L’intelligence artificielle s’installe rapidement dans les cabinets de médecine générale. Outils de transcription automatisée, systèmes de triage des demandes, aides au diagnostic ou dispositifs de suivi prédictif promettent de fluidifier l’activité et d’améliorer la qualité des soins. Jusqu’ici, le débat s’est toutefois largement concentré sur les performances des algorithmes, leur capacité à détecter plus tôt une pathologie ou à réduire la charge administrative des praticiens.

    Une question demeure pourtant centrale : à quelles conditions les patients acceptent-ils réellement cette transformation ? Une revue systématique publiée en novembre 2025 dans JMIR AI apporte un éclairage sur ce point. Elle montre que les patients ne rejettent pas l’IA, mais qu’ils en dessinent, souvent de manière implicite, une véritable charte de l’IA acceptable, fondée sur la primauté de la relation humaine, la responsabilité médicale et la souveraineté sur les données de santé.

    Concrètement, les auteurs ont conduit une revue systématique selon un protocole international standardisé, avec une sélection indépendante des études et des critères d’inclusion définis à l’avance, à partir d’une recherche bibliographique menée jusqu’en février 2024 dans cinq grandes bases de données internationales. Sur 1004 publications identifiées, seules six études qualitatives répondaient aux critères d’inclusion.

    Au total, 170 patients, âgés de 13 à 91 ans et issus de trois pays, ont été interrogés dans ces études au moyen d’entretiens individuels et de focus groups. Les données ont ensuite fait l’objet d’une méta-analyse thématique visant à faire émerger les grandes lignes de ce que les patients acceptent — et refusent — dans l’usage de l’IA en médecine de ville.

    Résultats : une source d’espoir et d’anxiété

    Les chercheurs ont identifié trois registres d’attentes :

    1. Comment les patients perçoivent l’IA et ce qu’ils lui reconnaissent
    • Les patients perçoivent l’IA comme potentiellement utile, en particulier pour la documentation, le triage et l’aide au diagnostic.
    • La confiance reste associée à la relation humaine, à l’écoute et à la responsabilité perçue du clinicien.
    • Certains patients voient l’IA comme un espoir dans les situations complexes, d’autres comme une source d’anxiété prédictive.

    2. Les lignes rouges d’une implémentation jugée « responsable »

    Beaucoup craignent une déshumanisation de la consultation, avec une perte d’interactions et de signaux non verbaux.

    • Les biais des données d’entraînement sont perçus comme un risque majeur d’inégalités de soins.
    • La protection des données de santé constitue une ligne rouge, notamment face aux assureurs et acteurs commerciaux.
    • Les patients souhaitent être informés lorsque l’IA intervient dans leur prise en charge.
    • Ils revendiquent explicitement un droit de refus de l’IA dans leur parcours de soins.

    3. Le rôle central du médecin et de la gouvernance

    • Ils refusent toute délégation complète de la décision médicale et exigent que le médecin reste responsable des choix cliniques.
    • Ils demandent une régulation claire, des audits, des certifications et une formation des cliniciens.
    • Aucune des études incluses n’analysait spécifiquement la perception des IA génératives et des LLMs, révélant un angle mort de la recherche.

    Cette revue montre que l’acceptabilité de l’IA en médecine de ville ne dépendra pas seulement de sa précision ou de sa rapidité, mais de la manière dont elle sera intégrée dans la relation de soin. Les patients ne réclament pas une IA toute-puissante, mais une IA « civilisée », placée sous contrôle médical, explicable et respectueuse de leur autonomie. « Les médecins doivent conserver la responsabilité et la supervision de l’usage de l’IA, car c’est cette responsabilité qui fonde la confiance, » préviennent les chercheurs.

    Pour l’écosystème HealthTech, le message est clair : la performance algorithmique ne suffira plus à créer de la valeur. Les solutions qui s’imposeront seront celles capables de démontrer leur traçabilité, leur capacité à être contrôlées, leur conformité au cadre réglementaire européen et leur aptitude à laisser une place réelle au choix du patient. En filigrane, cette étude met donc en lumière un nouvel enjeu : le futur de l’IA médicale se jouera autant sur sa gouvernance que sur son intelligence.

     

    Exploring Primary Care Patients’ Perspectives on Artificial Intelligence: Systematic Literature Review and Qualitative Meta-Synthesis

    Mundzic A, Bogdanffy R, Sundemo D, Sundvall PD, Widén J, Nymberg P, Wikberg C, Moberg A, Gunnarsson R, Entezarjou A

    JMIR AI 2025;4:e72211

    https://ai.jmir.org/2025/1/e72211

     

  • Lifen rachète Curecall pour compléter sa gamme

    Lifen complète sa suite e-santé avec Curecall, spécialisée dans le suivi automatisé par SMS

    Selon le communiqué daté du 5 janvier, Lifen étend ainsi son activité à la communication avec les patients, avec l’objectif “personnaliser leur accompagnement médical, en amont et en aval de leur épisode de soin”. Créée en 2015 et comptant plus de 160 salariés, Lifen affirme que son “système d’interopérabilité” est déjà déployé dans plus de 800 établissements. Fondée en 2020, Curecall revendique 30 établissements de santé utilisateurs de sa ” plateforme conversationnelle” pour le suivi d’un million de patients. Le montant de l’opération n’a pas été rendu public.

    Les méthodes d’interaction avec les patients “sont largement artisanales, chronophages et énergivores pour les équipes de soins”, explique Lifen. L’objectif de la solution de Curecall est de faire gagner du temps aux équipes et de faciliter le suivi, grâce à la communication par SMS: “informer le patient, le préparer avant et pendant son séjour, le convoquer à la bonne heure, assurer son suivi post-opératoire ou favoriser son observance thérapeutique”.

    Curecall vient compléter la gamme de solutions de Lifen, qui propose déjà le partage sécurisé de documents (Lifen Documents) et l’intégration automatisée dans le Dossier Patient Informatisé (Lifen Intégration). L’ambition commune est désormais de construire, grâce à l’ IA, une plateforme “de référence” en matière de communication-patient–soignant. ” Avec Curecall, nous complétons donc le chemin de la donnée en amont et en aval du parcours de soins”, résume Franck Le Ouay, CEO et cofondateur de Lifen. Mohammed El Bojaddaini, CEO de Curecall souligne pour sa part que ce rachat dotera sa solution “d’une capacité d’opérer à grande échelle”.

  • Transition écologique, virage domiciliaire, prise en charge de la douleur : les tendances 2024–2025 (études)

    Transition écologique des établissements de santé, virage domiciliaire, refonte de la prise en charge de la douleur chronique, découvrez nos trois études portant sur l’impact environnemental des établissements hospitaliers et les leviers numériques de sobriété, l’essor de l’hospitalisation à domicile comme réponse aux tensions hospitalières, ou encore, l’évolution des politiques publiques et des filières numériques sur la prise en charge de la douleur chronique.

    Consommation doublée, 700 000 t de déchets : le fardeau écologique des hôpitaux

    Quel est le véritable coût environnemental des hôpitaux, et comment y remédier ? Représentant à eux seuls 38 % des émissions du secteur de la santé en France, soit l’équivalent de secteurs comme l’agriculture, les établissements hospitaliers, fonctionnant en continu, consomment deux fois plus d’énergie qu’un bâtiment tertiaire et génèrent 700 000 tonnes de déchets chaque année. Face à ce constat, un cadre réglementaire contraignant se met en place : feuille de route de décarbonation du système de santé, Décret Tertiaire imposant (40 % de consommation énergétique d’ici 2030, et obligations de reporting extra-financier via la directive CSRD). Pour accompagner cette transformation, des solutions numériques émergent. L’intelligence artificielle optimise les systèmes CVC, anticipe les pannes d’équipements lourds, réduit le gaspillage médicamenteux et permet des économies d’énergie allant jusqu’à 30 %, comme l’a démontré l’AP-HP avec Ubigreen. D’autres outils, comme Carebone ou les plateformes Metron et Deepki, participent à une gestion plus sobre et pilotée des ressources. En repensant l’hôpital dès sa conception avec des approches intégrées comme « Blue Hospitals », le secteur amorce une transition où durabilité et qualité des soins doivent désormais avancer de concert.

    E-santé, IA, coordination : l’hospitalisation à domicile accélère sa transformation

    Comment répondre à la hausse des besoins en soins tout en allégeant la pression sur l’hôpital ? En 2023, l’hospitalisation à domicile (HAD) a progressé de 8,4 %, avec 297 700 séjours réalisés pour 168 000 patients, principalement âgés, et pris en charge pour des soins complexes comme les pansements, la douleur ou les soins palliatifs. Les services de soins infirmiers à domicile (SSIAD) ont également poursuivi leur développement, soutenus par le vieillissement démographique et le virage ambulatoire, avec 3,3 milliards d’euros dépensés (+3,8 %). Si 93 % des patients se déclarent satisfaits, un quart rencontrent encore des difficultés d’accès aux professionnels, et 11 % ont dû renoncer à des soins. Portée par une feuille de route 2021-2026 structurée en sept axes (intégration territoriale, e-santé, qualité, etc.), la transformation de l’HAD s’appuie aussi sur l’intelligence artificielle, qui permet de prévenir les hospitalisations, sécuriser les traitements et optimiser les tournées. Ce modèle, appuyé par des expérimentations et une meilleure coordination des acteurs, devient un levier face aux tensions hospitalières.

    Accès à l’étude : Soins à domicile : refonder l’HAD pour changer d’échelle et renforcer un modèle déjà bien plébiscité

    Douleurs chroniques : 23 millions de Français concernés, un virage stratégique engagé

  • L’Andalousie modernise ses services de santé avec 35 M€ d’investissements numériques ciblés

    Hypertension, BPCO, vieillissement : Comorbidité en hausse de 9,48 %

    La région andalouse fait face à une série de défis : vieillissement rapide de la population, répartition territoriale inégale et prévalence croissante des maladies chroniques.

    • En 2023, la population de plus de 64 ans est deux fois plus nombreuse que celle de moins de 16 ans.
    • La prévalence de l’hypertension a atteint 20,81 %, et celle de la BPCO, 5,5 %, des taux supérieurs à la moyenne nationale.
    • La comorbidité a progressé de 9,48 % entre 2019 et 2023.

    Ces évolutions accroissent la demande de soins et complexifient la prise en charge

    À cela s’ajoute une maturité numérique inégale : bien que 63,8 % des Andalous de 16 à 74 ans disposent de compétences numériques de base, les usages liés à la santé en ligne restent modestes, en particulier l’accès aux données de santé personnelles et la prise de rendez-vous par voie numérique.

    Adoptée en décembre par le Conseil de Gouvernement de la Junta de Andalucía, l’Estrategia de Salud Digital de Andalucía 2030 (ESDA) s’appuie sur un processus participatif de grande ampleur. Plus de 1 000 personnes issues de la citoyenneté, du secteur public, des universités, entreprises technologiques et centres de recherche ont contribué à sa conception. Cette gouvernance collaborative s’est articulée autour de consultations publiques, questionnaires, interviews, journées de co-création et groupes de travail impliquant 15 plateformes, fédérations et associations nationales et régionales.

    35 M€ alloués à la santé numérique

    Pour répondre à ces tensions, la région accompagne cette transformation par une hausse de son budget santé, qui atteint 13,89 milliards € en 2024. Sur le volet numérique, les investissements récents ont permis le renouvellement de milliers d’équipements, l’amélioration des systèmes de virtualisation, ainsi que l’extension de l’usage d’applications comme Salud Andalucía ou ClicSalud+

    • 7,7 M€ en 2018 pour le renouvellement de plus de 11 500 équipements.
    • 26,5 M€ en 2020 pour la digitalisation et l’équipement des établissements.
    • 1,2 M€ en 2023 pour améliorer l’accès aux données cliniques en soins à domicile.

    IA, cloud, IoT, données… L’ESDA mise sur 7 piliers

    • Intelligence artificielle pour l’aide à la décision clinique, la détection d’anomalies et la gestion des données.
    • Espaces de données en santé et analytique avancée.
    • Internet des objets pour la télésurveillance.
    • Services en cloud pour l’interopérabilité.
    • Réalité virtuelle et augmentée pour la formation et les soins.
    • Automatisation des processus.
    • Renforcement des compétences numériques des professionnels et citoyens.

    La région andalouse dispose déjà d’une base numérique, avec plusieurs services déployés à grande échelle. Le dossier médical électronique unique Diraya permet la centralisation des données de santé au sein du système public. Côté citoyen, les applications mobiles Salud Andalucía (plus de 7,5 millions de téléchargements) et ClicSalud+ (18 millions d’accès en six mois) facilitent la gestion des rendez-vous, le suivi médical et l’accès aux documents de santé. L’Andalousie est également connectée à l’espace européen de santé numérique grâce à l’EU-Patient Summary, qui permet le partage d’informations cliniques entre pays, et à la Receta Electrónica Europea, qui autorise la dispensation de médicaments dans d’autres États membres.

  • Etude : l’association entre l’IA et l’expertise humaine améliore la qualité des données (Annals of oncology)

    Publiée en décembre 2025 dans Annals of Oncology, l’étude* montre que l’IA réduit les erreurs par rapport aux méthodes manuelles, et que son association à une relecture humaine ciblée améliore encore la fiabilité des données tout en accélérant leur collecte.

    Extraction des données : l’enjeu de l’automatisation

    La recherche clinique en oncologie repose sur l’exploitation de volumes croissants de données issues de dossiers médicaux hétérogènes, majoritairement non structurés. Leur extraction reste grandement manuelle et mobilise fortement les équipes de recherche clinique, avec des pratiques variables selon les centres. Dans une interview précédente à HTI, le Pr Fabrice André, directeur de la recherche à l’IGR, soulignait que la complexification des essais cliniques, marquée par une inflation des procédures et des tâches de recueil, fragilise leur faisabilité et leur équité. Il plaidait pour une automatisation ciblée de l’opérationnel afin de simplifier les processus sans compromettre la qualité scientifique. L’étude publiée dans Annals of Oncology s’inscrit dans cette logique, en comparant de manière structurée différentes méthodes d’extraction de données cliniques.

    Une étude française pilotée par l’IGR

    L’étude rétrospective a été conduite dans le cadre de la cohorte LUCC (Large & Unified Cancer Cohort), consacrée au cancer du poumon. Parmi les 10 000 patients de la cohorte, 311 issus de 10 centres publics et privés ont été sélectionnés aléatoirement. Les chercheurs ont analysé 31 variables cliniques, incluant des données démographiques, des facteurs de risque, des biomarqueurs génomiques et les traitements. Trois approches ont été comparées à partir des mêmes comptes rendus médicaux pseudonymisés : une extraction manuelle réalisée par des attachés de recherche clinique expérimentés, une extraction automatisée par intelligence artificielle et une approche hybride combinant extraction par IA et relecture humaine ciblée. Pour chaque variable, les valeurs extraites ont été comparées. En cas de divergence, un professionnel senior de la recherche clinique, supervisé par des oncologues et aveugle à la méthode utilisée, a établi la valeur de référence.

    Résultats : Deux fois moins d’erreurs grâce à l’IA

    • Taux d’erreur global : 14,2 % pour l’extraction manuelle, contre 7,0 % pour l’IA seule, soit deux fois moins d’erreurs.
    • Approche hybride : le taux d’erreur descend à 4,4 % lorsque l’IA est associée à une relecture humaine ciblée, après révision d’environ 30 % des cas jugés incertains.
    • Efficacité opérationnelle : l’approche hybride permet un traitement des données quatre fois plus rapide que l’extraction strictement manuelle.
    • Homogénéité multicentrique : l’IA réduit la variabilité des données extraites entre centres, par rapport à la saisie manuelle.
    • Variables complexes, notamment génomiques : l’IA extrait ces données avec une fiabilité supérieure à la saisie manuelle, avec un taux de concordance atteignant 0,97, contre 0,86 pour l’extraction réalisée par des professionnels.
    • Analyses de survie : les analyses de survie globale et sans progression réalisées à partir des données extraites par IA sont proches de la valeur de référence définie par expertise humaine.

    Les auteurs indiquent que l’extraction automatisée par intelligence artificielle présente donc une précision plus élevée et une variabilité inter-centres plus faible que l’extraction manuelle, et que l’approche hybride permet d’atteindre le meilleur compromis entre qualité des données et efficacité opérationnelle. Selon eux, ce mode d’organisation, dans lequel l’IA réalise l’extraction initiale et oriente l’intervention humaine vers les cas les plus complexes, pourrait faciliter la constitution de cohortes multicentriques de grande taille et élargir la participation de centres disposant de ressources limitées. Dans une interview précédente à HTI, le Pr Fabrice André rappelait que « si l’on n’a pas l’infrastructure pour délivrer, on ne peut rien faire ». Pour les auteurs, les résultats de l’étude suggèrent que la performance des essais cliniques dépend par conséquent aussi de la manière dont les données sont produites et structurées en amont, et pas uniquement des analyses réalisées a posteriori.

    * Next-Generation Multicenter Studies: Using Artificial Intelligence to Automatically Process Unstructured Health Records of Patients with Lung Cancer across Multiple Institutions

    M. Aldea, L. Zullo, V. Levrat, J. Bennouna, S. Schneider, O. Mercier, E. Mougenot, E. Bergot, C. Dujon, N. Cloarec, C.Audigier Valette, A. Nuccio, M. Deloger, C. Helissey, S. Simon, A. Carpentier, A. Djarallah, P. Rolland, J.C. Louis, L. Ancillon, B. Vignal, F. Rambaud, P. Tessier, L. Chuttoo, K. Siby, A. Poplu, K. Zarca, S. Michiels, F. Barlesi, F. Le Ouay, B. Besse

    Annals of Oncology, publication en ligne le 15 décembre 2025

    https://www.annalsofoncology.org/article/S0923-7534(25)06320-3/abstract

     

  • Usage de la téléconsultation : les pays européens avancent à plusieurs vitesses

    jusqu’à 35 % des consultations à distance, mais seulement 1 % en Allemagne

    Une adoption contrastée selon les pays européens

    La téléconsultation, bien adoptée durant la pandémie de COVID-19, s’est depuis stabilisée à des niveaux élevés dans plusieurs pays européens. En Estonie, elle représente désormais plus d’une consultation sur trois. Le Portugal, la Suède et le Danemark suivent de près, avec environ 25 % des consultations médicales réalisées à distance. L’Espagne atteint également un taux significatif, avec un peu plus de 20 %. Elle reste une partie intégrante et régulière des systèmes de soins.

    Ces pays partagent plusieurs éléments structurels favorables :

    • des systèmes de santé disposant d’infrastructures numériques solides,
    • un remboursement encadré et incitatif,
    • et une intégration de la téléconsultation dans l’organisation habituelle des soins.

    Une utilisation marginale en France et en Allemagne

    À l’inverse, d’autres pays, pourtant dotés de systèmes de santé développés, peinent à maintenir un usage aussi fort de la téléconsultation. En France, seulement 4 % des consultations sont réalisées à distance. En Allemagne, ce chiffre tombe à 1 %, traduisant un recours quasi résiduel.

    Plusieurs facteurs expliquent ces niveaux.

    • L’attachement historique aux consultations en présentiel.
    • Une régulation plus stricte
    • Et une confiance moindre dans les outils numériques (par exemple en  Allemagne).

    Les déterminants structurels de l’implantation durable

    L’essor de la téléconsultation repose sur des choix structurels. Son maintien dans les systèmes de santé dépend des décisions politiques, des capacités technologiques disponibles et de l’adhésion des professionnels de santé. Les pays ayant développé des dossiers médicaux électroniques, des plateformes interopérables et des mécanismes de financement stables sont ceux où la pratique s’est le plus consolidée.