Analyse

  • [Décryptage] Apnée du sommeil : l’appareil de PPC pourrait repérer les signes d’une maladie cardiaque

    Selon une étude française présentée par le Dr Arnaud Prigent (clinique Saint-Laurent, Rennes) au congrès de l’European Respiratory Society (ERS), début septembre à Barcelone, l’apparition, détectée par télésuivi, d’une respiration de Cheyne-Stokes chez des patients traités par pression positive continue (PPC) pour des apnées obstructives du sommeil est associée à un risque accru d’événements cardiovasculaires.

    Ces travaux prolongent l‘étude AlertApnée, publiée par la même équipe dans la revue Respirology.

    Pourquoi cela compte : les appareils de PPC déjà installés à domicile pourraient servir de système d’alerte cardiaque précoce, sans matériel supplémentaire. Pour les prestataires et les établissements, l’enjeu est d’organiser le tri des alertes et l’orientation des patients, en gardant à l’esprit que le bénéfice clinique n’est pas encore démontré.

    Un signal déjà enregistré par les appareils à domicile

    La PPC maintient les voies respiratoires ouvertes pendant le sommeil grâce à de l’air sous pression. Selon le Dr Prigent, la plupart des appareils transmettent l’observance, les fuites et l’indice d’apnées-hypopnées (IAH) résiduel, soit le nombre de pauses respiratoires par heure. Ils sont aussi capables de détecter une respiration de Cheyne-Stokes : un rythme anormal alternant hyperventilation et pauses respiratoires « centrales », dues à la commande cérébrale et non à une obstruction. Selon de précédentes études citées, ce rythme apparaît précocement avant une décompensation d’insuffisance cardiaque et disparaît avec l’amélioration clinique. D’où son intérêt comme signal d’alerte.

    En France, le télésuivi des PPC est déjà largement organisé, car la prise en charge du traitement est liée à l’observance mesurée à distance. Le capteur est donc déjà au domicile : tout se joue dans l’usage du signal. Dans l’étude AlertApnée, toute hausse brutale de l’IAH déclenchait une alerte chez le prestataire de santé à domicile (PSAD), qui vérifiait les données de l’appareil ; une consultation était programmée si le rythme anormal était confirmé.

    Un patient sur cinq avec ce signal a eu un événement cardiaque grave

    Sur 555 adultes suivis pendant un an (412 hommes, 57 % avec des comorbidités cardiovasculaires connues), 78 épisodes ont été détectés chez 74 patients. Causes identifiées : insuffisance cardiaque (30,8 %), instabilité ventilatoire (26,9 %), fuites (16,7 %), médicaments (9,0 %), troubles du rythme (7,7 %) et insuffisance rénale (2,6 %). Au total, 15 patients, soit 20,3 % de ceux qui présentaient ce signal, ont eu un événement cardiaque grave confirmé.

    Deux enseignements en découlent.

    • D’abord, selon les auteurs, l’alerte permettrait une détection précoce, y compris chez des patients sans maladie cardiaque connue.
    • Ensuite, plus de 40 % des épisodes relevaient d’une instabilité ventilatoire ou de fuites, qui n’appellent pas de consultation de cardiologie.

    La valeur du dispositif dépend donc du tri : qui reçoit l’alerte, qui l’interprète, et dans quel délai le patient est orienté. Un rapprochement avec la télésurveillance de l’insuffisance cardiaque, entrée dans le droit commun en 2023, pourrait offrir un cadre à ce circuit.

    Un signal qui renseigne aussi sur les traitements

    L’étude montre que certains médicaments connus pour favoriser les apnées centrales (baclofène, ticagrélor, opioïdes) expliquaient 9,0 % des épisodes. L’appareil de PPC ne renseigne donc pas seulement sur l’apnée : il devient un point d’observation continu de l’état cardio-respiratoire du patient et, indirectement, de la tolérance de certains traitements. Interpréter une alerte suppose donc de connaître les traitements en cours, et de partager l’information entre prescripteurs, pharmaciens et prestataires.

    Vers une lecture algorithmique de l’évolution du signal

    Le protocole AlertApnée repose sur un seuil simple, suivi d’une vérification humaine. Des travaux plus récents cherchent à analyser l’évolution du signal jour après jour. Une étude japonaise rétrospective portant sur 1 265 patients déclare avoir repéré 92 % des événements cardiovasculaires dans les 28 jours qui les précédaient, avec une avance médiane de 12 jours, tout en réduisant de 94,9 % le nombre d’alertes grâce à un filtrage hiérarchique. Limiter les fausses alertes est décisif pour un déploiement à grande échelle, et fait de l’historique des données de télésuivi un actif.

    Un niveau de preuve encore en construction

    L’étude AlertApnée est monocentrique et observationnelle : elle établit une association entre le signal et le risque, mais ne démontre pas qu’agir sur ce signal améliore l’état des patients. Selon les auteurs, un épisode de respiration de Cheyne-Stokes multipliait par 13,8 le risque d’événement cardiaque grave en analyse simple ; ce rapport des cotes était de 5,7 (intervalle de confiance : 2,0 à 16,8) après ajustement sur les autres facteurs. La population était majoritairement masculine, et l’étude a été en partie financée par VitalAire, prestataire de santé à domicile qui emploie l’une des coautrices. Une revue systématique publiée en 2026 ne recense que cinq études observationnelles sur le sujet et souligne le risque de faux positifs. Seul un essai comparatif pourrait établir un bénéfice clinique.

    Source : Prigent A, Texereau JB, Schmitz C, Ropars C, Degreef JM, Teulier M, et al. Real-world telemonitoring and remote support for home non-invasive ventilation to improve therapy effectiveness: the exploratory, multicentre randomised eVENT study. Thorax. 2025 Oct;80(10):720.

  • La Chine place les agents IA en santé dans son niveau de risque le plus élevé

    La Chine place les agents IA en santé dans son niveau de risque le plus élevé

    La Chine a publié le 8 mai 2026 son premier cadre dédié aux agents IA, signé par l’administration du cyberespace (CAC), la commission nationale du développement et de la réforme (NDRC) et le ministère de l’industrie (MIIT). La santé y figure dans le niveau de gouvernance le plus élevé, avec les transports, la sécurité publique et la finance. Le rapport State of AI Safety in China 2026 du cabinet indépendant Concordia AI (juillet 2026) y voit un déplacement de la régulation : de la modération des contenus vers le contrôle de « l’action autonome ».

    Ce qui change là-bas

    Tout agent IA utilisé en santé doit être déposé auprès des régulateurs, testé, et pouvoir être rappelé. Le contrôle est partagé entre la CAC et les autorités sanitaires. Le cadre cite des usages précis : analyse d’imagerie, aide au diagnostic, plans de traitement, gestion des médicaments, programmation des blocs, pré-consultation. Le texte est applicable depuis le 15 juillet 2026, selon les analyses juridiques publiées depuis. Depuis le 3 avril 2026, un texte du MIIT et de neuf autres ministères impose un examen éthique avant tout développement d’IA, avec un second examen par un panel d’experts pour les systèmes de décision autonome en santé, sous 30 jours. Concordia AI relève que seuls cinq des dix premiers développeurs de modèles chinois ont publié des résultats d’évaluation de sécurité dans l’année, aucun de façon régulière.

    Ce qui existe déjà ici

    Le règlement européen sur l’IA classe les dispositifs médicaux à haut risque et impose surveillance humaine et gestion des risques, mais il ne traite pas les agents comme une catégorie distincte. Le règlement (UE) 2026/1744, dit Omnibus IA, entré en vigueur le 27 juillet 2026, a repoussé ces obligations au 2 décembre 2027 pour les systèmes autonomes et au 2 août 2028 pour les systèmes intégrés à un produit, dont les dispositifs médicaux. En France, la HAS et la CNIL ont soumis à consultation, jusqu’au 16 avril 2026, un guide sur le bon usage des systèmes d’IA en santé. Aucun de ces textes ne prévoit de dépôt préalable des agents ni d’examen éthique obligatoire avant développement.

    Transposabilité France / Europe

    Le mécanisme chinois est applicable en France et dans l’Union européenne à trois conditions, qui supposent chacune de modifier un texte ou de désigner un acteur : (1) une définition juridique de l’agent IA, distincte du modèle et du dispositif médical, absente du règlement européen ; (2) une autorité chargée du dépôt et du rappel, rôle que l’ANSM ou la HAS n’ont pas aujourd’hui pour les logiciels non certifiés ; (3) un réseau de centres d’examen éthique, que les CHU et les comités d’éthique existants pourraient porter sans texte nouveau.

    Pourquoi cela compte : les industriels européens qui visent la Chine devront concevoir leurs agents avec le dépôt réglementaire comme contrainte de départ. Pour les établissements français, le cadre chinois donne une liste concrète de cas d’usage et de contrôles que l’Europe n’a pas encore écrite, alors que l’Omnibus lui a donné deux ans de plus pour le faire. Trois exemples tirés de cette liste. Un agent de programmation des blocs opératoires qui réordonne lui-même le planning : en Chine, dépôt préalable et test de conformité avant la mise en service ; en France, un logiciel à finalité administrative n’est pas un dispositif médical et n’est soumis à aucun contrôle externe. Un agent de pré-consultation qui recueille les antécédents du patient et propose une orientation : en Chine, contrôle partagé entre la CAC et les autorités sanitaires, avec possibilité de rappel ; en France, sa qualification en dispositif médical se décide au cas par cas, selon qu’il pèse ou non sur le diagnostic. Un agent de gestion des médicaments qui ajuste les posologies : en Chine, second examen éthique par un panel d’experts sous 30 jours parce qu’il décide de façon autonome ; en France, marquage CE comme dispositif médical, sans dépôt de l’agent lui-même ni examen éthique préalable en dehors de la recherche impliquant la personne humaine.

    Source : Cyberspace Administration of China, NDRC et MIIT, Implementation Opinions on Intelligent Agents, 8 mai 2026 ; Concordia AI, State of AI Safety in China 2026, juillet 2026 ; MIIT, mesures d’examen éthique des activités d’IA, en vigueur le 3 avril 2026 ; règlement (UE) 2026/1744, JOUE du 24 juillet 2026 · fiabilité : officielle pour les textes, déclarative pour le rapport ; textes chinois lus via des analyses secondaires.

    Transposabilité France / Europe : T2 · sous réforme (échelle HTI de T1, non transposable, à T4, déjà engagé).

  • Shadow Santé lève 2,5 M€ pour exporter sa plateforme environnementale dédiée aux hôpitaux

    La start-up Shadow Santé, créée fin 2022 à Sophia Antipolis, a bouclé un financement de 2,5 M€ : 1,5 M€ en capital et 1 M€ de dette bancaire. Ce tour de table réunit la Caisse d’Épargne Côte d’Azur, les fonds à impact Good Only Ventures et Impact Seed Ventures, ainsi que les réseaux d’investisseurs providentiels Paris Business Angels, Provence Angels et Angels Santé.

    Il doit permettre de passer d’environ 10 à 50 nouveaux établissements clients par mois d’ici début 2027, notamment à l’international.

    Shadow Santé mesure les émissions de carbone, la consommation d’énergie et la production de déchets des établissements afin d’en repérer les principaux postes. Une partie de la transition environnementale peut se financer par les économies qu’elle génère. L’argument est habile, car une dépense présentée comme source d’économies est plus facile à défendre en direction qu’un investissement purement environnemental.

    Pourquoi cela compte : Shadow Santé présente la mesure environnementale comme un moyen de dégager des économies, et non comme une simple contrainte réglementaire. Pour les directions d’établissement, c’est un argument à tester : avant de s’engager, elles peuvent exiger des résultats chiffrés en énergie, en déchets et en euros.

    Une obligation réglementaire comme socle de la demande

    Le logiciel automatise la collecte des données d’activité nécessaires au bilan d’émissions de gaz à effet de serre (Beges). Ce bilan est obligatoire pour les établissements publics de plus de 250 salariés, avec une mise à jour tous les trois ans. L’automatisation change la nature de l’exercice : réalisé chaque année, le bilan cesse d’être une photographie réglementaire pour devenir un indicateur de suivi.

    « Plus on signera d’établissements, plus on aura de données pour mieux les orienter », résume Alexis Patissier (fondateur). Chaque nouveau client enrichit donc une base de comparaison entre établissements, qui améliore les recommandations faites à tous. Ce mécanisme renforce la position de la start-up, mais pose une question aux établissements : quels droits conservent-ils sur leurs données et sur les comparaisons qui en sont tirées ?

    Un financement hybride adossé à des contrats existants

    Jusqu’ici, Shadow Santé s’était financée par ses contrats et par deux prêts de 100 000 euros. L’appel à la dette bancaire, en complément du capital, s’appuie sur cette activité existante et limite la part cédée aux investisseurs, qui détiendraient environ deux tiers du capital selon le fondateur. Le montant situe ce segment en phase d’amorçage plutôt que de consolidation.

    Un déploiement réel, des résultats encore à documenter

    La start-up revendique près de 300 clients, plus de 2 000 sites et 99 établissements signés sur l’exercice 2025, dont le CHU de Nice et les centres hospitaliers d’Antibes et de Grasse. Ces volumes attestent une adoption réelle de la mesure. Mais mesurer ne suffit pas à réduire : l’effet dépend de l’usage que les établissements font des données.

    Source : Paris Business Angels, publication LinkedIn annonçant la levée de fonds de Shadow Santé (22/09/2026) · fiabilité : Officielle.

     

  • Annonce d’un diagnostic par une IA : moins de stress, moins de mémorisation, selon Heidelberg

    Des chercheurs de l’université de Heidelberg ont publié le 29 juillet 2026, dans npj Digital Medicine, une étude comparant quatre façons d’annoncer un diagnostic grave :

    • Un médecin en présentiel.
    • Un médecin en visioconférence.
    • Un agent conversationnel écrit.
    • Et un avatar parlant.

    Ces deux derniers étant présentés comme une intelligence artificielle. Les 163 volontaires sains exposés à l’« IA » ont déclaré moins de stress que ceux reçus par un médecin, et leur taux de cortisol, l’hormone du stress, a baissé plus vite. En revanche, l’agent conversationnel écrit est le format où l’information a été la moins bien mémorisée.

    Pourquoi cela compte : un agent conversationnel peut rendre un échange moins pesant sans pour autant mieux informer le patient. Pour les établissements et les éditeurs qui envisagent ces outils dans les parcours, l’enjeu est de choisir le format selon ce que le patient doit retenir, et de mesurer sa compréhension, pas seulement sa satisfaction.

    Un protocole qui mesure la perception de l’IA, pas l’IA elle-même

    L’expérience a été menée de mai à octobre 2022. Chaque participant, dans le rôle d’un patient, recevait en deux entretiens un résultat génétique fictif positif pour la maladie de Huntington, une affection neurodégénérative rare. Cette maladie pouvant être détectée des décennies avant les premiers symptômes, l’annonce reste plausible pour une personne en bonne santé. Le contenu de l’annonce était identique dans les quatre conditions.

    Dans les deux conditions « IA », aucune intelligence artificielle n’intervenait réellement. Selon la méthode dite du « magicien d’Oz », un chercheur produisait les réponses en coulisse, à partir d’un script. Ce dispositif permet d’isoler un seul facteur : la croyance d’avoir affaire à une machine. Les écarts observés reflètent donc la perception des participants, et non les performances d’un système réel. Ce point compte d’autant plus que le règlement européen sur l’IA impose, depuis le 2 août 2026, d’informer les personnes qu’elles échangent avec une IA. Les effets liés à la perception d’une IA concerneront donc tout déploiement.

    Moins de stress face à l’« IA », mais une information moins bien retenue par écrit

    Conditions humaines et « IA » regroupées, le stress déclaré atteint en moyenne 63,50 sur 100 avec un médecin, contre 52,05 avec l’« IA ». Le taux de cortisol, mesuré dans la salive à cinq reprises, diminue dans tous les groupes, mais plus nettement dans les conditions « IA ». Selon les auteurs, le participant se sentirait moins jugé face à une machine, ce qui réduirait la pression sociale de l’échange.

    Ce stress plus faible ne s’est toutefois pas traduit par une meilleure mémorisation. Aux questions fermées sur le contenu de l’annonce, les participants de la condition écrite obtiennent des scores significativement inférieurs à ceux de la visioconférence et de l’avatar. Selon les auteurs, un texte lu dans un moment chargé d’émotion solliciterait fortement la mémoire de travail, sans l’appui de la voix ou de l’image qui aide à fixer l’information.

    La visioconférence ne pénalise pas la mémorisation

    La consultation humaine en visioconférence produit un stress comparable au présentiel et obtient les meilleurs scores de mémoire visuelle, devant le présentiel et l’agent conversationnel écrit. Les auteurs notent que ce résultat contredit une étude antérieure : il invite à ne pas tenir la visioconférence pour un format dégradé par principe, sans trancher la question.

    Un argument pour répartir les rôles entre humain et IA

    Les auteurs n’en concluent pas que l’IA devrait annoncer les diagnostics. Ils estiment au contraire que son usage doit être soigneusement pesé pour les communications médicales critiques. Ils voient en revanche un intérêt à un agent conversationnel proposé après la consultation, comme relais facile d’accès pour les patients qui hésitent à recontacter leur médecin ou qui peinent à le joindre.

    Évaluer la compréhension, pas seulement l’acceptabilité

    Selon les auteurs, les technologies conversationnelles ne devraient pas être jugées sur leur seule faisabilité technique ou sur leur acceptation par les usagers, mais aussi sur leurs effets psychologiques. Le cas de l’agent conversationnel écrit le montre : un format moins stressant peut laisser le patient moins bien informé.

    Ce que cela change

    Éditeurs et HealthTech. Pour des contenus à fort enjeu, un agent conversationnel purement écrit apparaît comme le format le moins adapté. La voix, un support visuel ou un récapitulatif consultable ensuite sont des pistes à tester, avec des mesures de compréhension dès les pilotes.

    Établissements de santé. Avant tout déploiement, ils peuvent cartographier les moments de communication d’un parcours (annonce, explication, suivi, questions courantes) et décider, pour chacun, s’il relève de l’humain, de l’IA ou des deux. L’information sur l’usage de l’IA gagne à être conçue comme une étape de l’expérience patient, non comme une simple mention légale.

    Plateformes de téléconsultation. L’étude n’apporte pas d’argument contre la visioconférence pour transmettre une information importante, à condition de soigner les supports partagés à l’écran.

    Source : Mayer C. J. et al., université de Heidelberg, « Perceptions of simulated artificial intelligence in medical consultations: associations with stress, memory, and perceived credibility », npj Digital Medicine, vol. 9, art. 586 (29 juillet 2026) · fiabilité : publication évaluée par les pairs.

  • Numérique en santé : 101 M€ levés cet été, plus que le T3 2025 avec moins d’opérations

    Numérique en santé : 101 M€ levés cet été, plus que le T3 2025 avec moins d’opérations

    Un plateau aux alentours de 90 M€ depuis trois ans

    Hors méga-tour, le troisième trimestre reste dans un couloir étroit : 87,1 M€ au T3 2024 hors Alan, 92,9 M€ au T3 2025 et 101 M€ cette année, à une semaine de la clôture. L’écart ne se joue pas sur le volume de capital, mais sur sa répartition.

    Moins d’opérations, mais un ticket moyen en hausse de 58 % :

    Neuf opérations contre treize au T3 2025 : le ticket moyen passe de 7,1 à 11,2 M€. Le ticket médian bouge à peine (4,7 M€ en 2025, 5 M€ en 2026), et les levées de 5 M€ ou moins restent majoritaires, autour de 55 %. C’est le haut du classement qui change. Implicity (35 M€) et Biolevate (30 M€) captent près des deux tiers des montants, quand le duo de tête de 2025, Median Technologies et One Bioscience, en pesait 40 %. Comme en 2025, aucune levée sous le million n’est recensée, et août ne compte qu’une opération : Lupin Dental (15 M€).

    Septembre porte désormais seul le trimestre :

    En 2025, juillet (45,2 M€) et septembre (44,2 M€) s’équilibraient. En 2026, juillet tombe à 11,6 M€ avec Click&Care, En Carta Diagnostics et Twinsight (1,6 M€), éditeur d’un jumeau numérique pour la chirurgie orthopédique. Septembre concentre à lui seul près des trois quarts des montants.

    Le montant total levé par l'ensemble de la HealthTech française au T3 2026 (101 M), confirmant le plateau autour des 90-100 M€ observé depuis trois ans. - H&TI
    Le montant total levé par l’ensemble de la HealthTech française au T3 2026 (101 M), confirmant le plateau autour des 90-100 M€ observé depuis trois ans. – H&TI

    Mêmes thèmes, mêmes investisseurs qu’en 2025

    La continuité frappe. La télésurveillance (RDS en 2025, Implicity en 2026) et l’automatisation documentaire (Juisci et Vocca hier, Biolevate aujourd’hui) restent les segments financés. Galeon, éditeur de DPI, a préféré un tour participatif de 6 M€ à une offre de rachat de 60 M€. À Marseille, le duo Région Sud Investissement et CAAP Création, déjà présent chez Rofim en 2025, finance ANA Healthcare. Orange Ventures, actionnaire de Rofim, co-mène Biolevate.

    Cependant, cette continuité du microcosme franco-français, bien qu’animée par des investisseurs fidèles, peine à masquer un véritable plafond de verre. Alors que l’écosystème tricolore se partage un gâteau qui stagne sous la barre des 100 millions d’euros depuis trois ans, d’autres acteurs européens changent radicalement de dimension.

    En parallèle, le suédois Tandem Health lève à lui seul 100 M$, soit 86,5 M€ : l’équivalent de 86 % de l’ensemble des levées françaises.

    Source : étude H&TI, mis à jour le 22 septembre 2026 – chiffres vérifiés et officiels

  • Doctolib, Nabla, Sonio : 6 françaises dans le palmarès mondial des HealthTech 2026

    Le TIME et le cabinet de données Statista ont publié, le 16 septembre, leur classement des « World’s Top HealthTech Companies of 2026 », qui distingue plus de 400 entreprises utilisant le numérique pour rendre les soins plus efficaces et accessibles. Chaque entreprise est rangée dans l’une de six catégories et reçoit l’un de trois niveaux : « Outstanding », « Very High » ou « High ». La liste cite notamment Tempus, Abridge, Maven Clinic et Spring Health.

    Pourquoi cela compte : l’IA et la gestion de l’information regroupent plus de la moitié des entreprises, contre 5 % pour la prévention. Les capitaux iraient aux outils qui allègent la documentation, comme les scribes médicaux, au gain de temps plus facile à démontrer qu’un bénéfice clinique. Sur ce segment mené par Abridge, preuves et intégration au SIH départageront les offres.

    Un classement qui mesure la solidité financière et la notoriété

    Selon la note de méthode de TIME, la performance financière (chiffre d’affaires par salarié, montants levés) pèse 50 % du score, la réputation dans les médias et sur les réseaux sociaux 30 %, et la fréquentation du site web 20 %. Aucun indicateur ne porte sur les résultats pour les patients ou les soignants. Une entreprise très financée et très médiatisée peut donc être bien classée sans avoir démontré le bénéfice de sa solution : le palmarès mesure une attractivité, pas une valeur clinique.

    L’IA et la gestion de l’information représentent plus de la moitié des entreprises

    Dans les données consultées par HTI, qui comptent 420 entreprises distinctes, 107 relèvent de l’IA et de l’analyse de données et 126 de la gestion de l’information de santé, contre 23 pour la prévention. Les capitaux se concentrent donc sur les outils qui allègent la documentation et l’organisation des soins, dont le bénéfice, du temps soignant libéré, serait plus facile à démontrer qu’un résultat clinique. Les scribes médicaux fondés sur l’IA l’illustrent : Abridge figure au niveau le plus élevé, aux côtés d’équivalents européens classés plus bas, comme Nabla (France), Corti (Danemark) ou voize (Allemagne).

    Six entreprises françaises, dont deux avec une « performance » classée « Very High« 

    Les États-Unis placent 303 entreprises, dont 52 des 62 classées « Outstanding » ; le Royaume-Uni en compte 22, l’Allemagne 5. La France en place 6 : Doctolib, Nabla, Sonio, Therapixel, Dental Monitoring et Medadom ; Sonio et Dental Monitoring obtiennent « Very High », les quatre autres « High ». Cet écart tient en partie à la méthode : en valorisant les montants levés et l’audience en ligne, elle avantage les marchés où les levées sont les plus élevées et la couverture médiatique anglophone la plus forte. Il reflète donc autant une capacité de financement qu’une différence de qualité, mais il oriente l’attention des investisseurs étrangers.

    La prévention haut de gamme attire des capitaux importants

    Selon le classement, une demande influencée par des célébrités se porte vers des services premium comme l’IRM du corps entier, proposés par Prenuvo et Neko, toutes deux classées « Outstanding ». Selon EU-Startups, Neko Health a levé 700 millions de dollars en juillet 2026 pour s’implanter aux États-Unis. Ces bilans payants posent une question aux systèmes publics : les anomalies détectées peuvent appeler des examens complémentaires financés par la collectivité.

    Le rang d’une entreprise ne remplace pas les preuves (évaluations publiées, références de déploiement, marquage CE), mais la liste peut aider à cartographier les fournisseurs par catégorie.

    La visibilité internationale se construit, notamment en publiant preuves et références en anglais.

    La demande de bilans de prévention premium est à anticiper, tout comme ses effets sur les dépenses en aval.

    Source : TIME et Statista, « World’s Top HealthTech Companies of 2026 » (16 septembre 2026). Fiabilité : étude déclarative.

     

    Annexe : classement complet des HealthTech 2026

    Entreprise Pays du siège Catégorie Niveau de performance Pays (libellé TIME) Catégorie (libellé TIME)
    AI Medical Service Japon IA et analyse de données Very High Japan AI & Data Analytics
    AIRS Medical Corée du Sud IA et analyse de données Very High Republic of Korea AI & Data Analytics
    Artemis Health États-Unis IA et analyse de données Very High United States of America AI & Data Analytics
    Bamboo Health États-Unis IA et analyse de données Very High United States of America AI & Data Analytics
    BC Platforms Suisse IA et analyse de données Very High Switzerland AI & Data Analytics
    Bluesight États-Unis IA et analyse de données Very High United States of America AI & Data Analytics
    CareDx États-Unis IA et analyse de données Very High United States of America AI & Data Analytics
    Caresyntax États-Unis IA et analyse de données Very High United States of America AI & Data Analytics
    Centauri Health Solutions États-Unis IA et analyse de données Very High United States of America AI & Data Analytics
    Clarify Health États-Unis IA et analyse de données Very High United States of America AI & Data Analytics
    Cleerly États-Unis IA et analyse de données Very High United States of America AI & Data Analytics
    ConcertAI États-Unis IA et analyse de données Very High United States of America AI & Data Analytics
    Constant Therapy Health États-Unis Télésanté et traitement Very High United States of America Telehealth & Treatment
    Convey États-Unis Gestion de l’information de santé Very High United States of America Health Information & Management
    CorroHealth États-Unis IA et analyse de données Very High United States of America AI & Data Analytics
    Corti Danemark IA et analyse de données Very High Denmark AI & Data Analytics
    CorVista Health États-Unis IA et analyse de données Very High United States of America AI & Data Analytics
    Cotiviti États-Unis Gestion de l’information de santé Very High United States of America Health Information & Management
    Coviu Australie Télésanté et traitement Very High Australia Telehealth & Treatment
    Crescendo Health États-Unis Gestion de l’information de santé Very High United States of America Health Information & Management
    Crossover États-Unis Gestion de l’information de santé Very High United States of America Health Information & Management
    Datavant États-Unis IA et analyse de données Very High United States of America AI & Data Analytics
    Datos Health États-Unis Télésanté et traitement Very High United States of America Telehealth & Treatment
    DELFI États-Unis IA et analyse de données Very High United States of America AI & Data Analytics
    Dental Monitoring France Gestion de l’information de santé Very High France Health Information & Management
    Digital Diagnostics États-Unis IA et analyse de données Very High United States of America AI & Data Analytics
    Dopavision Allemagne Télésanté et traitement Very High Germany Telehealth & Treatment
    Doximity États-Unis Télésanté et traitement Very High United States of America Telehealth & Treatment
    doxy.me États-Unis Télésanté et traitement Very High United States of America Telehealth & Treatment
    DrChrono États-Unis Gestion de l’information de santé Very High United States of America Health Information & Management
    Dreem Health États-Unis Diagnostic Very High United States of America Diagnostics
    DrFirst États-Unis Gestion de l’information de santé Very High United States of America Health Information & Management
    EDDA Technology États-Unis Diagnostic Very High United States of America Diagnostics
    eHealth Technologies États-Unis Gestion de l’information de santé Very High United States of America Health Information & Management
    Elation Health États-Unis Gestion de l’information de santé Very High United States of America Health Information & Management
    Electronic Caregiver États-Unis Gestion de l’information de santé Very High United States of America Health Information & Management
    Elemeno Health États-Unis Gestion de l’information de santé Very High United States of America Health Information & Management
    Element Science États-Unis Dispositifs médicaux et objets connectés Very High United States of America Medical Devices & Wearables
    Elemy États-Unis Télésanté et traitement Very High United States of America Telehealth & Treatment
    Ellipsis Health États-Unis IA et analyse de données Very High United States of America AI & Data Analytics
    Embold Health États-Unis IA et analyse de données Very High United States of America AI & Data Analytics
    Enlace Health États-Unis Gestion de l’information de santé Very High United States of America Health Information & Management
    Equip Health États-Unis Télésanté et traitement Very High United States of America Telehealth & Treatment
    Evidation Health États-Unis IA et analyse de données Very High United States of America AI & Data Analytics
    ezCaretech Corée du Sud Gestion de l’information de santé Very High Republic of Korea Health Information & Management
    Florence Healthcare États-Unis IA et analyse de données Very High United States of America AI & Data Analytics
    Force Therapeutics États-Unis Télésanté et traitement Very High United States of America Telehealth & Treatment
    GE HealthCare États-Unis Dispositifs médicaux et objets connectés Very High United States of America Medical Devices & Wearables
    Geneyx Israël Diagnostic Very High Israel Diagnostics
    Genome Medical États-Unis Télésanté et traitement Very High United States of America Telehealth & Treatment
    GenomOncology États-Unis IA et analyse de données Very High United States of America AI & Data Analytics
    Glenwood Systems États-Unis Gestion de l’information de santé Very High United States of America Health Information & Management
    Gripable Royaume-Uni Dispositifs médicaux et objets connectés Very High United Kingdom Medical Devices & Wearables
    Hazel Health États-Unis Télésanté et traitement Very High United States of America Telehealth & Treatment
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    TeleClinic Allemagne Télésanté et traitement High Germany Telehealth & Treatment
    Tellihealth États-Unis Dispositifs médicaux et objets connectés High United States of America Medical Devices & Wearables
    The Helper Bees États-Unis Gestion de l’information de santé High United States of America Health Information & Management
    Therapixel France Diagnostic High France Diagnostics
    Tomorrow Health États-Unis Gestion de l’information de santé High United States of America Health Information & Management
    Trilliant Health États-Unis Gestion de l’information de santé High United States of America Health Information & Management
    Twin Health États-Unis Télésanté et traitement High United States of America Telehealth & Treatment
    UltraSight États-Unis IA et analyse de données High United States of America AI & Data Analytics
    Updox États-Unis Gestion de l’information de santé High United States of America Health Information & Management
    UpLift États-Unis Télésanté et traitement High United States of America Telehealth & Treatment
    Verto Health Canada Gestion de l’information de santé High Canada Health Information & Management
    Vheda Health États-Unis Télésanté et traitement High United States of America Telehealth & Treatment
    Videra Health États-Unis Gestion de l’information de santé High United States of America Health Information & Management
    VillageMD États-Unis Gestion de l’information de santé High United States of America Health Information & Management
    Violet États-Unis IA et analyse de données High United States of America AI & Data Analytics
    Vitalacy États-Unis IA et analyse de données High United States of America AI & Data Analytics
    Voiceitt Israël IA et analyse de données High Israel AI & Data Analytics
    voize Allemagne IA et analyse de données High Germany AI & Data Analytics
    WearOptimo Australie Dispositifs médicaux et objets connectés High Australia Medical Devices & Wearables
    Welkin États-Unis Gestion de l’information de santé High United States of America Health Information & Management
    Wellfit États-Unis Gestion de l’information de santé High United States of America Health Information & Management
    WellSky États-Unis Gestion de l’information de santé High United States of America Health Information & Management
    XRHealth États-Unis Télésanté et traitement High United States of America Telehealth & Treatment
    Yodawy Égypte Télésanté et traitement High Egypt Telehealth & Treatment
    Yosi Health États-Unis Gestion de l’information de santé High United States of America Health Information & Management
    ZnanyLekarz Pologne Télésanté et traitement High Poland Telehealth & Treatment
    Zocdoc États-Unis Gestion de l’information de santé High United States of America Health Information & Management
    ZOE Royaume-Uni Prévention High United Kingdom Prevention
    Zyter|TruCare États-Unis Gestion de l’information de santé High United States of America Health Information & Management

  • Cancers : l’INCa et la Plateforme des données de santé s’engagent sur un accès aux données en 3 mois

    Le 4 septembre, l’Institut national du cancer (INCa) et la Plateforme des données de santé ont signé un accord-cadre, selon un communiqué de la Filière intelligence artificielle et cancers (FIAC) publié le 16 septembre 2026. Il prévoit un point d’entrée unique pour accéder aux données du Registre national des cancers et un délai d’accès de 3 mois aux données de remboursement dès 2027. La FIAC indique aussi que son financement public doit être renouvelé d’ici à fin 2026.

    Pourquoi cela compte : l’accès aux données nationales est l’un des délais qui pèsent sur la place de la France dans la recherche en cancérologie. La France a participé à 53 % des nouveaux essais cliniques européens, derrière l’Espagne à 68 %, selon la 15e enquête du Leem sur l’attractivité de la recherche clinique (mai 2026). Le même document compte 185 jours entre le dépôt d’un essai et l’inclusion du premier patient en France en 2025, contre environ 162 jours en Espagne. L’oncologie représente 44 % des essais menés en France, toujours selon le Leem. En bout de chaîne, le patient attend : le délai médian entre l’autorisation européenne d’un médicament et sa disponibilité remboursée est de 520 jours en France contre 56 jours en Allemagne, selon l’indicateur W.A.I.T. de l’EFPIA publié en mai 2026 ; en oncologie, il reste supérieur à 540 jours en France même en comptant l’accès précoce.

    Accès aux données : ce que prévoit l’accord et pourquoi il devance l’Europe

    Selon le communiqué, accélérer l’accès aux données est nécessaire pour que la France reste attractive pour la recherche. Les délais actuels ne sont toutefois pas chiffrés. L’accord repose sur deux chantiers.

    • Le premier est un guichet unique : une seule porte d’entrée pour déposer sa demande.
    • Le second est un catalogue de métadonnées standardisé, c’est-à-dire une description homogène des données disponibles, qui permet de savoir ce qui existe avant d’en demander l’accès.

    Pourquoi parler d’avance sur l’Europe ? L’Espace européen des données de santé (EHDS) est un règlement européen qui organise la réutilisation des données de santé pour la recherche. Il imposera à partir de 2029 un accès aux données sous 3 mois dans tous les États membres. En visant ce délai dès 2027, l’INCa et la Plateforme l’appliqueraient deux ans plus tôt. Deux limites sont à noter. L’engagement porte uniquement sur les données de remboursement hébergées par la Plateforme, et non sur les données cliniques des hôpitaux. Par ailleurs, les moyens mobilisés et le suivi du délai ne sont pas précisés.

    DANTE : tester si l’IA peut alléger le recueil des données de vie réelle

    Les données de vie réelle décrivent ce qui se passe pour les patients traités en pratique courante, en dehors des essais cliniques. Elles sont exigées dans le cadre de l’accès précoce, qui permet à des patients de recevoir un médicament avant son autorisation ou son remboursement. En contrepartie, un recueil de données est transmis à la HAS.

    Selon la FIAC, ce recueil est aujourd’hui laborieux, car les soignants manquent de temps pour saisir ces informations. Le projet DANTE, soutenu par France 2030, cherche donc à mesurer si l’IA peut extraire ces données aussi bien que le recueil manuel.

    L’étude compare trois modes de recueil sur 20 variables, comme les dates de soins, les doses ou la succession des traitements reçus, pour 147 patients. Vingt-deux établissements y participent : CHU, centres de lutte contre le cancer, hôpitaux généraux et cliniques privées. Cette diversité vise à vérifier que l’outil fonctionne dans des contextes différents. Le projet est accompagné par la CNIL. Les premiers résultats sont attendus mi-2027.

    Le projet reste ouvert à de nouveaux participants, l’étude exige au moins 147 dossiers patients pour démarrer l’analyse. Les centres hospitaliers et les CHU y seraient encore peu représentés.

    Financement : pourquoi la FIAC demande un renouvellement avant fin 2026

    Pour sa phase 2027, consacrée à l’intégration des projets dans la pratique, les industriels seraient prêts à revenir et trois nouveaux les rejoindraient. La part publique reste en revanche à confirmer. Selon Frédéric Collet, président de la FIAC, elle est essentielle car elle garantit la neutralité qui permet à des entreprises concurrentes de travailler ensemble. Il avance un apport de plus de 3 euros industriels pour chaque euro public. Ces chiffres mesurent l’activité de la filière, pas son effet sur les patients.

    Ce que cela change

    Chercheurs et promoteurs d’études : Un délai connu à l’avance permettrait de caler plus sûrement le calendrier d’un projet.

    Industriels du médicament : Si DANTE est concluant, le recueil exigé en accès précoce pourrait devenir moins coûteux. Les laboratoires non-membres disposent d’une fenêtre d’entrée en 2027.

    Établissements de santé : Les 22 centres de DANTE contribueront à définir les conditions d’usage de ces outils.

    À surveiller

    D’ici à fin 2026 : la décision de l’État sur le financement public de la FIAC.
    Courant 2027 : l’application effective du délai de 3 mois.
    Mi-2027 : les premiers résultats de DANTE.

    Source : Filière intelligence artificielle et cancers (FIAC), communiqué de presse « Filière IA et Cancers – La médecine du futur à portée de main » (16 septembre 2026) · fiabilité : officielle.

     

  • IQVIA rachète l’exploitant pharmaceutique Intsel Chimos

    L’Autorité de la concurrence a validé le rachat intégral d’Intsel Chimos par IQVIA Holdings, formalisé par un accord de cession d’actions. La filiale française d’IQVIA a finalisé l’acquisition fin juillet. Youssef Saker, qui pilotait déjà les opérations stratégiques et les fusions-acquisitions au comité exécutif d’IQVIA France, a été nommé directeur général d’Intsel Chimos, comme il l’a annoncé sur LinkedIn la semaine dernière.

    Le mouvement de marché

    IQVIA n’achète pas un fournisseur de données ou un prestataire d’essais cliniques, ses deux métiers historiques, mais un statut réglementaire. Intsel Chimos est un exploitant pharmaceutique au sens du code de la santé publique : il porte juridiquement la responsabilité de la pharmacovigilance, de la distribution et de la mise à disposition de plus de 80 médicaments, notamment via l’accès compassionnel et l’accès précoce. Ce rachat suit de cinq mois celui d’actifs de découverte de médicaments cédés par Charles River Laboratories, en février 2026 : IQVIA construit, acquisition après acquisition, une chaîne intégrée qui va désormais de la découverte à la commercialisation.

    Ce que cela signifie

    Un prestataire de services aux laboratoires devient lui-même porteur d’autorisations de mise sur le marché. La frontière entre sous-traitant et exploitant, jusqu’ici étanche dans l’écosystème pharmaceutique français, s’efface pour un acteur mondial déjà présent sur la quasi-totalité de la chaîne de valeur du médicament.

    Qui gagne, qui perd

    IQVIA gagne une capacité qu’il ne pouvait auparavant proposer qu’en s’appuyant sur des exploitants tiers, un guichet unique pour les laboratoires étrangers, biotechs américaines ou asiatiques notamment, souhaitant introduire un traitement innovant en France sans y créer de filiale. Ces mêmes biotechs, clientes potentielles, gagnent un raccourci d’accès au marché français. À l’inverse, les exploitants indépendants et les sociétés de commercialisation spécialisées perdent un partenaire neutre et risquent de voir IQVIA les concurrencer directement. Intsel Chimos, enfin, perd son indépendance : cet acteur français de niche, positionné sur les maladies rares et l’impasse thérapeutique, rejoint un groupe coté aux États-Unis.

    Ce que cela change en Europe

    L’opération, sous le seuil de compétence de l’Union européenne, a été traitée au niveau strictement national. Elle n’en dessine pas moins une tendance transposable ailleurs en Europe : les grands prestataires de recherche clinique, sous pression sur leurs marges historiques, cherchent à sécuriser des positions réglementaires locales plutôt que de rester de simples sous-traitants. Si le mouvement se confirme, des concurrents d’IQVIA pourraient être tentés de répliquer ce modèle dans d’autres pays européens, redessinant la carte des exploitants pharmaceutiques nationaux.

    Pourquoi cela compte : c’est la preuve qu’un acteur de la donnée et des essais cliniques peut désormais porter, seul, l’accès au marché d’un médicament jusqu’au patient. Pour les établissements et les décideurs publics, cela signale une concentration croissante, sur un segment sensible, entre celui qui identifie les patients par la donnée et celui qui leur délivre le traitement.

    Source : Autorité de la concurrence, décision n° 26-DCC-141 (juillet 2026) · fiabilité : officielle.

     

  • Aphasie primaire progressive : une analyse vocale de 1 à 2 minutes distingue les sous-types

    Des chercheurs de l’University of California San Francisco (UCSF) ont publié en août 2026 dans JAMA Neurology les résultats d’une étude sur l’analyse automatisée de la parole chez des patients atteints d’aphasie primaire progressive. À partir d’enregistrements vocaux de une à deux minutes, au cours desquels les patients décrivaient un dessin, l’algorithme a généré des profils de phrasé distincts pour les trois formes cliniques de la maladie : non-fluente/agrammatique, sémantique et logopénique. Les auteurs concluent que cette méthode produit des profils interprétables, pouvant servir d’aide au diagnostic différentiel et au suivi clinique.

    Pourquoi cela compte : cette étude s’attaque à un vrai goulot d’étranglement clinique. Le diagnostic différentiel des trois sous-types d’APP repose aujourd’hui sur des évaluations d’experts (neurologues du langage, orthophonistes spécialisés en troubles cognitivo-linguistiques) qui prennent du temps et restent concentrées dans un nombre restreint de centres. Hors de ces centres experts, l’accès à une classification fiable est limité, ce qui retarde la prise en charge et l’orientation thérapeutique des patients.

    Le protocole testé par l’équipe de l’UCSF tranche avec cette lourdeur : une à deux minutes d’enregistrement vocal, obtenues à partir d’un exercice simple de description d’image, suffisent à alimenter l’algorithme. Comparée à une évaluation neuropsychologique complète, qui mobilise plusieurs heures de passation et de cotation par un professionnel formé, cette approche constitue un protocole frugal, standardisable et duplicable à grande échelle.

    Cette frugalité illustre un mouvement plus large de l’IA appliquée à la santé : le passage d’une IA diagnostique « lourde », fondée sur l’imagerie cérébrale ou les biomarqueurs biologiques (liquide céphalo-rachidien, imagerie TEP), à une IA « légère », peu coûteuse et facilement embarquable dans des outils du quotidien, une téléconsultation, un cabinet de ville, voire un suivi à domicile. Un tel outil vocal ne nécessite ni équipement lourd ni déplacement du patient vers un centre spécialisé, ce qui ouvre la voie à un usage en dépistage de première ligne, avant orientation vers l’expertise neurologique.

    Cette étude reste néanmoins une preuve de concept : elle démontre la faisabilité de générer des profils distincts, mais ne constitue pas une validation clinique en conditions réelles ni une comparaison chiffrée à la classification experte de référence. Sa transposition à une patientèle francophone, dont les marqueurs prosodiques et lexicaux diffèrent de l’anglais, reste également à démontrer.

    Source : JAMA Neurology – Automated Speech Analysis to Identify Clinical, Anatomical, and Pathological Variants of Primary Progressive Aphasia – Août 2026 – fiabilité : publication évaluée par les pairs.

  • Licences de technologie : 11,5 mois de négociation en moyenne, contre 8 en 2020 (France Biotech)

    Le 11 septembre, France Biotech, l’association des entrepreneurs de l’innovation en santé, a présenté son Plan d’Accélération de l’Innovation en Santé. Ses 11 propositions sont réparties en trois priorités : le passage à la recherche appliquée, l’accompagnement des entreprises et l’accès des patients aux innovations. L’association les adresse aux pouvoirs publics à l’approche des débats budgétaires et des échéances électorales de 2027.

    Pourquoi cela compte : le plan suggère que le principal frein à l’innovation en santé tiendrait moins à la qualité de la recherche qu’aux temps de transaction entre les acteurs. Négociation d’une licence, accès aux données, contractualisation d’un essai, entrée dans un marché public : chaque étape ajoute des mois, qui pèsent lourdement sur des entreprises aux ressources limitées. Cet enseignement présente un intérêt pratique : réduire ces délais ne dépend pas uniquement de la loi. Les établissements, les offices de transfert et les centrales d’achat qui sauront proposer des contrats-types, des circuits simplifiés ou des engagements de délais pourraient se différencier dès maintenant auprès des porteurs de projets, sans attendre les arbitrages de 2027.

    Aussi, le plan souligne que la valeur issue de la recherche française profite insuffisamment au territoire. Dans un contexte budgétaire contraint, la réponse pourrait passer moins par de nouveaux financements que par une meilleure articulation des dispositifs existants avec la localisation des activités. L’Allemagne explore cette voie en liant certains avantages tarifaires à la présence de R&D sur son sol. Les effets de cette approche restent à évaluer. Elle ouvre néanmoins une piste de réflexion pour les décideurs publics et les régions : examiner comment les aides, l’accès aux données ou la commande publique pourraient mieux soutenir l’ancrage territorial des innovations.

    Transfert de technologie : des délais qui tendent à s’allonger

    Selon l’association, la négociation entre offices de transfert de technologie (OTT) et PME dure en moyenne 11,5 mois, contre 8 mois en 2020. Pour les solutions d’IA issues de CHU ou de laboratoires, la licence peut porter sur des objets plus complexes qu’un brevet : algorithmes, poids de modèles, données d’entraînement. Les start-up ont intérêt à anticiper ces délais dans leur plan de financement. Pour les établissements, des contrats-types et des délais indicatifs pourraient constituer un atout d’attractivité.

    Trésorerie : un point de vigilance pour les acheteurs

    Le communiqué indique que 41 % des HealthTech se déclarent en tension de trésorerie. L’indicateur ne semble pas directement comparable à l’étude publiée par l’association en 2025, qui faisait état de 72 % d’entreprises rencontrant des difficultés de trésorerie, contre 63 % en 2024. Quelle que soit la mesure retenue, ces données invitent les directions des achats et les DSI hospitalières à porter une attention particulière aux clauses de réversibilité, de séquestre du code source et de portabilité des données. Il s’agit d’une bonne pratique de gestion du risque.

    Données de santé : un enjeu inscrit dans le calendrier européen

    La proposition sur l’accès « sécurisé et simplifié » aux données de santé reste formulée en termes généraux, et le document complet pourrait en préciser les contours. Elle s’inscrit dans un contexte structurant : le règlement sur l’espace européen des données de santé, entré en vigueur en mars 2025, prévoit une application de l’usage secondaire pour l’essentiel à partir de 2029. Les établissements dotés d’un entrepôt de données de santé peuvent dès à présent se préparer à leur futur rôle de détenteurs de données. Les start-up d’IA gagneront de leur côté à intégrer les délais d’accès dans leurs feuilles de route de validation.

    Commande publique : s’appuyer sur les outils existants

    Le plan appelle à mobiliser davantage la commande publique en faveur des innovations. Plusieurs leviers sont déjà disponibles : l’achat innovant sans mise en concurrence sous 100 000 € HT, le partenariat d’innovation et les centrales d’achat (RESAH, UniHA, CAIH). Leur usage progresse mais reste inégal. Cela s’explique notamment par la prudence des acheteurs face au risque et par la difficulté, pour les jeunes entreprises, d’objectiver une valeur médico-économique. Des démarches peuvent être engagées dès maintenant, en parallèle d’éventuelles évolutions.

    Des enseignements à tirer de l’Allemagne

    L’Allemagne a adopté en 2024 deux lois qui éclairent les pistes avancées par France Biotech. La première, sur l’usage des données de santé (GDNG), est en vigueur depuis le 26 mars 2024. Elle a créé un guichet central et fonde l’accès sur la finalité d’intérêt général de la demande plutôt que sur l’identité du demandeur. La seconde, sur la recherche médicale (MFG), ouvre jusqu’au 30 juin 2028 la possibilité de prix de remboursement confidentiels, en contrepartie d’une remise de 9 % et d’activités de recherche menées en Allemagne. Ce dispositif doit être évalué fin 2026, et ses effets restent donc à mesurer. Il illustre une manière de relier incitations et localisation de la R&D. La France dispose déjà de la convention unique pour les essais industriels à l’hôpital. S’inspirer de cette logique pour les licences des OTT pourrait constituer une piste à explorer.

    Les 11 propositions

    • Accélérer, harmoniser et sécuriser le transfert de technologies par les OTT.
    • Renforcer la culture économique et entrepreneuriale des chercheurs.
    • Développer les passerelles entre secteurs public et privé.
    • Clarifier et simplifier le rôle des acteurs de l’accompagnement.
    • Cibler et diversifier le financement des HealthTech.
    • Mieux valoriser les partenaires du développement non clinique et clinique.
    • Structurer l’accompagnement du développement industriel.
    • Faciliter un accès sécurisé et simplifié aux données de santé.
    • Instaurer une consultation précoce, intégrée et contradictoire de l’ANSM, de la HAS et du CEPS.
    • Mobiliser davantage la commande publique en faveur des innovations.
    • Anticiper la simplification des règlements européens MDR et IVDR.

    Source : France Biotech, communiqué « De la recherche à la création de valeur : France Biotech dévoile son Plan d’Accélération de l’Innovation en Santé » (11 septembre 2026) · fiabilité : officielle.