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“Un médecin voyant un patient fait de la recherche sans le savoir parce qu’il récolte des données de santé qui vont alimenter des entrepôts de données, et donc contribuer à la création de cohortes virtuelles” : c’est l’une des convictions portée par le Pr. Antoine Magnan (Hôpital Foch) lors de la diffusion de la web TV “Parlons IA” organisée par Astrazeneca, le 2 février 2024 pour aborder la question de l’intelligence artificielle (IA) en pneumologie.

Réunissant médecins, mathématiciens, universitaires et experts du secteur du numérique en santé, la deuxième édition de cette conférence en ligne avait pour objectif de débattre des enjeux majeurs de la décision médicale et de l’IA en pneumologie. Les échanges ont pu adresser plusieurs problématiques, de l’évolution des pratiques médicales à la dimension sociétale et éthique de l’IA, en soulignant la question cruciale de la formation des médecins à ces nouvelles avancées technologiques.

Parlons I.A : l’après ChatGPT

Depuis la première édition de “Parlons IA” en novembre 2022, le monde de l’intelligence artificielle a connu le raz-de-marée ChatGPT. Ce logiciel a révolutionné la façon d’utiliser les algorithmes d’IA qui sont désormais de plus en plus génératifs s’alimentant eux mêmes d’informations et de données de manière continue. Isabelle Laforgue, directrice “digital, transformation, innovation” chez AstraZeneca France indique que le secteur de la santé accuse encore un retard par rapport à d’autres secteurs : alors qu’un tiers des données produites en France sont des données de santé, ces dernières “sont encore sous exploitées pour la mise en place de technologies alimentées par l’IA”.

Une émission en 6 axes :

Les débats se sont concentrés sur 6 axes permettant de mettre en lumière tant les opportunités que les défis soulevés par l’intégration de l’IA dans les processus de prise de décisions médicales :

• Introduction : vers une médecine influencée par l’IA ou l’inverse ? ;
• IA et décisions médicales : décryptage des nouveaux horizons technologiques ;
• IA et startup : réalités, réglementations et perspectives ;
• IA et pratique médicale : impacts pour la pratique et la formation des médecins ;
• IA et médecins : défis éthiques et transformations de la relation patient-médecin ;
• IA, décisions médicales et pneumologie : un avenir à imaginer et construire ensemble.

Compétences, métiers et acculturation : cas d’usage, pratique, formation

Un manque de connaissances des médecins :

L’une des principales causes du retard de l’intégration de l’IA dans le monde de la santé est le manque de connaissance des médecins à propos de cette matière. Bernard Aguilaniu, pneumologue et professeur de médecine à l’université de Grenoble, explique que “les médecins n’ont pas totalement intégré l’IA dans leur activité, sauf en oncologie, en radiologie ou pour ce qui est de la télésurveillance parce que cela permet une fiabilité et une rapidité diagnostique. Mais ils ne l’utilisent pas directement pour le soin”.

L’étape supérieure et indispensable pour faire avancer la médecine et les soins grâce à l’IA serait de l’utiliser pour la prise de décision quant aux soins. Pour cela, le professeur Aguilaniu recommande de penser avec les professionnels de la tech pour comprendre le fonctionnement de l’IA et son intérêt pour le domaine de la santé. Pour lui, il est important que les médecins comprennent l’IA, “même si on ne leur demande pas d’être experts, ni d’être mathématiciens, parce que c’est un autre métier”.

L’importance de la co-construction de dispositif d’IA avec les médecins :

Cette même remarque a été évoquée par le professeur Sylvie Leroy, pneumologue au CHU de Nice, indiquant que pour s’approprier l’intelligence artificielle, les professionnels de santé “doivent d’abord savoir l’utiliser comme un outil”. Pour elle, la meilleure manière de créer cette appropriation de l’IA par les médecins est que ces derniers soient à l’origine des dispositifs de santé numérique alimentés par des algorithmes d’IA.

Grâce à cette appropriation, les médecins pourront, aux côtés des ingénieurs et mathématiciens, coconstruire des “outils qui viennent s’intégrer dans leurs habitudes de fonctionnement, qui faillent leurs tâches  et qui ne sont pas durs d’utilisation”. Ces outils vont leur permettre de laisser “plus de temps pour les cas les plus complexes et permettre de redonner du temps aux patients”.

Intégrer l’IA dans la formation :

Antoine Magnan explique qu’”on assiste à une révolution complète de la médecine et de la carte mentale du professionnel de santé qui vient renverser le principe même de la médecine puisque le citoyen va maintenant aller voir le professionnel de santé avant d’être malade”. L’IA va permettre de “penser avec le patient avant qu’il ne soit malade pour récolter des données qui généreront des algorithmes pour créer une prévention avant la maladie”. La relation soignant/patient va se transformer en relation prévenant/prévenu et c’est dans cette optique que la formation des soignants doit évoluer.

La formation et l’enseignement attendu pourrait viser 3 grands axes :

• avoir une formation sur l’IA pour comprendre comment elle fonctionne ;
• avoir une formation qui permet au médecin de juger si les biais intégrés par l’algorithme dans son raisonnement sont acceptables ou non ;
• avoir une formation pour comprendre la façon dont l’IA fait sa prédiction.

Le professeur Magnan précise que le but n’est pas que tous les médecins deviennent des ingénieurs ou des mathématiciens même s’il “encourage les doubles cursus permettant de former des médecins-ingénieurs”.

Défis éthiques et réglementaires

Un cadre réglementaire qui peut parfois freiner l’innovation :

Le retard de l’intégration de l’IA au monde de la santé n’est pourtant pas de la seule faute du manque de formation ou de connaissance des médecins pour l’IA : le cadre réglementaire apparaît comme un frein à l’innovation et à la mise sur le marché de dispositifs médicaux alimentés par l’IA. Sandrine Degos, présidente de Care Insight, explique que cette mise sur le marché doit être précédée d’une “validation scientifique des outils” ce qui peut repousser la date où ces innovations seront utilisées par les praticiens et les patients, même si “des fast tracks existent”.

Ce constat est partagé par Yann Le Guillou, co-fondateur et COO de Biosency, mettant au point une solution qui permet de prévenir une crise de bronchopneumopathie chronique obstructive (BPCO) 10 jours avant qu’elle n’arrive. Pour le moment cette solution n’est pas remboursée mais devrait l’être “au mieux dans 4 ans, soit près de 10 ans après le début de son développement” car elle fait actuellement l’objet d’une étude clinique. “La technologie évolue rapidement et encore plus dans le secteur de l’IA” et l’IA d’une solution doit être figée et ne doit pas être modifiée lorsqu’elle fait l’objet d’une étude clinique. Yann Le Guillou explique que lorsque sa solution sera totalement remboursable, la technologie aura fortement évolué et la solution ne sera plus aussi bénéfique pour le patient.

L’entrée en vigueur de l’IA Act prévue cette année :

Après l’accord provisoire conclu entre le Conseil de l’Europe et le Parlement européen en décembre 2023, l’AI Act a été ratifié par les 27 états membres de l’Union européenne (UE), le 2 février 2024. Ce texte de loi européen doit permettre de « favoriser le développement et l’adoption d’une intelligence artificielle (IA) sûre et digne de confiance » sur le marché unique de l’UE par les acteurs privés et publics, mais aussi de « stimuler l’investissement et l’innovation dans le domaine de l’IA en Europe ». Cette ratification du texte ne voit cependant pas son entrée en vigueur. Plusieurs étapes doivent encore intervenir avant la publication de l’AI Act au Journal officiel (JO) de l’Union européenne.

Des problèmes éthiques pour le patient ?

Si les outils d’IA génératives permettent aux médecins de dresser des meilleurs diagnostics plus rapidement, lorsqu’il sont mis entre les mains des patients, ils peuvent s’avérer aussi dangereux. Selon Sylvie Leroy, de nombreux patients “vont sur ChatGPT avant la consultation et viennent donc avec un diagnostic, alors qu’avant ils venaient avec une pathologie”. cela demande de “passer du temps à défaire ce diagnostic, sauf s’il s’avère bon, pour en dresser un nouveau”.

D’autres questions éthiques se posent : les outils sont parfois alimentés par des données qui peuvent ne pas être bonnes ou ne pas être éthiques. Bernard Aguilaniu prend comme exemple une IA qui s’alimente de comptes-rendus médicaux et explique que certains stéréotypes comme celui du “syndrome méditerranéen” va alimenter l’IA, ne comprennant pas que c’est un stéréotype et va donc se construire sur cette base et va réutiliser des données pouvant être non éthiques ou dépassées. Il insiste donc sur l’importance d’utiliser de bonnes données.

De plus, l’empathie peut être complexe pour la sécurité des patients. Serena Villata, directrice de recherche au CNRS et directrice scientifique adjointe à l’Institut 3IA Côte d’Azur, explique que “maintenant, les IA sont très empathiques et vont agir avec les patients avec empathie : des patients peuvent donc croire qu’ils interagissent avec un autre être humain et ça n’est pas le cas. Et ça, ça peut être dangereux”.

Marché et acteurs de l’écosystème

Les start-ups, véritable moteur de l’utilisation de l’IA en santé :

Malgré différents freins réglementaires et éthiques à la généralisation des outils d’IA en santé, les start-ups sont les acteurs qui développent le plus de solutions alimentées par des algorithmes d’IA. Isabelle Laforgue explique qu’AstraZeneca accompagne des start-ups, souvent les acteurs qui créént les nouvelles innovations en IA “pour que l’IA rentre dans l’usage et soit adoptée par les utilisateurs” qu’ils soient patients ou praticiens.

Sur les plus de 40 start-ups accompagnées par le géant de l’industrie pharmaceutique, les solutions fonctionnant le mieux sont celles qui sont directement et exclusivement à destination du patient “parce que l’interopérabilité des logiciels n’est pas encore au point alors qu’avec le smartphone : l’interopérabilité a été traitée pour lui donc c’est plus facile d’utilisation”. Elle indique que ces acteurs de l’écosystème que sont les start-ups est “tout à fait prête et dynamique” pour le patient “impatient”.

Une cartographie des solutions d’IA en pneumologie de Health & Tech Intelligence :

Au cours d’une des 6 tables rondes, Sandrine Degos a présenté la cartographie des solutions d’IA en pneumologie dressée par Health & Tech Intelligence. Dans cette cartographie, non exhaustive, HTI a recensé les solutions embarquant de l’IA d’aide à la décision médicale et d’aide au diagnostic présentes en France.

La majorité de ces solutions sont des logiciels (57 %) ou des applications mobiles (24 %). Les outils d’aide au diagnostic en imagerie permettant de détecter des nodules, des lésions ou des épanchements pleuraux par l’utilisation du deep learning.

Les outils d’aide à la décision médicamenteuse et à la prescription, comme par exemple la solution de Posos qui permet de fournir une information rapide et fiable concernant la prescription de certains médicaments dans des situations complexes, notamment en pneumologie comme c’est le cas au CH de Saint-Denis. Ce type d’outil permet de sécuriser la prise de décision et gagner du temps médical.

Le machine learning (23 %) et le deep learning (32 %) sont les 2 types d’IA les plus utilisées par les solutions de cartographie.

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Des bases de données plus accessibles, applications d’intelligence artificielle (IA) plus calibrées pour développer la recherche médicale, et une France leader européen de la gestion de données en santé… Autant de problématiques et d’ambitions discutées lors d’une table ronde organisée dans le cadre de la conférence la Filière intelligence artificielle du cancer (Fiac) à PariSanté Campus, le 31 janvier 2024. Cette discussion, animée Virginie Lasserre, directrice des Affaires externes chez Janssen France, a réuni :
• Romain Cazavan, CEO de Medexprim ;
• Carole Dorphin, directrice des partenariats au Health Data Hub ;
• Franck Le Ouay, co-fondateur et CEO de Lifen ;
• Michaël Pressigout, CPTO chez Adlin Science ;
• Vincent Susplugas, CEO de Collective Thinking.

L’usage de l’IA supervisée et l’IA on supervisée

2 méthodes permettent de traiter de la donnée de santé avec l’IA. “L’IA non supervisée qui identifie des éléments indésirables dans un ensemble de données, elle identifie par elle-même sur des dizaines de milliers de données les défauts, comme une erreur médicamenteuse chez un patient ou un retard transfusionnel”, rappelle Vincent Susplugas (Collective Thinking). “D’autres IA ont des apprentissages supervisés sur des pathologies, avec un ensemble de diagnostics ou d’actes trouvés dans les données.” Ce processus fonctionne bien lorsque le volume de données est important. Mais la problème se pose dans le cas où elles ne le sont pas, comme pour les maladies rares.

L’enjeu de la représentativité géographique :

La dimension géographique est centrale dans la représentativité des données en France, où l’ensemble du territoire est digitalisé et possède des “datas centers”. Pour Romain Cazavan (Medexprim), cela est étroitement lié au degré de maturité des établissements : “Nous sommes au niveau de la curation et de la mise en qualité de la donnée, tant que les établissements de santé en sont à construire un entrepôt avec des use cases et un data model qui traite la question clinique”. D’où l’importance d’assurer le développement de la structure et à la mise en qualité de la donnée de manière homogène sur tout le territoire national.

Maîtriser la gestion des données

“Nous devons être leader en Europe, nous avons les données, les médecins, tout l’écosystème”, plaide Romain Cazavan. “L’Espagne est parfois en avance car elle est plus collaborative. Si nous le sommes aussi, la France pourra générer de nouvelles capacités de sourcing”.

De son côté, Vincent Susplugas rappelle que le niveau de structuration d’un pays à un autre n’est pas le même et que la France a encore beaucoup de travail à accomplir, mais qu’elle peut “atteindre ses objectifs si elle est proactive et collaborative, notamment avec ses données en cancer du poumon, une cause nationale”.

Des obstacles à l’accès et à l’usage de la data :

Le patrimoine de données de santé en France étant colossal, l’enjeu principal reste l’accessibilité : “Il faut avoir un discours de transparence sur la réalité de l’accès à la donnée”, déclare Michaël Pressigout (Adlin Science). “Pour entraîner les modèles d’IA, il nous faut des quantités de données énormes. Or, même si nous avons des bases de données partout, nous avons encore du mal à y accéder”, explique-t-il. Bien que la réglementation française est contraignante pour les éditeurs souhaitant “ouvrir leurs données”, les experts soulignent que la DGOS travaille pour adapter les politiques publiques pour aller dans ce sens.

Des données accessibles mais homogènes aussi :

L’un des défis majeurs pour les acteurs de la data en santé est de parvenir à avoir une homogénéité de la donnée, c’est-à-dire que les données soient collectées de la même manière et d’une qualité équivalente. Selon Franck Le Ouay (Lifen) : “Il y a des difficultés avec les études multicentriques, avec un réseau d’experts propre à chaque étude ou chaque pathologie. Nous avons donc un maillage unique pour chaque étude et nous pouvons très difficilement nous baser sur un entrepôt de données en cours de montage, avec une maturité et des technologies différentes.”

Carole Dorphin (Health Data Hub) rappelle, pour sa part, que “les accès à des données de santé sont dépendants de la finalité poursuivie, du référencement, du consentement des patients… Ceci a un impact sur le délai d’attente.”

APSoren, un partenariat entre Collective Thinking et le HDH

Dans le cadre d’un partenariat entre Collective Thinking et le Health Data Hub, le projet APSoren s’articule autour de 3 IA dédiées au parcours de soins, sur des réseaux neuronaux artificiels concernant les traumatismes crâniens. “Nous avons été capables de générer les variables de la recherche sur 2 millions de documents en 8 heures”, dévoile Vincent Surplugas. “Humainement, le calcul aurait pris 108 ans”.

Le projet souhaite étendre ses algorithmes à d’autres pathologies comme le diabète, le cancer ou les maladies neurodégénératives.

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Un pacemaker sans fil à double chambre : c’est l’innovation développée par le laboratoire pharmaceutique Abbott qui a remporté le prix de la meilleure innovation du CES 2024 dans la catégorie “digital health”. En concurrence avec 55 autres produits, dont le multiscope de Withings, c’est le “stimulateur cardiaque sans fil à récupération d’énergie” d’Abbott, nommé AVEIR, qui a fait la plus forte impression au jury de la Consumer Technology Association à Las Vegas cette année.

Dans le sillon du stéthoscope intelligent

Le dispositif d’Abbott permettant de traiter les patients atteints d’une bradycardie (un rythme cardiaque lent, inférieur à 60 battements par secondes) succède au stéthoscope portable connecté AeviceMD, développé par la société singapourienne Aevice Health. Grâce à la mesure de plusieurs types de données, dont la fréquence respiratoire ou la fréquence cardiaque, ce stéthoscope alimenté par des algorithmes d’intelligence artificielle (IA) permet au patient :

• de détecter d’éventuelles anomalies dans sa respiration ;
• de suivre l’évolution de sa maladie lors de la prise de son traitement ;
• ou encore d’échanger avec des professionnels de santé en téléconsultation.

La révolution de la double chambre

Approuvé par la Food and Drug Administration (FDA) en juillet 2023, le dispositif AVEIR d’Abbott est le premier système de stimulation sans fil à double chambre au monde. Sans parler de double chambre, le système de stimulation sans fil est déjà une révolution en lui-même puisqu’il convertit les oscillations du cœur en tension, alors qu’un pacemaker classique est un dispositif implanté dans l’organisme du patient lui fournissant des impulsions électriques destinées à stimuler les muscles cardiaques.

Une implantation par chirurgie mini-invasive

Ce dispositif sans fil permet tout d’abord au patient d’être équipé d’un système de stimulation cardiaque sans avoir à subir une lourde intervention chirurgicale, puisque le pacemaker est introduit à l’aide d’une chirurgie mini-invasive : à l’aide d’un cathéter, un système est introduit dans la ventricule droite du coeur quand le second est introduit dans son oreillette droite.

Abbott indique qu’avec cette introduction par le biais d’un cathéter, il sera plus facile de retirer le dispositif dans le cœur du patient si ce dernier nécessite un changement de traitement ou s’il n’a plus besoin de ce dispositif.

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2 chambres qui communiquent grâce à un signal

Après cette implantation, les deux chambres du pacemaker vont communiquer grâce à un signal émis par la technologie i2i d’Abbott pour permettre de détecter un affaiblissement du rythme cardiaque du patient et d’envoyer une décharge électrique pour stimuler son muscle cardiaque.

Ce type de dispositif novateur permet au patient de profiter de tous les avantages d’un pacemaker sans certains inconvénients comme :

• n’avoir aucune complication liée au plomb présent dans les pacemaker basique qui peut causer des infections, une érosion de la peau ou encore la formation de chéloïdes ;
• aucune restriction de mouvement du bras après l’implantation.

Cependant, plusieurs inconvénients à ce type de système de stimulation sans fil ont été relevés par une étude* publiée sur le site de l’American Heart Association en 2023. Parmi ces inconvénients ont retrouve notamment que la batterie ne dure pas aussi longtemps que pour un pacemaker classique (entre 7 et 12 ans contre plus de 15 ans) et que – contrairement à ce qu’a affirmé Abbott – l’extraction de ce type de dispositif est difficile ce qui pourrait forcer les chirurgiens à introduire de nouveau système de stimulation sans fil dans le coeur du patient sans extraire les anciens.

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Dans un tour de table mené par le fonds d’investissement Wendel Growth et aussi Bpifrance ou Elaia Partners, la biotech française Aqemia a levé 30 millions d’euros, a-t-elle annoncé le 30 janvier 2024. Spin-off de l’École normale supérieure (ENS) et du CNRS, l’entreprise avait déjà levé 30 millions d’euros auprès de ses investisseurs historiques en octobre 2022, ce qui porte à 60M€ les fonds levés en série A par la start-up. À l’époque, Aqemia avait exprimé son ambition de “lancer ses propres projets en oncologie”. Par ailleurs, un partenariat conclu avec Sanofi, en décembre 2023, doté d’un budget de 140 millions d’euros, visait à permettre à la start-up d’” accélérer la découverte de petites molécules dans divers domaines thérapeutiques”, en exploitant sa plateforme.

La start-up compte utiliser ces nouveaux fonds pour :
• continuer de développer sa plateforme ;
• continuer de lancer et développer ses propres projets en oncologie ;
• et enfin lancer ses premiers essais cliniques.

Déjà 12 projets lancés

“Contrairement aux plateformes basées exclusivement sur l’IA qui ont besoin de données expérimentales rares et chères pour s’entraîner”, la plateforme d’Aqemia “génère ses propres données” à l’aide d’algorithmes de physique théorique issus de 12 années de recherches menées à l’université de Cambridge, à Oxford, à l’École normale supérieure (ENS) et au CNRS. La start-up est ainsi capable de générer des molécules innovantes très rapidement, dès l’identification de nouvelles cibles thérapeutiques difficiles.

Une rapidité qui lui a permis de lancer 12 projets depuis sa création en 2019. Ces projets portent principalement sur la découverte de thérapies anticancéreuses et plus spécifiquement contre “les cancers du sang et ceux entraînant des tumeurs”.

Prioriser les projets internes aux partenariats multiples

Maximilien Levesque, CEO et cofondateur de la start-up, perçoit cette nouvelle levée de fonds comme un “nouveau chapitre dans l’histoire d’Aqemia qui permettra de faire progresser les programmes de recherche de médicaments”, alors que 3 projets internes de la biotech “sont en phase de test sur des animaux”.

Revenant sur le partenariat avec Sanofi, il a aussi indiqué que ce dernier atteste du succès de la plateforme d’Aqemia, rappelant que l’objectif premier de la start-up n’est pas de multiplier les partenariats mais de se concentrer sur “ses propres projets”.

Les premiers essais cliniques dès 2025 ?

Pour continuer le développement de sa plateforme, Aqemia compte utiliser une partie de ses fonds pour recruter de nouveaux collaborateurs et ainsi doubler le nombres de ses salariés. Pour Maximilien Levesque, passant de 50 à 100 personnes, d’ici la fin d’année 2025, devrait permettre d’améliorer l’IA de la plateforme qui “invente des molécules thérapeutiques” afin qu’à terme, “en tapant le nom de la maladie sur un ordinateur, la molécule permettant de la soigner sorte directement”. Lorsque les projets auront dépassés la phase de test sur des animaux, la start-up lancera ses premiers essais cliniques pour ses traitements. Aqemia espère démarrer ces essais dès 2025.

Une implantation future à Boston (USA) :

La même année au cours de laquelle la biotech française souhaite prendre une tournure internationale : Maximilien Levesque explique que l’un des objectifs de sa société est de s’implanter à Boston aux Etats-Unis, qui est “le hub le plus concentré en biotechs et en pharma” dans le monde et où l’on trouve “une très forte concentration de talents, qui n’existe pas encore en France ou en Europe”.

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Intégration, interopérabilité, valorisation des données de vie réelle au service des parcours de santé… Des enjeux majeurs évoqués lors de la conférence organisée par la Filière intelligence artificielle du cancer (Fiac) à PariSanté Campus, le 31 janvier 2024. Lors de cette journées d’échange et de réflexion, plusieurs acteurs de l’écosystème ont pu s’exprimer et présenter leurs travaux, notamment Marie Daudé, directrice générale de l’Offre de soins (DGOS), et autour d’une table ronde :
• Jean-Michel Behier, directeur médical chez BMS ;
• Lionel Bensimon, directeur Health Economics & Outcomes Research chez MSD ;
• Guillemette Jacob, co-fondatrice et CEO de Seintinelles ;
• Jérôme Krulik, directeur médical chez Pfizer ;
• et Muriel Dahan, directrice de la Recherche et du Développement chez Unicancer.

Valoriser le patrimoine national des données de santé

Selon Marie Daudé (DGOS), au Ministère de la Santé et du Travail, 3 grands axes data sont mis en place : l’accès à la donnée, la structuration et la massification. “Notre objectif est de disposer sur le territoire de données de santé pertinentes en termes de catégories, de profondeur historique, de massivité et de qualité afin de répondre aux besoins d’usage requis par l’écosystème de la santé numérique”. Un travail qui devra être fait en collaboration “avec les acteurs nationaux issus du soin, de la recherche et des entreprises” dans le but de “valoriser notre patrimoine national de données.”

Afin d’y parvenir, la plateforme de données en cancérologie de l’Institut national du cancer (Inca) est censée regrouper au même endroit différentes sources dont le Système national des données de santé (SNDS), les registres épidémiologiques des cancers ainsi que les centres de dépistages. « J’ai souhaité la création de deux nouveaux départements : l’un consacré aux enjeux numériques pour l’offre de soin et l’autre aux enjeux de données pour le pilotage de nos politiques », affirme Marie Daudé. Le département numérique sera placé auprès de la DGOS pour interagir avec les acteurs du secteur. Le département de la donnée prendra en compte les données de santé mais aura un champ plus large, notamment les ressources humaines et hospitalières afin de mieux éclairer les politiques publiques par la suite.

L’enjeu de l’intégration et de l’interopérabilité

La masse de données de santé s’accroît chaque jour, avec 12 millions de documents intégrés dans Mon espace santé (MES) par mois. Une réelle opportunité pour le dépistage, le diagnostic et le soin, tous inclus dans un parcours global. Pour la directrice de la DGOS, “la France dispose d’un patrimoine de santé très riche, qui devient aujourd’hui cloisonné et peu interopérable”. D’où la nécessité d’agir pour lever certains obstacles, comme la complexité et la longueur des démarches d’accès aux données.

Pour y répondre, 2 chantiers sont en cours :

• le premier consiste à intégrer les données de santé nationales au Health Data Hub (HD) d’ici 2 ans, notamment avec un allégement de la réglementation française dans le cadre du futur règlement européen sur les données de santé ;
• le deuxième consiste à adapter les standards de données pour renforcer leur interopérabilité et leur valorisation.

“Les bases de données sont peu appareillées entre elles, alors que les analyses de parcours de vie et de soins complets apportent une plus-value importante”, souligne Marie Daudé. Et d’ajouter : “Le chaînage des données de vie réelle avec les SNDS à travers les entrepôts santé représentent un enjeu important, notamment en automatisant le processus.”

Un questionnaire patient pour évaluer le parcours de soins

« Au travers d’un projet de recherche, il serait intéressant pour la Fiac d’évaluer un questionnaire en vie réelle pour avoir une meilleure connaissance du patient, de sa perception de l’utilisation au-delà de l’efficacité et de la tolérance”, explique Jean-Michel Behier (BMS). “L’idée serait de mieux comprendre “comment il vit son parcours et son apport thérapeutique dans son quotidien”. Un questionnaire qui viendra enrichir la base de données afin de mieux évaluer les besoins des patients dans leur parcours de soins. D’après Jérôme Krulik (Pfizer) : “Les parcours de soins sont éclatés et complétement différents. Nous voulons utiliser des algorithmes pour les reconstituer”.

Impliquer les patients pour s’adapter à leurs besoins :

L’enjeu d’impliquer les patients en amont de la conception et de la protocolisation d’une étude clinique est devenu primordial. “Nous avons fait un regard croisé patient-médecin car il était indispensable d’avoir les associations de patients. Ces dernières nous ont permis d’identifier les dimensions à explorer dans les questionnaires et de revoir le langage des questions afin qu’il soit adapté au patient”, souligne Lionel Bensimon (MSD). “Il faut créer une dynamique et un engagement de la communauté citoyenne”.

Une dimension psycho-sociale à prendre en considération :

Au-delà de la logistique des flux de données, les sciences humaines et sociales ont un rôle à jouer pour comprendre l’attente des patients et leur ressenti lors de leur traitement. Guillemette Jacob, fondatrice de Seintinelles, une plateforme de recherche collaborative mettant en relation les chercheurs et les citoyens afin d’accélérer la recherche sur le cancer, raconte comment son association œuvre pour impliquer les patients et établir un dialogue avec eux : “Nous travaillons sur un essai thérapeutique à l’échelle européenne où les patients voient des psychologues afin de ne pas leur imposer un fardeau de remplissage trop important.” Un travail en amont très instruction, selon elle, pour identifier leurs préoccupations véritables.

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Rester dans la course avec les autres Gafam dans le déploiement de logiciels d’intelligence artificielle (IA) générative et de grands modèles de langages multimodaux (LLM). Alors que Google, Amazon,  Microsoft ont depuis plusieurs mois lancé des solutions alimentées par des LLM, dans le sillon de ChatGPT développé par OpenAI, Apple qui a récemment dévoilé son premier modèle accessible à sa clientèle, appelé “Ferret”. Le géant américain n’est pourtant pas à la traine sur les dispositifs alimentés par l’IA puisque son casque de réalité virtuelle (VR), l’Apple Vision Pro, qui sort ce mois de février 2024 aux États-Unis, apparaît comme l’outil VR le plus abouti des Gafam. Par ailleurs, les employés du fabricant du iPhone utilisent déjà, en exclusivité depuis 2023, le chatbot “Apple GPT”.

Un LLM alimenté par 34 000 conversations d’ajustement d’instructions

La particularité de Ferret est que ce LLM ne marche pas uniquement comme un robot conversationnel qui se contente de répondre aux questions posées par l’utilisateur : il permet aussi de répondre à des requêtes qui se réfèrent à une image, grâce à une analyse très poussée des régions des images sélectionnées par l’utilisateur à l’aide de point ou de box.

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Plus d’un million de données d’ajustement

Cette particularité a été permise grâce à un entraînement du LLM par le Ground-and-Refer Instruction-Tuning (GRIT) qui est un ensemble de données d’ajustement d’instructions pour la référence et l’ancrage multimodal, composé d’1,1 million d’échantillons. Cet ensemble de données comprend plusieurs types de connaissances, comme celles reliés à des objets, des animaux, ou encore des raisonnements qui peuvent être plus ou moins complexes.

En plus du GRIT, Ferret est alimenté par 34 000 conversations d’ajustement d’instructions qui ont été collectées avec l’aide de ChatGPT et qui ont pour objectif de faciliter l’entraînement son entraînement en vue d’une meilleure instruction possible par l’utilisateur.

Comme présenter dans l’article de recherche publié sur arXiv, Ferret est composé :

• d’un encodeur d’image qui sert à extraire des embeddings d’image ;
• d’un échantillonneur visuel qui comprend l’espace de la photo et qui peut en extraire les informations de manière régionale ;
• d’un grand modèle de langage multimodal qui sert à produire la réponse en se basant sur le texte de l’utilisateur, l’image et la ou les région(s) sélectionnée(s).

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Déjà un concurrent à GPT-4 ?

Utilisé par arXiv, le LLM d’Apple montre déjà des résultats surprenants. Si GPT-4 est la référence de base pour les chatbots alimentés par des IA génératives, les chercheurs de l’université new-yorkaise de Columbia ont voulu comparer les performances de ce dernier modèle avec celui développé par OpenAI et plus précisément GPT-4V qui permet à l’utilisateur d’ajouter une image à sa requête .

Pour ce qui est des réponses à des questions générales, GPT-4 surpasse Ferret. Cependant, le LLM d’Apple montre d’excellents résultats en matière de recherche dans des petites régions d’une image, ainsi que dans l’ancrage avec lequel il peut par exemple repérer des feux de circulation, même dans des situations complexes. Choses que GPT-4V arrive moins bien à faire.

Pour le moment, aucune date de sortie n’a été annoncé par le géant américain, même si l’article de arXiv précise que ce LLM sera open source et donc accessible à tous de manière gratuite, ou au moins la version basique du logiciel.

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Dans ses guidelines publiées en janvier 2024, l’Organisation mondiale de la santé (OMS) propose la création d’une agence de recherche publique pour le développement de l’intelligence artificielle (IA), soulignant l’importance d’une représentation équitable et éthique dans la gouvernance mondiale.

De la sensibilisation avant une adoption globale

A l’échelle mondiale, l’OMS publie régulièrement depuis 2021 des rapports et des lignes directrices pour la bonne gouvernance et la réglementation de l’IA. Elle œuvre pour promouvoir l’éducation et la sensibilisation à l’IA à travers des initiatives ciblant les professionnels de santé, les décideurs du secteur et le grand public.

De son côté, l’Unesco a aussi publié des recommandations sur l’éthique pour l’IA mettant en avant l’importance de la surveillance humaine des systèmes intelligents, adoptées en 2021 par ses 193 pays membres.

Des efforts d’harmonisation en Europe

Sur le Vieux continent, la Commission européenne a introduit en avril 2021 la première proposition de cadre réglementaire concernant l’IA. Puis, en décembre 2023, le Conseil et le Parlement européens sont parvenus à un accord provisoire historique pour mettre en place des règles harmonisées sur l’utilisation de l’IA dans l’Union européenne (UE). Ainsi, les systèmes d’IA seront soumis à une analyse et une classification en fonction du niveau de risque qu’ils présentent pour les utilisateurs, ce qui résultera en une réglementation adaptée en fonction du risque. De plus, la Commission européenne va créer un nouvel Office européen de l’IA pour assurer la coordination de ce cadre entre tous les pays membres de l’UE.

En France, la CNIL a annoncé le 16 mai 2023 un plan d’action pour encadrer le développement de l’IA et préparer l’entrée en vigueur du règlement européen AI Act. Ce plan souligne l’importance cruciale de la protection des données dans la régulation de l’IA.

L’enjeu de la protection des données

Avec environ 145 pays dans le monde disposant de réglementations sur la protection des données, cette dernière joue un rôle significatif et interagit étroitement avec la réglementation de l’IA. Les données étant essentielles pour l’entrainement et le fonctionnement des systèmes d’IA, des lois existantes (tel que le RGPD au sein de l’UE) mettent en lumière les efforts mondiaux pour adapter les réglementations à l’évolution technologique.

La Commission européenne a identifié 11 pays qui garantissent une protection adéquate pour le transfert de données, conformément au RGPD, sans nécessiter des mesures supplémentaires.

🔴 ACCÉDER À L’INDICATEUR COMPLET :

👉 L’ensemble des données relatives au panorama international des politiques et réglementations sur l’IA sont accessibles via ce lien :

Dans cet indicateur, H&TI revient en synthèse sur :

1️⃣ les différents rapports de l’OMS et de l’OCDE concernant la gouvernance, la réglementation et les politiques régissant l’IA à travers le monde ;

2️⃣ ainsi que sur la protection des données et son lien étroit avec cette réglementation.

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Un service d’accès aux soins (SAS) dans chaque département, davantage d’assistants médicaux, paiement des rendez-vous médicaux non honorés, réforme du dispositif MonSoutienPsy… Le Premier ministre, Garbriel Attal, a inscrit la Santé en priorité de son discours de politique générale, prononcé devant l’Assemblée nationale le 30 janvier 2024. Des enjeux importants comme la prévention, le grand âge, la santé numérique et l’intelligence artificielle n’ont cependant pas été évoqués. Gabriel Attal a, par ailleurs, exprimé sa volonté de faire de la France un pays “pleinement souverain” : une souveraineté industrielle, technologique et numérique, créatrice d’innovations et d’emplois.

Dans cet article, Health & Tech Intelligence fait le point sur les mesures phares pour la santé annoncées par le Premier ministre.

Un objectif prioritaire : plus de temps médical

Pour répondre à la problématique de l’accessibilité des soins et de la disponibilité des soignants, Gabriel établit son diagnostic : “Malgré le travail de nos soignants, le temps médical manque. Nos compatriotes ne trouvent pas de médecins et les délais aux urgences se rallongent. Cela se traduit par la désertification de notre pays, et par la saturation de nos hôpitaux.” La solution qu’il propose se décline en 3 piliers :

1er pilier : agir pour qu’il y ait plus de médecins devant les Français

Cela consistera en :

• la régularisation des médecins étrangers sur le territoire français ;
• la nomination d’un émissaire chargé “d’aller chercher à l’étranger” des médecins qui voudraient venir exercer en France ;
• la reconnaissance de l’expertise et de la volonté de soignants “qui ont fait beaucoup d’études et ont une vraie expérience”, à travers l’ouverture d’un pont directe pour la 3e année de médecine pour les professionnels de santé du niveau bac+5 ayant plusieurs années d’expérience.

2e pilier : agir pour qu’il n’y ait aucun territoire oublié

Cette action passera, selon le Premier ministre, par la dotation de tous les départements du pays d’un SAS. Ce dernier permettant “un progrès notable dans l’accès aux soins non programmés”, Gabriel Attal déclare que “dès cet été, chaque département devra être doté d’un service d’accès aux soins, avec des professionnels organisés pour assurer la permanence des soins”.

3e pilier : libérer les médecins pour qu’ils se concentrent sur le soin

Dans le but d’améliorer l’attractivité de tous les métiers du soin, le Premier ministre promet de permettre aux médecins “de pouvoir se consacrer davantage aux patients et moins aux formalités administratives”, grâce à :

• l’accélération du passage de 6 000 à 10 000 assistants médicaux ;
• la libération de 2,5 millions de consultations tous les ans pour les patients ;
• la réduction du nombre de rendez-vous médicaux non honorés, en faisant, dès cette année, payer les patients qui ne se présentent pas sans prévenir.

La santé mentale, grande cause du gouvernement

“Je veux faire de la santé mentale de notre jeunesse, une grande cause de notre action gouvernementale”, insiste Gabriel Attal. Plusieurs mesures “immédiates” ont été mises en avant :

• la réforme du dispositif MonSoutienPsy sera faite ;
• l’augmentation du tarif remboursé de la consultation psychologique ;
• l’installation d’une maison départementale des adolescents dans chaque département ;
• le recrutement de plus d’infirmières scolaires, en plus d’une prime qui leur sera versée en mai et d’une revalorisation de leur salaire.

Réaction de la FHF : “un réarmement qui reste à prouver”

Tout en se réjouissant des “quelques mesures positives en faveur d’une meilleure réponse aux besoins de santé”, la Fédération hospitalière de France (FHF) pointe certaines questions centrales qui restent sans réponse à ce stade.

“Nous attendons des réponses budgétaires claires et rapides, c’est-à-dire des moyens supplémentaires”, regrette Arnaud Robinet, président de la FHF. “Faute de quoi, c’est le désarmement qui nous guettera. Il en va de même pour le secteur médicosocial. L’absence de confirmation d’une loi Grand Âge et du plan de création de 50 000 emplois d’ici 2030 est source d’inquiétudes, et nous attendons un engagement fort et rapide du Gouvernement pour bâtir l’avenir.”

La nécessite une politique programmée et ambitieuse :

Pour répondre à des enjeux déterminants pour l’avenir du service public, tels que le financement, l’organisation de la recherche et de la formation des professionnels, la FHF rappelle notamment la nécessité :

• de tracer un cap clair des réformes et des objectifs communs à tous les acteurs de santé ;
• d’interroger l’adéquation entre le nombre de médecins actuellement formés par spécialité et les besoins de santé de demain ;
• de créer 1000 nouveaux postes de praticien hospitlo-universitaire (HU) ;
• de repenser le projet de recruter des médecins à l’étranger qui “ne peut constituer une solution durable”.

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