alexandre

  • 40 solutions dans l’écosystème de l’IA pour les services d’urgences

    40 start-ups proposent des solutions d’IA pour les services d’urgences

    Les services d’urgences, confrontés à une pression croissante et à des besoins d’efficacité, voient émerger un écosystème d’innovations porté par 40 start-ups spécialisées dans l’intelligence artificielle. Ces solutions couvrent principalement l’aide au diagnostic, avec des outils comme qXR ou Corex qui assistent les radiologues dans la détection de pathologies thoraciques ou cardiaques afin de fluidifier la prise en charge des patients. D’autres, comme Saniia Urgences+ ou Optacare, optimisent la prédiction des flux hospitaliers en anticipant les admissions, les temps d’attente ou la gestion des lits, améliorant ainsi l’efficience opérationnelle. Enfin, l’arrivée récente de jeunes pousses telles que FollowMe Urgences ou Sclépios IA souligne un apport continu d’innovations, même si la distribution des initiatives traduit la maturité croissante de ce marché.

    Le secteur le plus fourni est celui de l’aide au diagnostique d’urgence, avec 12 solutions dédiées. Dans cette catégorie on peut notamment mentionner qXR. Utiliser au CHU de Rennes; de Poitiers et de Nancy, QXR un outil assistant les radiologues et les services d’urgence dans la détection des pathologies thoraciques en radiographie. Une liste de travail avec la classification des examens en “normal” et “anormal” permet aux radiologues et aux médecins urgentistes de prioriser le flux des patients aux urgences. Du même type, la solutions Corex analyse les scanners cardiaques de manière automatisée, détectant les plaques molles non obstructives potentiellement dangereuses, elle est utilisée dans les hôpitaux de Perpignan, Cochin, Foch, aux instituts mutualistes Monsouris et à l’institut Arnault Tzanck.

    7 solutions pour la prédiction des flux

    La solutions de prédictions des flux la plus utilisée actuellement est celle de l’entreprise suisse Saniaa. Saniia Urgences+ est une solution d’IA pour services d’urgences qui calcule en temps réel les temps d’attente et de passage, informe chaque patient de son parcours, et prédit la charge opérationnelle jusqu’à 5 jours pour adapter les ressources. Elle s’intègre aux DPI/GAM pour anticiper admissions, imageries, hospitalisations et sorties, et propose un Smart Bed Management pour orienter rapidement vers le lit le plus adapté, réduisant interruptions et améliorant l’efficience. Elle est actuellement utilisée à Valenciennes depuis 2018 où elle a été développée avant de s’étendre aux CHU de Nice, Châlon sur Saône et Villefranche sur Saône. La solution d’Optacare, qui dispose de plusieurs offre dans le domaine du pilotage d’hôpitaux, et elle aussi déployée dans plusieurs hôpitaux, celui de Nancy et de Champagne-Sud.

    10% des solutions ont moins de 3 ans, une dynamique mesurée.

    4 solutions ont été créées au cours des trois dernières années : FollowMe Urgences, développée en octobre 2022 par MyCareProcess pour informer les patients en temps réel sur leur prise en charge aux urgences ; Sclépios IA, fondée en 2023 par le Dr Andréï Galindo pour la valorisation automatisée de l’activité hospitalière ; Bits2Beat Predictive Analytics, lancée en 2022 pour l’analyse prédictive du rythme cardiaque ; et SAUsmart, dont la version opérationnelle de prédiction des flux aux urgences a été déployée en novembre 2023. Cette répartition temporelle suggéré un marché relativement mature surtout des technologies d’intelligence artificielle.

    Cartographie des solutions d’IA pour les services d’urgences @HTI

     

     

  • Ophtalmologie en mutation : entre crise de ressources et révolution numérique

    L’ophtalmologie en France traverse une double tension : une demande exponentielle — 45 millions de patients concernés par un trouble visuel — et une offre médicale en crise, avec moins de 6 praticiens pour 100 000 habitants et un corps professionnel vieillissant. Les délais d’attente et les inégalités territoriales se creusent, tandis que le coût socio‑économique des pathologies oculaires dépasse 11 milliards d’euros par an. Face à ce défi, le numérique s’impose en catalyseur : délégation d’actes aux orthoptistes, télé‑ophtalmologie, intelligence artificielle de diagnostic et robot‑chirurgie bouleversent déjà les pratiques. L’essor des entrepôts de données, comme ceux des Quinze‑Vingts ou du CHU de Nice, alimente la recherche de nouvelles cohortes et biomarqueurs, renforçant le rôle pionnier de l’ophtalmologie dans la médecine des données. Parallèlement, l’oculomique et l’IA de dépistage révèlent le potentiel de l’œil comme miroir des maladies chroniques, du diabète aux démences. Ces innovations redessinent un parcours de soins désormais articulé entre prévention, suivi prédictif et thérapies augmentées, à condition de lever les défis éthiques et organisationnels.

    📌Ophtalmologie en France : une pénurie aggravée face à 45 millions de patients, le numérique en renfort

    Avec seulement 4 617 ophtalmologistes en activité en 2025, soit 5,96 praticiens pour 100 000 habitants, la spécialité souffre d’inégalités territoriales criantes et d’un vieillissement de ses effectifs, près de 20 % ayant plus de 60 ans. Alors que 45 millions de Français présentent un trouble visuel, avec 800 000 cas de myopie et 600 000 de presbytie nouveaux chaque année, les délais d’attente explosent. Le coût des pathologies oculaires atteint 11 milliards d’euros annuels, dont 2,5 pour les troubles réfractifs et 583 millions pour la DMLA. Pour répondre à cette demande croissante, la délégation d’actes aux orthoptistes, la télé-ophtalmologie et l’intelligence artificielle s’imposent comme leviers majeurs de réorganisation et d’efficience des soins.

    👉 Plus de détails sur «Ophtalmologistes en France : moins nombreux, plus sollicités, davantage assistés par le numérique».

    📌Forte augmentation des entrepôts de données de santé : l’ophtalmologie en pointe avec les projets 15-20 et SYNAPSE

    En sept ans, les entrepôts de données de santé (EDS) sont passés de 3 projets recensés par la CNIL en 2017 à 100 en 2024, portés par 88 acteurs. L’hôpital des 15-20 a déployé en 2022 un EDS dédié à l’ophtalmologie, alimenté par plusieurs centaines de milliers de consultations et d’examens annuels, afin d’affiner phénotypage et génotypage. De son côté, le CHU de Nice a lancé SYNAPSE en 2023 pour collecter en vie réelle des données sur les tumeurs oculaires rares, comblant un manque majeur de cohorte structurée. Ces initiatives illustrent comment les EDS deviennent des leviers stratégiques pour la recherche, l’innovation et l’amélioration des parcours de soins en ophtalmologie.

    👉 Plus de détails sur «EDS en ophtalmologie : une réponse aux besoins de cohortes larges et structurées».

    📌 Plus de 110 000 scans rétiniens démontrent le potentiel de l’IA pour dépister précocement démence, diabète et maladies cardiovasculaires.

    L’oculomique, qui associe imagerie rétinienne et intelligence artificielle, ouvre une ère nouvelle dans le dépistage non invasif des maladies chroniques. Plus de 110 000 analyses montrent que l’amincissement rétinien est lié à 294 gènes associés au diabète, aux démences ou à la sclérose en plaques. Des systèmes comme MIRA, RETIPROGRAM ou Quartz atteignent jusqu’à 90 % de performance pour la rétinopathie diabétique et permettent déjà d’évaluer les risques neurodégénératifs et cardiovasculaires, certains en moins de 20 secondes. Ces avancées promettent une intégration en routine dès 2026, à condition de surmonter l’opacité des algorithmes et le manque de données harmonisées.

    👉 Plus de détails sur «Nouvelle ère de l’oculome : Plus de 110 000 scans rétiniens révèlent des biomarqueurs précoces de démence».

    📌Télémédecine et IA : comment l’ophtalmologie a basculé dans l’ère numérique depuis le Covid-19

    Depuis la pandémie de 2020, l’ophtalmologie mondiale a connu une transformation numérique sans précédent, portée par la télémédecine et l’essor de l’IA. Aux États-Unis, le recours aux téléconsultations est passé de 3% à 77% en quelques mois, tandis que plus de 15 000 examens IA de dépistage de la rétinopathie diabétique ont été réalisés entre 2021 et 2023. En Europe, le NHS a lancé RETFound, entraîné sur 1,6 million de scans, et l’Allemagne a publié en 2025 des lignes directrices pour un usage éthique de l’IA. En Asie, la Chine mise sur l’IA pour ses 110 millions de diabétiques, le Japon expérimente le dépistage oculaire par smartphone et la Corée du Sud affiche une sensibilité de 95% avec son Med-Fundus AI, confirmant une mutation mondiale des pratiques ophtalmologiques.

    👉 Plus de détails sur «Télémédecine et IA : comment l’ophtalmologie a basculé dans l’ère numérique depuis le Covid-19».

    📌Ophtalmologie : l’IA révolutionne le diagnostic avec 94% de précision et des bilans en 6 minutes

    L’intelligence artificielle s’impose dans l’ophtalmologie en atteignant jusqu’à 94 % de précision diagnostique et en permettant de réaliser plus de 100 mesures par œil en seulement six minutes. De la détection automatisée des pathologies rétiniennes à la microchirurgie robotisée, des plateformes comme Retinax, RTX1 ou FemtoMatrix transforment le diagnostic, la recherche et la chirurgie. Plus de 1 200 structures en France utilisent déjà des logiciels connectés pour centraliser et analyser les données, accélérant le suivi des patients. Ces innovations permettent d’optimiser les coûts (jusqu’à -30 % de main-d’œuvre) et d’améliorer l’accès aux soins, du dépistage jusqu’aux thérapies avancées.

    👉 Plus de détails sur «IA et ophtalmologie : un éventail de solutions déjà déployées».

    📌« IA et ophtalmologie : 20 cas d’usage entre déploiement hospitalier et limites de la recherche »

    L’intelligence artificielle transforme rapidement l’ophtalmologie : plus de 20 cas d’usage sont déjà recensés en France et en Europe, du dépistage automatisé de la rétinopathie diabétique – première cause de cécité évitable – jusqu’au suivi prédictif de la DMLA. Des outils comme OphtAI ou aiVista analysent en quelques secondes les images de fond d’œil et orientent les patients, améliorant équité et rapidité d’accès aux soins, tandis que d’autres applications optimisent le suivi à distance ou fluidifient le parcours grâce à l’automatisation administrative. Toutefois, près d’un quart des usages identifiés restent sans solution opérationnelle, en particulier pour les maladies rares ou les situations « experts », freinés par le manque de données et la complexité clinique. L’ophtalmologie illustre ainsi à la fois la puissance de l’IA lorsqu’elle répond à un besoin massif et les difficultés de passage de la preuve scientifique à une application industrielle.

    👉 Plus de détails sur «20 cas d’usage pour comprendre l’impact de l’IA sur la filière ophtalmologique».

    📌Ophtalmologie en France : un parcours de soins structuré de la prévention à l’innovation

    En France, la prise en charge ophtalmologique repose sur une chaîne structurée associant médecins généralistes, orthoptistes, opticiens et ophtalmologues, afin d’assurer dépistage, suivi et traitements spécialisés. Les centres experts, comme les CHU ou l’Hôpital des Quinze‑Vingts, prennent en charge les cas complexes grâce à l’imagerie avancée, à la chirurgie et aux urgences. Les structures de basse vision accompagnent les patients malvoyants par des programmes de réadaptation, soutenus par un riche tissu associatif. Enfin, l’innovation est stimulée par les start-up, les SATT et les tiers‑lieux, qui travaillent à transformer la recherche et les données cliniques en solutions concrètes pour améliorer les soins.

    👉 Plus de détails sur «De la prévention au suivi spécialisé : la chaîne de soins en ophtalmologie».

     

  • De la prévention au suivi spécialisé : la chaîne de soins en ophtalmologie

    Médecins, orthoptistes, et opticiens pour le dépistage et premiers recours

    Le parcours d’un patient commence généralement par la visite chez un médecin généraliste avant d’être réorienter vers des médecins spécialistes. Lors de visite de santé au travail ou en milieu scolaire la vue est souvent testée, cela permet de la prévention secondaire et de détecter au plus tôt des troubles de la vision. Cela permet de limiter l’impact des troubles de la vision, de commencer au plus tôt les actions nécessaires, et d’adresser à des médecins spécialistes ceux qui doivent l’être.

    Les orthoptistes assurent principalement la rééducation visuelle et le dépistage des troubles de la vision, tandis que les opticiens prennent en charge le premier conseil ainsi que le renouvellement des lunettes et des lentilles dans le cadre des ordonnances valides.

    Ces professions doivent ensuite réorienter les patients vers les ophtalmologues quand cela est nécessaire.

    Une prise en charge spécialisée fournie

    Les ophtalmologues, les centres spécialisés (FOReSIGHT, Hôpital national des Quinze‑Vingts, services d’ophtalmologie des CHU) et les cliniques privées dédiées assurent la prise en charge spécialisée des maladies oculaires, du diagnostic avancé à la chirurgie et au suivi des cas complexes, avec urgences, imagerie de pointe et plateaux techniques médico‑chirurgicaux. C’est dans cette strate de l’organisation des soins que sont générés le plus de données via la réalisation d’imagerie et de questionnaires médicaux.

    De nombreuses associations de patients et de centre régionaux basse vision

    Des centres régionaux de basse vision assurent une prise en charge dédiée et pluridisciplinaire sur le territoire, avec rééducation et réadaptation pour préserver l’autonomie des personnes malvoyantes. En parallèle, un large écosystème d’associations et de centres experts porte la voix des patients et les accompagne, particulièrement pour les maladies rares, en coordonnant information, orientation et défense des droits. Ces organisations peuvent être une source d’informations importantes dans les difficultés que rencontrent les malades, notamment dans la coordination des soins.

    Les start-up conçoivent des solutions innovantes qui seront ensuite utilisées par les ophtalmologues et les hôpitaux spécialisés. Pour ce faire elles ont notamment besoin d’avoir accès à des données homogénéisées, centralisées et de qualités. Dans le développement de leurs solutions elles peuvent être accompagner par le Tiers-Lieu Novavue des tiers‑lieux d’innovation peuvent les accompagner dans l’expérimentation et le prototypage. Enfin les SATT cherche à valoriser les résultats de la recherche publique en la transformant en innovations concrètes. Ceci en finançant la maturation, en sécurisant la propriété intellectuelle et en facilitant le transfert vers le marché des connaissances universitaires.
    Cartographie de l’écosystème de l’ophtalmologie @HTI

  • La France deuxième pays en terme de robotisation chirugicale, loin derrière les Etats-Unis

    Parc de robots chirurgicaux par habitants : la France en 4ème position

    Face à l’essor de la robotique chirurgicale, Health&Tech Intelligence propose une analyse comparative internationale des six pays les plus avancés dans ce domaine : États-Unis, Japon, France, Royaume-Uni, Allemagne et Suisse. L’article analyse la densité des parcs robotiques, le taux d’interventions assistées par robot, la spécialisation par discipline, ainsi que la diversité des systèmes autorisés. Les États-Unis dominent tant par le nombre de robots installés que par le taux d’utilisation, tandis que la France, bien positionnée en proportion d’actes robot-assistés, se distingue par une forte spécialisation en urologie. Ce panorama met en lumière les dynamiques nationales, les marges de progression et l’essor d’une concurrence technologique internationale.

    Les États-Unis dominent très largement le classement mondial de la chirurgie robotique, avec environ un robot chirurgical pour 75 000 habitants. Par exemple, ils regroupent à eux seuls près de 50 % de tous les robots da Vinci installés dans le monde, soit plus de 5 100 systèmes sur leur territoire à la fin de l’année 2023. Le Japon arrive en deuxième position, avec un robot pour 200 000 habitants ; le pays comptait près de 800 installations récentes. La Suisse suit, avec un robot chirurgical pour 225 000 habitants et un parc de 250 robots fin 2023, puis la France avec environ un robot pour 250 000 habitants, l’Allemagne avec environ un pour 350 000 habitants, et enfin le Royaume-Uni, où l’on observe un robot chirurgical pour 700 000 habitants. Cela traduit des marges de progression particulièrement fortes au Royaume-Uni.

    Part d’intervention chirurgical robot assistées, la France deuxième

    La chirurgie robot-assistée progresse à un rythme soutenu dans le monde, mais son taux d’utilisation globale reste limité. Les États-Unis dominent une nouvelle fois nettement le classement avec environ 15,1 % des interventions de chirurgie générale bénéficiant d’une assistance robotique. La France se situe autour de 5 % de l’ensemble des chirurgies, avec une ambition officielle d’atteindre 10 % d’ici 2030. En Allemagne, le taux global est estimé entre 2 % et 3 %. Le Royaume-Uni présente un taux d’utilisation compris entre 1 % et 2 %, reflétant à la fois une adoption inégale et une politique de déploiement progressive dans le NHS. Le Japon, malgré plus de 570 systèmes robotiques, reste autour de 1 % à 2 % pour la population générale, bien que certains segments, notamment les personnes âgées, affichent des taux plus élevés. Enfin, en Suisse, la pénétration est comparable, avec 1 % à 2 % des interventions robotisées et 33 robots recensés en 2018. Les écarts observés s’expliquent principalement par l’organisation des systèmes de santé, le financement de l’innovation et la structuration de l’offre hospitalière.

    La France deuxième en part d’opération robot assistées toute opération confondu, mais uniquement grâce à l’urologie

    Pays Urologie Thoracique Digestive Gynécologique
    France 58,9% (19 230/32 655) 16,3% (1 814/11 157) 6,2% non-bariatrique (2 753/44 058)
    5,2% bariatrique (1 879/36 359)    		 6,0% hystérectomies (2 362/39 375)
    7,6% promontofixations (1 497/19 586)
    États-Unis ~80% des prostatectomies 11% des lobectomies en forte hausse ND 60,8% des hystérectomies
    Japon ND ND ND 17,4% des procédures mini-invasives
    Royaume-Uni 60-92% des prostatectomies PND ND ND
    Allemagne 27,3% 5,5% 55,7% 11,5%
    Suisse ND ND ND ND

    La chirurgie robot-assistée présente des profils d’adoption très variables selon les pays et les spécialités. L’urologie demeure la spécialité pionnière dans tous les pays étudiés, grâce à la maturité technologique pour les prostatectomies et à un remboursement précoce par les systèmes d’assurance maladie. Les États-Unis affichent les taux d’adoption les plus élevés avec 80 % des prostatectomies robot-assistées, suivis par le Royaume-Uni (60 à 92 %) et la France (58,9 %).

    La chirurgie digestive occupe une place contrastée : leader en volume aux États-Unis et représentant 55,7 % des procédures robotiques en Allemagne, elle ne concerne que 6 % des actes en France. Cette disparité reflète les différences de stratégies d’implémentation et de couverture assurantielle. La chirurgie thoracique reste globalement minoritaire mais connaît une croissance soutenue, notamment au Japon depuis 2018 et en Allemagne, où le nombre d’interventions est passé de 5 en 2013 à 320 en 2018.

    La gynécologie présente des développements hétérogènes, avec des taux d’adoption élevés aux États-Unis (60,8 % des hystérectomies) contrastant avec des pourcentages bien plus modestes en France (6 à 7,6 %). Ces variations s’expliquent par les différences de systèmes de santé, de politiques de remboursement et de stratégies d’investissement hospitalier dans ces technologies coûteuses mais prometteuses pour l’amélioration des soins chirurgicaux.

    Nombre de robots autorisé, des disparités moins marquées.

    Pays Nombre de modèles Liste des robots autorisés
    États-Unis 11 da Vinci Xi, da Vinci X, da Vinci 5, da Vinci SP, Hugo RAS, Versius, Dexter, Epione, MIRA, Symani, LIBERTY
    Royaume-Uni 11 da Vinci SP, da Vinci X, da Vinci Xi, Hugo RAS, Versius, Senhance, Apollo Knee, CORI Surgical, Mako SmartRobotics, ROSA Knee, SkyWalker
    Allemagne 8 da Vinci Xi, da Vinci SP, Hugo RAS, Versius, ROSA, avatera, R-One+, Borns
    France 7 da Vinci Xi, da Vinci SP, Hugo RAS, Versius, ROSA, LBR Med, Epione
    Japon 7 da Vinci Xi, da Vinci X, da Vinci SP, Hinotori, Hugo RAS, SkyWalker, HAL
    Suisse 7 da Vinci Xi, da Vinci SP, Hugo RAS, ROSA, Dexter, MIRA, LBR Med

    L’analyse comparative des robots chirurgicaux autorisés dans six pays développés révèle des disparités moins marquées que pour les précédentes comparaisons. Les États-Unis et le Royaume-Uni dominent avec 11 modèles autorisés chacun, illustrant leurs écosystèmes réglementaires matures et favorables à l’innovation. Le marché américain bénéficie d’une gamme étendue incluant les systèmes da Vinci (Xi, X, 5, SP), Hugo de Medtronic, ainsi que des solutions émergentes comme Dexter de Distalmotion ou MIRA de Virtual Incision. Le Royaume-Uni se distingue par l’approbation récente de 11 systèmes par le NICE, couvrant tant la chirurgie des tissus mous que l’orthopédie. L’Allemagne occupe une position intermédiaire avec 8 modèles, développant son propre système avatera. La France, le Japon et la Suisse disposent chacun de 7 modèles autorisés, avec des particularités nationales remarquables : Hinotori au Japon (premier robot 100 % japonais), Dexter en Suisse (innovation locale), et Epione en France (spécialisé en oncologie interventionnelle). Cette diversification marque la fin du monopole historique d’Intuitive Surgical et annonce une concurrence accrue.

     

    @HTI

  • Entretien : « L’objectif, c’est que des gestes complexes soient proposés à plus de patients, car accessibles à plus de praticiens. » (Laetitia Messner, Quantum Surgical)

    Epione : un robot conçu pour la précision et la polyvalence

    La combinaison de la radiologie et de l’Intelligence artificielle avec la chirurgie apporte des solutions innovantes dans le domaine de la médecine interventionnelle. Pour mieux comprendre cette mutation, Health & Tech Intelligence s’est entretenu avec Laetitia Messner, directrice clinique au sein de Quantum Surgical. Fondée en 2017 la start-up Montpelliéraine s’est donnée pour mission de transposer l’expertise acquise en chirurgie robotique vers les actes mini-invasifs de radiologie interventionnelle. « Le principe, c’était vraiment d’appliquer cette base de connaissances en robotique chirurgicale au monde de la radiologie interventionnelle, qui est encore assez peu investi par la robotique en tant que telle », explique Laetitia Messner.

    Au cœur de cette aventure technologique, la plateforme Epione, développée par Quantum Surgical, apporte une assistance robotisée aux radiologues pour positionner des aiguilles à travers la peau, notamment pour biopsier ou détruire des tumeurs. Son design, pensé dès le départ pour la polyvalence, rend possible des interventions sur des organes variés : foie, rein, poumon et désormais sur les tumeurs osseuses. « C’est un robot qui va permettre d’aider les radiologues interventionnels à mettre des aiguilles à travers la peau… on a commencé par le cancer du foie, puis on a étendu à l’abdomen, au rein, puis au poumon, et là, on vient de finir une étude clinique sur les lésions et tumeurs osseuses », précise Laetitia Messner.

    Rendre les gestes complexes accessibles aux praticiens

    Quant à la place de l’intelligence artificielle, Laetitia Messner insiste sur une approche pragmatique, tournée vers le bénéfice clinique. « Pour nous, c’est de l’IA applicative dans le sens où il faut qu’elle soit utile, parfois elle donne de meilleurs résultats que l’algorithmique traditionnelle, mais parfois ce n’est pas le cas », analyse-t-elle. Grâce au deep learning, Quantum Surgical optimise les fusions d’images, la localisation et la segmentation des tumeurs ou des zones à traiter, pour guider au plus près des contraintes anatomiques, en temps réel, les gestes du praticien.

    L’une des innovations majeures d’Epione réside dans la simplification d’actes considérés jusqu’ici comme réservés à des praticiens très expérimentés. « Ces gestes, qui nécessitent des années et des années d’entraînement, sont facilités par la technique. Grâce à la technologie, des médecins beaucoup plus juniors sont en capacité de faire ces gestes avec le même niveau de performance et de sécurité », affirme Laetitia Messner. En témoignent les premières publications françaises, qui rapportent que de jeunes chefs de clinique réalisent désormais, via robot, des interventions complexes autrefois réservées aux seniors.

     

    De Gustave Roussy à l’international : la diffusion rapide du robot Epione

    Le développement de cette technologie se fait, selon Laetitia Messner, en forte interaction avec les médecins utilisateurs. Le robot n’est pas conçu pour répondre à une seule pratique, mais doit s’adapter à une grande diversité de gestes et de parcours patients. « C’est un énorme travail pour que l’usage soit intuitif, intégrable dans le workflow quotidien. On fait un robot pour une diversité de pratiques, mais autour d’une indication donnée », détaille-t-elle, soulignant l’importance du dialogue « en co-création » avec les professionnels de terrain.

    La diffusion rapide d’Epione dans l’hexagone (Gustave Roussy, HCL de Lyon, CHU d’Amiens, Institut Paoli-Calmettes, CHU de Toulouse, Léon Bérard…) et à l’international (Royaume-Uni, Allemagne, États-Unis…) témoigne de l’importance de la dynamique d’adoption en radiologie interventionnelle. Cette montée en puissance transforme à la fois la répartition des actes entre spécialités, la formation des équipes et les possibilités offertes aux malades. Ainsi, la robotique en radiologie interventionnelle ne se contente plus d’être une promesse : elle change déjà les pratiques, rend l’accès à des interventions complexes plus large et amorce un nouveau partage des compétences dans l’hôpital de demain.

     

  • Hypertension : De nombreux cas d’usage existants mais peu de solutions utilisées en France

    L’hypertension artérielle (HTA) représente un enjeu de santé publique majeur en France avec près de 17 millions d’adultes concernés, dont plus de 6 millions ignorent encore leur maladie. Cette pathologie silencieuse, première maladie chronique du pays, demeure souvent diagnostiquée tardivement, entraînant chaque année 55 000 décès et générant des coûts substantiels pour le système de santé. L’émergence de solutions innovantes comme l’intelligence artificielle (IA), le diagnostic sans contact via caméra ou analyse vocale, ainsi que l’utilisation de jeux sérieux pour l’éducation thérapeutique, laisse entrevoir une nouvelle ère pour le dépistage et le suivi des hypertendus. Pourtant, malgré le potentiel de ces technologies à transformer la prévention et la prise en charge, leur intégration clinique se heurte encore à des limites de maturité, de validation et d’adoption à large échelle.

    📌Hypertension artérielle : 17 millions de Français concernés, plus de 6 millions ignorent leur maladie – l’enjeu du dépistage précoce

    En France, l’hypertension artérielle (HTA) touche près de 17 millions d’adultes, dont plus de 6 millions s’ignorent, alors qu’elle provoque chaque année 55 000 décès et génère plus de 2 milliards d’euros de coûts directs. Seuls 54,9 % des hypertendus connus sont traités et moins de 25 % ont une pression artérielle contrôlée, révélant une prise en charge insuffisante. Face à ce fardeau majeur de santé publique, les autorités misent sur l’exploitation du SNDS, l’utilisation de l’IA et la promotion de l’automesure pour améliorer le repérage et le suivi des patients à risque. Renforcer la prévention tout au long de la vie et généraliser l’éducation thérapeutique apparaissent essentiels pour enrayer l’essor silencieux de la maladie.

    👉 H&TI pose le contexte de l’hypertension en France via les principaux chiffres clés ici.

    📌Hypertension et intelligence artificielle : potentiel de révolution clinique freiné par des validations insuffisantes selon une synthèse de 19 études récentes

    Une analyse de 19 études publiées en 2025 montre que l’IA révolutionne la détection précoce, le diagnostic et la personnalisation du traitement de l’hypertension, grâce à des outils de prédiction par ECG ou objets connectés, et des régimes adaptés au profil patient. Des modèles prédictifs détectent désormais la maladie avant les symptômes et améliorent le suivi, en particulier dans des formes complexes comme l’hypertension pulmonaire ou intracrânienne. Cependant, moins de 20% des études respectent les critères de validation internationale, limitant le passage à la clinique. Le manque de validation externe, de transparence et de reproductibilité reste un frein majeur à une intégration responsable de l’IA dans la prise en charge de l’hypertension.

    👉 H&TI dresse une revue de la littérature sur la question de l’utilisation de l’IA pour l’hypertension ici.

     

    📌Hypertension artérielle :  La révolution des diagnostics sans contact

    L’hypertension artérielle touche environ 17 millions d’adultes en France, soit un sur trois, et reste la première maladie chronique du pays, souvent découverte trop tardivement. De nouvelles technologies émergent : voix analysée par IA, vidéo du visage, objets connectés ou radars Doppler, permettant désormais un dépistage discret, continu et sans contact, déjà validé cliniquement pour certains dispositifs. Grâce à ces innovations, il devient possible d’élargir la prévention à domicile ou à distance, notamment auprès des patients mal suivis ou dans des déserts médicaux. Ces outils, capables de délivrer des centaines de mesures hebdomadaires et d’intégrer d’autres paramètres de santé, préfigurent une surveillance personnalisée et prédictive qui pourrait changer la donne pour les 8 millions de décès mondiaux attribuables chaque année à l’HTA

    👉 H&TI analyse l’émergence de méthodes diagnostiques innovantes ici.

     

    📌AGIR : Un serious game pour lutter contre l’hypertension

    En France, l’hypertension touche près de 17 millions d’adultes, face à ce constat, la plateforme gratuite et innovante « AGIR pour sa tension » propose aux patients de relever chaque jour vingt défis validés scientifiquement pour réduire leur tension, en récompensant chaque geste par des Points Artériels (PA), jusqu’à 4,000 PA pour la prise du traitement sans oubli. Ce parcours ludique vise à encourager la motivation, facilite le dépistage via l’automesure, et permet un accompagnement personnalisé grâce à l’application SuiviHTA. Ancrée dans l’approche scientifique, AGIR rend la prévention concrète et accessible, et s’intègre durablement dans la routine pour améliorer l’autonomie et les résultats des patients hypertendus

    👉 H&TI vous en dis plus sur cette plateforme ici.

     

    📌IA et Hypertension Artérielle : seuls 1 cas déployé sur 16 en France, la maturité technologique reste faible

    En France, bien que 16 cas d’usage de l’intelligence artificielle appliqués à l’hypertension artérielle aient été recensés, la quasi-totalité demeure au stade de développement, la majorité n’atteignant pas le niveau TRL 5 (preuve de concept ou démonstration clinique). Un seul cas d’usage, la mesure de la tension par caméra (rPPG), est déployé à l’hôpital et en ambulatoire, avec certification CE et premiers usages en télémédecine. Les performances de l’IA restent pourtant prometteuses, notamment dans la détection précoce de l’hypertension (AUC jusqu’à 0,99), l’analyse vocale (jusqu’à 84% d’exactitude chez les femmes) ou la personnalisation des traitements, mais leur impact clinique concret est encore limité par le manque d’outils intégrés et validés dans les parcours de soins. À ce jour, la France accuse un retard de maturité et d’intégration par rapport à certains pays où plusieurs modèles sont largement testés ou utilisés en routine clinique

    👉 H&TI vous livre son analyse sur les différents niveaux de maturité des cas de l’usage de l’IA pour l’hypertension ici.

     

    📌Hypertension : l’IA révolutionne le dépistage en combinant caméra, rétine et signal vocal, avec des bénéfices mesurables pour la santé publique

    Grâce à l’intelligence artificielle, le dépistage de l’hypertension artérielle bascule dans une nouvelle ère : des selfies vidéo fournissent en moins de 40 secondes des mesures précises, tandis que l’analyse d’images rétiniennes permet d’augmenter la capacité de dépistage de 50 % et de réduire les coûts de 30 %. Les solutions connectées, validées cliniquement, facilitent le suivi à domicile et l’observance thérapeutique, avec des économies allant jusqu’à 2 000$ par an. L’IA vocale détecte l’HTA avec une précision de 84 % chez les femmes et 77 % chez les hommes, ouvrant la voie à des diagnostics non invasifs à large accès. Enfin, la combinaison du deep learning et du NLP accélère l’analyse médicale et optimise les stratégies de prise en charge, face à une maladie touchant près d’un adulte sur trois

    👉 H&TI fait l’inventaire des solutions d’IA existantes ici.

    Visuel de synthèse de l’étude H&TI sur l’hypertension

  • Hypertension et IA : avancées, limites méthodologiques et conditions pour une application clinique responsable (revue de littérature)

    IA et hypertension : 19 études récentes analysent ses apports en détection, diagnostic et suivi

    Les résultats des études scientifiques analysées dans cette revue suggèrent que l’intelligence artificielle (IA) offre des perspectives innovantes pour le diagnostic, la prédiction, la personnalisation du traitement et la télésurveillance de l’hypertension, sous toutes ses formes. Cet article propose une synthèse de 19 publications scientifiques récentes, sélectionnées pour illustrer la diversité des cas d’usage de l’IA appliquée à l’hypertension (artérielle systémique, portale, pulmonaire, intracrânienne et oculaire) et pour en interroger les apports, les limites et les exigences méthodologiques.

    L’hypertension fait face à de multiples défis, premièrement la variabilité du diagnostic, l’insuffisance du monitoring en vie réelle, la difficulté d’adapter les interventions au profil patient, et le besoin de dépister les formes secondaires à temps. Au travers de l’analyse des articles scientifiques publiés dans PubMed en 2025, trois domaines se dégagent : la détection précoce, le diagnostic assisté, et la personnalisation de la prise en charge.

    L’IA prédit la maladie avant les premiers symptômes, selon plusieurs études de 2025

    Plusieurs études démontrent la capacité de modèles supervisés à prédire la survenue d’une hypertension avant même qu’elle ne soit cliniquement observable. Sau et al. (2025) montrent que l’analyse d’un simple ECG, lorsqu’elle est couplée à un algorithme d’intelligence artificielle entraîné sur des milliers d’enregistrements, permet de détecter des modifications électriques subcliniques annonciatrices d’une élévation future de la pression artérielle. De leur côté, Naik et al. (2025) développent une approche par jumeau numérique intégrant données physiologiques, historiques et comportementales pour modéliser en temps réel l’évolution tensionnelle personnalisée. Owen et al. (2025) révèlent quant à eux, via une méthode de clustering non supervisée, des profils cachés d’hypertension orthostatique associés à la fragilité chez des sujets âgés, en dehors des seuils habituels de pression artérielle. Ces approches innovantes de prédiction démontrent l’intérêt réel de l’IA pour anticiper les trajectoires cliniques de l’hypertension.

    Cependant, dans la plupart des cas, les modèles proposés sont validés uniquement de manière rétrospective, sur des bases de données limitées ou homogènes, sans évaluation prospective indépendante.

    IA, échographie, EEG, objets connectés : 4 cas d’usage pour diagnostiquer des formes d’hypertension difficiles

    L’IA facilite le dépistage et la stratification du risque dans les formes complexes d’hypertension. Salehi et al. (2025) montrent que l’IA appliquée à l’échocardiographie permet d’identifier une hypertension pulmonaire sans recours à des examens invasifs. Xu et al. (2025) utilisent l’apprentissage profond pour différencier deux pathologies semblables en scan thoracique, avec un taux d’erreur inférieur à celui de l’interprétation humaine. Dans le domaine neurocritique, Babikir et al. (2025) recensent les algorithmes IA capables de prédire l’hypertension intracrânienne à partir d’EEG et d’autres biomarqueurs disponibles en soins intensifs. Une autre application concrète repose sur la mesure tensionnelle continue et sans brassard, développée par Lopez-Jimenez et al. (2025), où le suivi est rendu possible via des dispositifs connectés précalibrés par IA. Ces outils introduisent une nouvelle forme de télémédecine automatisée, potentiellement adaptée aux zones sous-médicalisées.

    Malgré leur potentiel, en raison du manque de validation externe, d’explicabilité des décisions et de transparence sur les jeux de données utilisés, la majorité de ces solutions ne remplit pas encore les critères d’évaluation posés par les guides réglementaires internationaux (TRIPOD, CONSORT-AI, IA act).

    Régimes sur mesure, réponse aux traitements : des approches IA pour personnaliser la prise en charge de l’hypertension

    Différentes études mettent en évidence des applications prometteuses de l’IA pour adapter les mesures curatives et préventives au profil de chaque patient. Kenger et Karahan (2025) proposent des régimes alimentaires personnalisés générés par IA, spécifiquement adaptés aux profils métaboliques de patients hypertendus. Les résultats montrent un taux d’adhésion supérieur et une amélioration des paramètres nutritionnels sans contrainte excessive. Armoundas et al. (2025) illustrent quant à eux comment l’IA contribue à modéliser la réponse individuelle aux antihypertenseurs, en intégrant des variables pharmacogénétiques, sociodémographiques et comportementales. He et al. (2025) appliquent cette logique au domaine de l’hypertension portale en oncologie, en croisant imagerie et paramètres cliniques pour générer un score personnalisé de risque, utile à la planification thérapeutique.

    Ces approches sont alignées avec la logique d’une médecine vraiment personnalisée. Toutefois, elles méritent des validations plus poussées sur le plan clinique, notamment parce que les effets directs sur la mortalité cardiovasculaire restent à démontrer dans de véritables essais multicentriques.

    Les LLM pour répondre aux questions des patients

    Enfin, des articles récents comme celui de Layton (2025) attirent l’attention sur l’usage croissant d’outils conversationnels IA comme ChatGPT dans le domaine cardiovasculaire. S’il existe un potentiel en éducation thérapeutique et en synthèse d’informations, ces modèles présentent des risques de surinterprétation, et d’hallucination de réponses.

    Moins de 20 % des études respectent les standards de validation attendus

    Une des faiblesses majeures ressortant de l’ensemble des 19 études concerne l’hétérogénéité méthodologique. La majorité des publications ne suivent pas les standards de reporting attendus. Moins de 20% se conforment aux recommandations TRIPOD-AI et STARD-AI. La documentation insuffisante des bases de données, des processus de labellisation et des métriques utilisées complique la reproductibilité. De plus, plusieurs études ne comportent pas de validation externe indépendante, ni de tests prospectifs en contexte réel.

     

    Référence APA complète
    Wang, Q. C., Jiao, J., & Zhang, C. Q. (2025). Application of artificial intelligence in portal hypertension and esophagogastric varices. World Journal of Gastroenterology, 31(24), 108508. https://doi.org/10.3748/wjg.v31.i24.108508
    Sau, A., Barker, J., Pastika, L., Sieliwonczyk, E., Patlatzoglou, K., McGurk, K. A., Peters, N. S., O’Regan, D. P., Ware, J. S., Kramer, D. B., Waks, J. W., & Ng, F. S. (2025). Artificial intelligence-enhanced electrocardiography for prediction of incident hypertension. JAMA Cardiology, 10(3), 214–223. https://doi.org/10.1001/jamacardio.2024.4796
    Attaripour Esfahani, S., Baba Ali, N., Farina, J. M., Scalia, I. G., Pereyra, M., Abbas, M. T., Javadi, N., Bismee, N. N., Abdelfattah, F. E., Awad, K., Ibrahim, O. H., Sheashaa, H., Barry, T., Scott, R. L., Ayoub, C., & Arsanjani, R. (2025). A comprehensive review of artificial intelligence (AI) applications in pulmonary hypertension (PH). Medicina (Kaunas), 61(1), 85. https://doi.org/10.3390/medicina61010085
    Armoundas, A. A., Ahmad, F. S., Attia, Z. I., Doudesis, D., Khera, R., Kyriakoulis, K. G., Stergiou, G. S., & Tang, W. H. W. (2025). Controversy in hypertension: Pro-side of the argument using artificial intelligence for hypertension diagnosis and management. Hypertension, 82(6), 929–944. https://doi.org/10.1161/HYPERTENSIONAHA.124.22349
    Khamissi, F. Z., Sun, L., Johnson, P., Shah, S., & Benjamin, I. J. (2025). Machine learning and artificial intelligence for research on hypertension. American Journal of Hypertension. Advance online publication. https://doi.org/10.1093/ajh/hpaf051
    Shimbo, D., Shah, R. U., Abdalla, M., Agarwal, R., Ahmad, F. S., Anaya, G., Attia, Z. I., Bull, S., Chang, A. R., Commodore-Mensah, Y., Ferdinand, K., Kawamoto, K., Khera, R., Leopold, J., Luo, J., Makhni, S., Mortazavi, B. J., Oh, Y. S., Savage, L. C., Spatz, E. S., Stergiou, G., Turakhia, M. P., Whelton, P. K., Yancy, C. W., & Iturriaga, E. (2025). Transforming hypertension diagnosis and management in the era of artificial intelligence: A 2023 National Heart, Lung, and Blood Institute (NHLBI) workshop report. Hypertension, 82(1), 36–45. https://doi.org/10.1161/HYPERTENSIONAHA.124.22095
    Naik, A., Nalepa, J., Wijata, A. M., Mahon, J., Mistry, D., Knowles, A. T., Dawson, E. A., Lip, G. Y. H., Olier, I., & Ortega-Martorell, S. (2025). Artificial intelligence and digital twins for the personalised prediction of hypertension risk. Computers in Biology and Medicine, 196, 110718. https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2025.110718
    Dunn, P., Ali, A., Patel, A. P., & Banerjee, S. (2025). Brief review and primer of key terminology for artificial intelligence and machine learning in hypertension. Hypertension, 82(1), 26–35. https://doi.org/10.1161/HYPERTENSIONAHA.123.22347
    Salehi, M., Alabed, S., Sharkey, M., Maiter, A., Dwivedi, K., Yardibi, T., Selej, M., Hameed, A., Charalampopoulos, A., Kiely, D. G., & Swift, A. J. (2025). Artificial intelligence-based echocardiography assessment to detect pulmonary hypertension. ERJ Open Research, 11(3), 00592–2024. https://doi.org/10.1183/23120541.00592-2024
    Kenger, E. B., & Karahan, T. Ö. (2025). Artificial intelligence-generated diet plans for hypertension and dyslipidemia: Adherence and nutritional insights. Iranian Journal of Public Health, 54(6), 1243–1251. https://doi.org/10.18502/ijph.v54i6.18902
    Xu, W., Xi, L., Ni, Y., Wang, J., Yang, H., Liu, A., Gao, Q., Tao, X., Huang, Q., Liu, X., Zhen, Y., Xie, W., & Liu, M. (2025). Artificial intelligence-driven quantitative analysis of CT morphological differences between chronic thromboembolic pulmonary hypertension and chronic thromboembolic disease. Quantitative Imaging in Medicine and Surgery, 15(2), 1101–1113. https://doi.org/10.21037/qims-24-1301
    Anton, N., Lisa, C., Doroftei, B., Pîrvulescu, R. A., Barac, R. I., Lungu, I. I., & Bogdănici, C. M. (2025). The role of artificial intelligence in predicting the progression of intraocular hypertension to glaucoma. Life (Basel), 15(6), 865. https://doi.org/10.3390/life15060865
    He, Y., Gao, Q., Mo, S., Huang, K., Liao, Y., Liang, T., Chen, M., Wang, J., Tao, Q., Zhang, G., Wu, F., Han, C., Shi, X., & Peng, T. (2025). Artificial intelligence algorithm was used to establish and verify the prediction model of portal hypertension in hepatocellular carcinoma based on clinical parameters and imaging features. Journal of Gastrointestinal Oncology, 16(1), 159–175. https://doi.org/10.21037/jgo-2024-931
    Owen, C. M., Bacardit, J., Tan, M. P., Saedon, N. I., Goh, C. H., Newton, J. L., & Frith, J. (2025). Artificial intelligence driven clustering of blood pressure profiles reveals frailty in orthostatic hypertension. Experimental Physiology, 110(2), 230–247. https://doi.org/10.1113/EP091876
    Ahmed Elkhidir Babikir, M. M., Abdalla Ibrahim, F. I., Osman Elhassan, H. H., Elhaj, F. A., Hamid Zain Elabdin, S. O., Sidahmed Mohammed, S. A., Mohamed Osman, M. E., & Ahmed, D. (2025). Predicting intracranial hypertension in traumatic brain injury using AI: A systematic review of algorithms and their clinical integration potential. Cureus, 17(4), e83267. https://doi.org/10.7759/cureus.83267
    Arora, U., Vigneshwar, P., Sai, M. K., Yadav, R., Sengupta, D., & Kumar, M. (2025). Ultrasound placental image texture analysis using artificial intelligence and deep learning models to predict hypertension in pregnancy. International Journal of Gynaecology & Obstetrics. Advance online publication. https://doi.org/10.1002/ijgo.70306
    Kim, M. S., Kim, H., Lee, H. K., Kim, C. Y., & Choi, W. (2025). Artificial intelligence in predicting ocular hypertension after Descemet membrane endothelial keratoplasty. Investigative Ophthalmology & Visual Science, 66(1), 61. https://doi.org/10.1167/iovs.66.1.61
    Layton, A. (2025). A heart-to-heart with ChatGPT: AI applications in hypertension. American Journal of Hypertension. Advance online publication. https://doi.org/10.1093/ajh/hpaf045
    Lopez-Jimenez, F., Deshmukh, A., Bisognano, J., Boehmer, J., Ramasamy, M., Shyam Kumar, P., Kapa, S., Varadan, V., Varadan, V., & Fudim, M. (2025). Development and internal validation of an AI-enabled cuff-less, non-invasive continuous blood pressure monitor across all classes of hypertension. Journal of Cardiovascular Translational Research, 18(2), 280–290. https://doi.org/10.1007/s12265-024-10589-5

  • 8 priorités pour la numérisation du système de santé Rwandais

    En 2018 le Rwanda avait publié un plan stratégique quinquennal entièrement dédié à la numérisation de son système de santé, ce n’est pas le cas pour la période 2024-2029 dans lequel les aspects numérique sont intégrés dans le plan stratégique global pour la santé. Cependant certaines parties du cinquième plan stratégique pour le secteur de la santé publié en juillet 2024 mentionnent le recours à la digitalisation. Dans cet article Health&Tech Intelligence se penche sur les objectifs du Rwanda en termes de digitalisation du secteur de la santé.

    Faiblesse actuelle : une interopérabilité et une infrastructure “insuffisante”

    Le rapport commence par une analyse de l’état du système de santé au Rwanda. Sur l’aspect digitalisation le rapport désigne 2 principales lacunes. D’une part la faiblesse de l’infrastructure des établissements de santé, ces derniers manquant à la fois d’un entrepôt de données centralisé et des dossiers médicaux électroniques opérationnels, et d’autre part, le manque d’interopérabilité et de normes communes entre les différents systèmes. Egalement le rapport affirme que le manque de cadres établis en matière de gouvernance des données de santé et de mécanismes de financement entravent les efforts déployés pour résoudre ces problèmes.

    5 piliers pour la stratégie de santé du Rwanda, 8 priorités pour le déploiement de la numérisation

    La stratégie de santé du Rwanda pour les 5 prochaines années repose sur 5 piliers : la formation de la main d’œuvre, la modernisation des infrastructures, l’équité dans l’accès aux soins, la gestion des urgences et comme cinquième pilier la recherche, l’innovation, la biomédecine, la réglementation et la numérisation.

    Les 5 piliers de la stratégie de santé du Rwanda

    Pour ce cinquième pilier mentionnant la digitalisation, le ministère de la santé a désigné 8 priorités à travers la mise en œuvre :

    • d’un portail de l’assurance maladie;
    • d’une salle d’intelligence sanitaire;
    • d’un système d’information pour la réponse aux urgences;
    • d’un système d’information pour les agents de santé communautaires;
    • d’un système amélioré de dossiers médicaux électroniques;
    • d’une application de santé pour les citoyens;
    • d’un système national d’information des laboratoires médicaux;
    • d’un système d’information pour la surveillance génomique;

    Ces innovations s’appuieront sur les systèmes existants et les renforceront vial’amélioration de leur interopérabilité et l’implémentation de technologies d’Intelligence Artificielle. Egalement le pilier dédié à la formation de la main d’œuvre inclura le renforcement des compétences en santé numérique des travailleurs de la santé.

    Pour ce qui est des dossiers médicaux physiques dans les établissements de santé publique, la mis en place de leur disparition au profit de solutions numériques a déjà commencé avec la mise en place de la plateforme numérique e-Ubuzima qui vise un déploiement dans tous les établissements de santé du pays avant 2026. E-Ubuzima inclut également une application mobile permettant aux patients de localiser les établissements de santé, de choisir leur médecin et de prendre rendez-vous directement via leur téléphone. Actuellement, e-Ubuzima est déployé dans 15 districts du pays, couvrant plus de 60 hôpitaux de district, 500 centres de santé et des milliers de postes de santé communautaires.

    La numérisation au service de santé maternelle, et de la lutte contre le VIH, le paludisme, la tuberculose et les troubles psychiques

    En plus des priorités précédemment cité, le rapport du ministère de la santé mentionne l’utilisation d’outils numérique pour des thématiques précises lié à certaines problématiques, la santé reproductive, la tuberculose, le paludisme et la santé psychique.

    • la santé reproductive, cela concerne le suivi des grossesses à haut risque, les campagnes de prévention à destination des adolescents, la surveillance des infections sexuellement transmissibles avec, par exemple, le génotypage du VIH pour garantir un dépistage et une prise en charge précoces des cas de résistance médicamenteuse;

     

    • la tuberculose, avec un accent  mis sur la détection communautaire des cas de TB à l’aide d’outils numériques et de nouvelles technologies, permettant d’atteindre rapidement les populations à haut risque afin de prévenir la propagation auprès de leurs contacts rapprochés;

     

    • le paludisme, avec des outils dédiés à la surveillance de sa propagation à de l’utilisation des médicaments pour le soigner afin de limiter les cas de résistance;

     

    • la santé mentale, l’intégration de solutions numériques en santé mentale aura pour objectif d’améliorer les processus de dépistage, de diagnostic, de traitement et de suivi;

    Le numérique également au service de la qualité des soins et de la commande publique

    Le Rwanda compte également utiliser des solutions digitales pour renforcer la qualité des soins. Ceci de deux manières : premièrement avec la mise en place d’un suivi des plaintes des patients, deuxièmement avec la numérisation complète des services de santé communautaires (SSC) afin de faciliter le partage des données entre les différents niveaux des établissements de santé.

    Le Rwanda va également se servir du numérique pour les commande publiques dans le domaine de la santé. Le logiciel eLMIS facilite le suivi, le rapportage et la visualisation facile des niveaux de stock afin de guider les décisions des acheteurs des établissements de santé.

     

  • Santé numérique : comment le Rwanda, le Sénégal et l’Afrique du Sud posent les bases d’un modèle continental ?

    On observe une forte dynamique de numérisation de la santé au au Rwanda, au Sénégal et en Afrique du Sud. Ces derniers investissent notamment dans la généralisation des dossiers médicaux électroniques, le développement de la télémédecine et l’adaptation des infrastructures. L’Afrique Du Sud possède même un ecosystème healthtech développé avec près de 200 strat-ups. L’étude d’HTI sur la santé numérique en Afrique subsaharienne à travers trois pays abordent trois sujets principaux : la gouvernance et les stratégies nationales, qui assurent coordination et cadre réglementaire adaptés ; l’accès et les inégalités, soulignant les disparités urbain-rural et la nécessité d’inclusion numérique ; et l’innovation technologique, avec le déploiement d’applications multilingues, l’intelligence artificielle et les défis d’interopérabilité et de cybersécurité. Le succès dépend avant tout de la volonté politique, appelant à mutualiser les infrastructures et renforcer la réglementation pour garantir un système de santé numérique efficace, équitable et durable.

    📌Santé numérique en Afrique subsaharienne : le Rwanda, le Sénégal et l’Afrique du Sud accélèrent la transformation grâce à la connectivité et à l’innovation

    Le Rwanda, le Sénégal et l’Afrique du Sud se distinguent par des avancées majeures en santé numérique, portées par des stratégies nationales ambitieuses et des investissements dans la connectivité. Au Rwanda, 99 % du territoire est couvert en 4G et plus de 45 000 agents de santé sont connectés, tandis que l’Afrique du Sud affiche plus de 75 % de taux d’accès à Internet et observe une hausse du taux de vaccination des nourrissons à 89 % grâce à des outils comme MomConnect. Le Sénégal, avec 58 % d’internautes et plus de 114 % de taux de pénétration mobile, déploie un dossier patient numérique national et multiplie les solutions de télémédecine. Malgré des défis persistants (inégalités d’accès, formation, financement), ces pays montrent que la santé digitale peut améliorer l’efficacité, la qualité des soins et l’équité d’accès, tout en posant les bases d’une transformation durable du secteur

    👉 H&TI dresse l’états des lieux de la santé au Rwanda, au Sénégal et Afrique Du Sud ici.

    📌Afrique du Sud : 200 start-ups et 1 milliard de rands investis pour une santé numérique inclusive

    L’Afrique du Sud s’impose comme le leader africain de la santé numérique avec plus de 200 start-ups medtech, 1 milliard de rands investis depuis 2020 et plus de 3 millions de patients déjà enregistrés sur des dossiers médicaux électroniques. Grâce à des applications traduites en 11 langues et à une couverture mobile de 65 % en zone urbaine, près de 30 millions de consultations mHealth ont été réalisées en 2024, couvrant VIH, tuberculose et vaccination. L’écosystème, soutenu par des incubateurs comme mLab et BioPark, favorise l’innovation et l’inclusion, même si l’accès rural reste limité à moins de 30 % et que la cybersécurité, la formation et l’infrastructure demeurent des défis majeurs. L’objectif national est d’atteindre une interopérabilité totale du système de santé d’ici 2025, posant un modèle pour tout le continent.

    👉H&TI dresse le panorama des acteurs de la santé numérique en Afrique Du Sud ici.

    📌Sénégal : 36 milliards FCFA pour unifier et sécuriser la santé numérique d’ici 2025

    Le Sénégal mobilise 36 milliards FCFA pour structurer un système de santé numérique encore fragmenté, avec plus de 50 projets dont 22 ciblent principalement la santé maternelle et infantile mais manquent d’interopérabilité. Le Plan Stratégique Santé Digitale (PSSD) prévoit l’interconnexion des structures sanitaires, la généralisation du dossier patient unique, la digitalisation de la couverture maladie universelle et la formation des professionnels. Un cadre juridique renforcé et une meilleure coordination entre ministères, agences et ONG sont cruciaux pour atteindre ces objectifs. Actuellement, l’offre reste éclatée, les coûts numériques élevés et les infrastructures inégalement réparties sur le territoire.

    👉H&TI analyse la stratégie de santé numérique du Sénégal ici.

    📌Rwanda : huit leviers numériques clés pour transformer et moderniser le système de santé national d’ici 2029

    Le Rwanda vise à digitaliser intégralement son système de santé public d’ici fin 2025, avec 8 priorités ministérielles incluant un portail d’assurance maladie, une application citoyenne et la plateforme e-Ubuzima, déjà adoptée dans 15 districts, plus de 60 hôpitaux et 500 centres de santé. Ce dispositif promet une synchronisation en temps réel des données médicales et des rendez-vous via mobile, facilitant l’accès pour une population de 14 millions d’habitants. L’objectif est d’équiper plus de 520 centres de santé de 25 ordinateurs chacun, tout en renforçant les compétences numériques du personnel. Malgré des défis d’infrastructure et un taux de pénétration internet de 34 %, la stratégie s’accompagne d’un hôpital virtuel et d’initiatives ciblées pour la lutte contre les maladies majeures et l’amélioration de la qualité des soins

    👉Découvrez tous les aspects numérique de la stratégie quinquennal du Rwanda pour son système de santé ici.

    📌Santé numérique en Afrique : Sénégal, Rwanda et Afrique du Sud accélèrent la structuration de leurs cadres réglementaires pour l’IA et les DTx

    Le Sénégal, le Rwanda et l’Afrique du Sud renforcent leurs exigences réglementaires pour l’accès au marché de la santé numérique, imposant des procédures strictes pour les dispositifs médicaux et les technologies d’IA ou DTx. Au Sénégal, l’autorisation de mise sur le marché nécessite au minimum 45 jours et une homologation, tandis que le Rwanda et le Sénégal ont atteint en 2024 le niveau de maturité 3 de l’OMS, gage de qualité de leurs processus réglementaires. En Afrique du Sud, la conformité à la loi POPIA sur les données personnelles et la certification SAHPRA sont obligatoires, dans un contexte où 98,8% de la population urbaine bénéficie de la 4G, mais où l’accès rural reste limité. Aucun des trois pays ne dispose encore de loi spécifique sur l’IA en santé, mais tous préparent des cadres législatifs nationaux, ouvrant des opportunités pour les acteurs étrangers tout en exigeant une adaptation constante aux évolutions locales

    👉 H&TI décrit les modalités de la réglementation et de l’accès au marché de la santé numérique au Rwanda, Sénégal et Afrique Du Sud ici.

    📌Santé numérique en Afrique : 17,75% de digitalisation, mais des champions et de fortes disparités selon IQVIA

    La digitalisation des systèmes de santé africains progresse, atteignant un taux de 17,75%, mais reste très inégale selon les pays, avec le Rwanda, le Maroc et l’Afrique du Sud en tête du classement IQVIA. Le mobile, dont la pénétration atteint 80% à 90%, constitue un levier majeur pour l’accès aux soins, notamment dans les zones rurales. Le rapport souligne que la réussite dépend avant tout de la volonté politique et de la gouvernance, plus que du niveau de richesse, et alerte sur le risque de fragmentation faute d’harmonisation des politiques publiques. L’Afrique, qui comptera 26% de la population mondiale d’ici 2050, doit mutualiser ses infrastructures et renforcer l’intégration des dossiers patients électroniques pour répondre à la montée des maladies chroniques et garantir la pérennité des innovations numériques

    👉 H&TI analyse les enseignements pour l’Afrique subsaharienne du rapport IQVIA sur la santé numérique en Afrique ici.

  • Levées de fonds du second semestre : 191,1 millions de financement, +76% par rapport au T1 2025

    Au T2 2025, le montant des levée de fonds a significativement augmenté, à 191,1 millions d’euros soit une augmentation de 76 % par rapport au semestre précédent. Ce trimestre est portée par l’essor de l’IA qui concentre 96% des investissements notamment via Nabla et Wandercraft qui ont respectivement levés 60 et 65,5 millions d’euros. Du côtés des opérations financières hors levée de fonds on relève le rachat de Life & Soft par SeqOne et les difficultés rencontré par Carmat (cessation de paiement), Livmed’s (redressement judiciaire) et Quantum Genomics (liquidation) illustrent les difficultés de financement persistantes. Du côté de l’actualité des levée de fonds de la healthtech on relevera également la création d’un fond fonds dédié à la santé des femmes par la région Ile-De-France et la publication du rapport de Karista sur les fonds d’investissements dédiés à la santé numérique.

    📌Les investissements en healthtech française atteignent un record au T2 2025 grâce à l’essor de l’IA et de la robotique

    Au deuxième trimestre 2025, les levées de fonds dans la healthtech française ont connu une progression spectaculaire de 76%, atteignant un niveau record, principalement sous l’impulsion des innovations en intelligence artificielle et en robotique. Ce dynamisme s’explique par l’intérêt croissant des investisseurs pour les solutions technologiques de santé, qui représentent désormais une part majeure des financements du secteur. Les start-up spécialisées dans l’IA médicale et la robotique chirurgicale concentrent la majorité des capitaux, traduisant une confiance renouvelée dans le potentiel de transformation du système de santé. Cette tendance confirme la place de la France parmi les leaders européens de la healthtech, avec des montants investis en forte hausse par rapport à l’an passé.

    👉L’analyse détaillée des montants des levée de fonds du trimestre par secteurs et technologies est à retrouvé ici.

    📌Medtech françaises : entre expansion internationale et crise de trésorerie au T2 2025

    Au deuxième trimestre 2025, le secteur français des medtechs se distingue par une forte dynamique de consolidation, illustrée par l’acquisition de Life & Soft par SeqOne, qui double son portefeuille à 140 laboratoires clients et s’étend dans plus de 20 pays. Aqemia renforce sa R&D sur l’ARN grâce à une subvention de 7,4 M€, tandis que Gleamer, après 37 M€ levés, envisage une cession industrielle. À l’inverse, Carmat, qui a brûlé près de 450 M€ en douze ans, et Livmed’s, en redressement judiciaire, peinent à sécuriser leur financement, tout comme Quantum Genomics, désormais en liquidation. Ce panorama reflète un secteur en recomposition, tiraillé entre innovations, levées de fonds sélectives et pressions financières croissantes.

    👉H&TI analyse le détails des fusion-acquisition et des faillites de la e-santé de ces trois derniers moi ici.

    📌Nabla et Wandercraft dynamisent les levées de fonds du numérique en santé au T2 2025, mais la concentration des investissements freine la croissance globale

    Au deuxième trimestre 2025, les entreprises françaises du numérique en santé ont levé 191,1 millions d’euros, dépassant les 164,75 millions d’euros du T2 2024, principalement grâce à Nabla (60 M€) et Wandercraft (65,5 M€) qui totalisent à eux seuls 125,5 millions d’euros. Malgré ces performances, seules cinq entreprises ont franchi le cap des 10 millions d’euros au S1 2025, contre onze l’an passé, illustrant une forte concentration des financements. Le montant global levé au S1 2025 (299,6 M€) reste inférieur à celui du S1 2024 (335,45 M€), et bien loin du record de 2022 porté par Doctolib et DNA Script. À noter, une seule levée de fonds inférieure à 1 million d’euros a été enregistrée ce semestre, contre quatre l’an dernier, marquant une polarisation accrue des investissements sur quelques acteurs majeurs.

    👉H&TI dresse la panorama de l’intégralité des levées de fon du second semestre ici.

    📌FemTech : l’Île-de-France lance le premier fonds d’investissement pour la santé des femmes, un secteur en plein essor

    En 2025, la France compte 170 startups Femtech, affichant une croissance de 21 % en un an, mais le secteur reste sous-financé avec des besoins estimés à 93 millions d’euros. La Région Île-de-France vient de créer le premier fonds français dédié à la santé féminine, doté de 5 millions d’euros et visant 40 millions à terme, pour soutenir l’innovation sur des priorités majeures comme l’endométriose, la fertilité, la ménopause et la cardiologie féminine. Malgré le dynamisme du secteur – 39 % des startups ont doublé leur chiffre d’affaires entre 2023 et 2024, 18 % dépassent le million d’euros de revenus – moins de 10 % des fonds publics de recherche en santé leur sont alloués. Ce fonds régional, co-construit avec Femtech France, ambitionne de structurer l’écosystème, d’accélérer l’accès au marché et de positionner la France parmi les leaders européens de l’innovation en santé des femme

    👉H&TI analyse les implication de l’annonce de la création du fond Femtech ici.

    📌L’Europe triple ses fonds en santé digitale et capte 32% des investissements mondiaux en 2025

    En quatre ans, le nombre de fonds actifs en santé digitale en Europe a bondi de 84 à 254, soit une hausse de 202%, accompagnant l’essor de plus de 3 800 startups sur le continent. Au premier trimestre 2025, 2,1 milliards de dollars ont été investis en Europe, représentant déjà près de la moitié du total annuel 2024 et propulsant la part européenne à 32% des investissements mondiaux, contre 19% l’an passé. Les fonds early-stage dominent (60% des acteurs, 80% chez les nouveaux entrants), tandis que la France, le Royaume-Uni et l’Allemagne concentrent les pôles d’investissement les plus dynamiques. Les “super-investisseurs” (plus de 10 deals) sont désormais 76, en hausse de 38%, et la santé mentale, l’oncologie et la santé féminine restent les secteurs les plus attractifs pour les capitaux.

    👉H&TI synthétise les informations essentiels du rapport de Karista ici.

     

    Visuel de synthèse – Levées de fonds T2 2025 – @HTI