VERDU BISSI Alexandre

  • Gen AI : Med-Gemini de Google affiche de meilleures résultats que GPT-4 en matière de raisonnement médical

    Une IA capable d’analyser une multitude de format

    À l’heure où les grands groupes de la tech rivalisent pour créer le modèle de Gen AI le plus performant, Google partage de nouvelles données concernant ses modèles dédiés à la santé. Après Med-Palm 2, le grand modèle de langage (LLM) qui a réussi le USMLE – examen final de médecine aux Etats-Unis – avec un score de 86,6 %, Google dévoile Med-Gemini, un autre modèle d’IA multimodale spécifique au secteur. Ce dernier a, quant à lui, fait preuve d’une précision de 91,1 % au même examen.

    Comme toutes les IA multimodales, Med-Gemini est capable de traiter les informations venant de nombreux supports, du texte à la vidéo, en passant par le son et l’image : une fonctionnalité qui permet d’assister le médecin dans sa prise de décision diagnostique. Le diagnostic repose en effet sur tout un faisceau d’informations à prendre en compte :

    • symptômes du patient ;
    • connaissances sur les pathologies et les thérapies ;
    • dossier médical ;
    • et antécédents médicaux et/ou chirurgicaux, personnels et familiaux du patient.

    Les IA multimodales peuvent ainsi analyser toutes ces informations en même temps pour générer la réponse la plus complète aux interrogations du clinicien.

    Une analyse couplée à une recherche sur le web :

    Une étude* publiée le 6 mai 2024 sur Arxiv montre que Med-Gemini peut aller plus loin qu’une “simple” analyse de l’information qu’il possède : il va jusqu’à mener automatiquement des recherches complémentaires sur le web, dans les cas où la réponse qu’il a générée à l’aide des informations données par le médecin semble incertaine ou incomplète pour le professionnel de santé.

    En cas de réponse incertaine ou incomplète, Med-Gemini propose à l'utilisateur de faire des recherches sur le web pour améliorer cette réponse
    En cas de réponse incertaine ou incomplète, Med-Gemini propose à l’utilisateur de faire des recherches sur le web pour améliorer cette réponse

    Grâce à cette fonction, Med-Gemini fait mieux que GPT-4 sur différents plans. Dans l’étude citée plus tôt, les deux IA ont été comparées et Med-Gemini démontre sa supériorité à GPT-4 sur tous les points de référence médicaux pour lesquels une comparaison a pu être effectuée (Med-Gemini a établi un record pour 10 des 14 points de référence sur lesquels il a été testé).

    Si GPT-4 fait mieux que Med-Palm 2 (qui surpassait GPT-3.5) avec une précision de 90,2 % en répondant aux questions de l’USMLE, il est encore battu par Med-Gemini et ses 91,1 % de précision. Il en va de même pour 7 critères multimodaux, dont le “défi de l’image” du New England journal of medicine : “Med-Gemini a obtenu de meilleurs résultats que GPT-4 avec une marge relative moyenne de 44,5 %”, indique l’étude.

    Med-Gemini montre sa supériorité à GPT-4 dans de nombreux domaines, dont en termes de précision aux questions de l'USMLE - Google
    Med-Gemini montre sa supériorité à GPT-4 dans de nombreux domaines, dont en termes de précision aux questions de l’USMLE – Google

    Retrouver un terme mal orthographié parmi des centaines de milliers de mots

    Tout comme GPT-4 et pleins d’autres modèles de Gen AI, Med-Gemini propose une fonction de conversation avec le patient au cours de laquelle il pose des questions pour s’assurer de lui apporter le bon diagnostic et les bonnes recommandations. Mais là où Med-Gemini se démarque vraiment des autres modèles de Gen AI, c’est lorsqu’il analyse et comprend des milliers de documents afin de trouver en un instant ce qu’un médecin mettrait des heures à trouver.

    Alors que certains dossiers médicaux sont alimentés par un nombre conséquent de documents dans lesquels il y a parfois des fautes ou des abréviations, Med-Gemini est capable de comprendre ces données et de rechercher les informations souhaitées par le médecin. Pour prouver l’efficacité de cette fonction, Google – toujours dans le cadre de l’étude publiée sur Arxiv – a soumis son IA à l’exercice de “l’aiguille dans la botte de foin” (needle-in-a-haystack) : concrètement l’IA devait analyser les dossiers médicaux comportant plus de 100 notes médicales, pour un total de plusieurs centaines de milliers de mots (parfois jusqu’à 700 000 mots), afin de trouver une affection qui n’y était mentionnée qu’une fois et parfois même de manière abrégée ou mal orthographiée.

    Comparée à la méthode “state of the art” (Sota), qui compare Med-Gemini au modèle le plus avancé disponible, l’IA de Google est battue en termes de précision (73 % contre 85 %), mais bat le modèle le plus avancé en termes de rappel, qui est défini par le “nombre de données pertinentes retrouvées” au regard du “nombre de données pertinentes que possède la base de données”, alors que la précision concerne le “nombre de données pertinentes retrouvées” rapporté au “nombre de données totales proposées pour une requête donnée”.

     

     

    * Advancing Multimodal Medical Capabilities of Gemini

    Google Research and Google DeepMind

    arXiv:2405.03162v1 [cs.CV] 6 May 2024

  • IA et chirurgie : en quoi consiste l’assistant préopératoire automatique développé par Hoopcare ?

    Réduire les complications post-chirurgicales

    Pour éviter les complications dues aux chirurgies lourdes qui touchent en France 30 % des personnes opérées, le ministère en charge de la Santé conseille aux établissements de santé et cliniques qui pratiquent ce type de chirurgies de mettre en place une pré habilitation opératoire. Cette dernière vise à préparer le patient à une chirurgie en améliorant sa condition physique et mentale avant l’intervention, notamment au travers d’exercices physiques, de la mise en place d’un programme de modification d’alimentation, ou aussi d’interventions médicales comme l’injection de fer.

    Mais même si la pré-habilitation opératoire a démontré son intérêt tant sur le patient – qui va se remettre plus facilement de son opération – que sur le plan financier – puisque patient ne va pas occuper de lit à l’hôpital à cause d’une rechute ou d’une complication, ce qui va entraîner une réduction des coûts pour le patient, mais aussi pour l’hôpital – le manque de personnel hospitalier empêche de mener à bien cette pratique dans la majorité des cas. Créée en 2019 par l’anesthésiste Yassine Moussali, la start-up française Hoopcare a mis en place une solution logicielle d’IA qui permet d’accompagner le patient avant son opération et de proposer une pré-habilitation opératoire automatisée.

    Suivre le patient tout au long de son parcours

    Cette solution nommée “Preoperative Copilot” se déploie au travers de 4 mécanismes :

    • 1️⃣ une automatisation de la consultation préopératoire : le patient va recevoir un questionnaire préopératoire complet dans lequel il devra rentrer son historique médical et chirurgical, aisni que ses documents médicaux importants, afin d’anticiper la prescription d’examens préopératoires avant la consultation ;
    • 2️⃣ la détection automatique des facteurs de risque grâce à des algorithmes d’évaluation du risque préopératoire qui vont permettre de mettre en place des plans de soins préopératoires personnalisés qui peuvent aller du sevrage tabagique à l’injection de fer ;
    • 3️⃣ le suivi postopératoire du patient de manière automatique grâce à l’analyse d’un questionnaire journalier, ainsi que des données récoltées par le biais de sa montre connectée, afin d’alerter l’équipe soignante en cas de dégradation clinique pour éviter les réhospitalisations en urgence ;
    • 4️⃣ la gestion automatique de la facturation de l’opération, avec des rappels et un support patient.

    Utilisée depuis 2022 par l’hôpital Foch, la solution de Hoopcare a fait l’objet d’une étude menée auprès de 3 316 patients entre le premier janvier et le 15 avril 2024, afin d’analyser le type de données que Preoperative Copilot est capable de récolter. La solution a par exemple été capable de classer automatique les patients en fonction de s’ils étaient atteints d’anémie ou non, s’ils étaient fumeurs ou non, ainsi qu’en fonction de leur score de stress. La solution a aussi permis de s’assurer que 100 % des patients fumeurs aient reçu un patch de nicotine pour diminuer au mieux leur consommation de tabac.

     

  • IA et cancer cutané : en quoi consiste la solution d’imagerie corps entier de Squaremind ?

    Une vision à définition dermoscopique

    Même si environ 150 000 cancers cutanés sont diagnostiqués chaque année en France, dont environ 16 000 cas de mélanome, le cancer de la peau reste encore difficile à détecter et une détection tardive peut conduire à des complications. De plus, une étude de l’Institut national du cancer (Inca) a montré que le nombre de cancer de la peau a été multiplié par 3 au cours des 30 dernières années et qu’il va possiblement continuer d’augmenter, notamment à cause du vieillissement et du réchauffement climatique qui va conduire à une plus grande exposition solaire.

    Pour faciliter le diagnostic des cancers cutanés, la start-up parisienne Squaremind a développé une solution qui permet de scanner rapidement tout le corps du patient, grâce à son système d’imagerie corps entier, et de détecter les lésions cancéreuses, grâce à une technologie d’intelligence artificielle et de vision par ordinateur. Le dispositif de la start-up est composé d’un bras robot qui navigue autour du patient afin de générer une acquisition d’images haute résolution et reproductibles du corps entier : les images vont ensuite pouvoir être consultées sur un logiciel et zoomable jusqu’en définition dit dermoscopique. Une application web permet aussi au médecin de stocker les images et de revoir la surface cutanée quand il le souhaite afin de comparer la peau entre deux visites du patient : cela va lui permettre d’optimiser du temps médical.

    Une solution innovante en 3 volets

    SquareMind révolutionne le dépistage des cancers de la peau avec une solution innovante en trois volets :

    • premièrement, il propose un dispositif d’imagerie haute résolution qui permet de capturer des images détaillées des lésions cutanées ;
    • deuxièmement, une application web est utilisée pour stocker et suivre ces images au fil du temps, facilitant ainsi la comparaison entre différentes visites ;
    • et troisièmement, un logiciel d’analyse assisté par intelligence artificielle aide les médecins en identifiant automatiquement les nouvelles lésions ou celles qui ont évolué, optimisant ainsi le suivi des patients.

    Cette automatisation de la documentation cutanée libère les dermatologues des tâches répétitives, leur permettant de se concentrer sur l’analyse clinique. En collaborant étroitement avec des dermatologues de premier plan, SquareMind s’assure que sa solution répond aux besoins pratiques du terrain. Pour les patients, cela se traduit par un suivi dermatologique de haute précision, renforçant la sécurité et la tranquillité d’esprit face au risque de cancer de la peau.

    Une solution qui attire déjà les regards des américains

    L’un des fondateurs de la société, Ali Khachlouf, explique que l’innovation de Squaremind rencontre depuis janvier “un fort engouement et ce, des deux côtés de l’Atlantique”, notamment plusieurs centres de référence aux Etats-Unis qui ont “manifesté un fort intérêt pour le déploiement de la solution, dès sa disponibilité sur le marché américain”. Pour ce qui est de la France, ce dispositif devrait être disponible sur le marché français et européen au cours de l’année 2024, même si aucune date n’a pour le moment été annoncé.

     

  • HDH : lancement d’un AMI sur le partage des données industrielles (04/09)

    Favoriser l’exploration et la réutilisation des données

    Après l’adoption du règlement relatif à l’espace européen des données de santé (EHDS) et à l’heure des travaux de préfiguration en cours, notamment ceux menés par un consortium d’acteurs européens emmené par le HDH, la plateforme a commencé sa réflexion sur les conditions de partage des données privées et sur la meilleure manière d’en obtenir des résultats rapides et innovants. Pour ce faire, le HDH s’est associé au laboratoire pharmaceutique Roche et l’entreprise médicale Medipath pour lancer un AMI visant à multiplier des opportunités d’exploration et de réutilisation de données collectées par des acteurs industriels.

    Le but de cet AMI est simple : permettre à des porteurs de projets de soumettre un projet de recherche ou d’innovation en santé utilisant une des sources de données proposées volontairement par Roche et par Medipath, croisées ou non avec la base principale du SNDS. Les 3 bases de données proposées par ces deux partenaires sont :

    • la base PRM (remboursement personnalisé) cancer du sein, qui avait pour objectif lors de sa constitution de 2015 à 2020 de collecter des données en vie réelle relatives à l’usage et l’efficacité des médicaments utilisés dans le cancer du sein, afin de pouvoir faire des propositions concrètes aux autorités de santé d’un ou plusieurs modèles de prix innovants dans le cancer du sein. Roche, qui propose cette base de données, explique que l’utilisation secondaire de ces données pourra servir à “décrire au fil du temps les conditions d’utilisation des produits en vie réelle” ;
    • la base PRM (remboursement personnalisé) cancer du poumon, qui est elle aussi proposée par Roche, et qui avait le même objectif que la base PRM cancer du sein lors de sa constitution de 2015 à 2020, mais concernant l’usage et l’efficacité des médicaments utilisés dans le cancer du sein ;
    • la base “cancer du poumon à non petites cellules et données de biologie moléculaire associées”, proposée par Medipath qui était centrée, lors de sa constitution de 2016 à 2023, sur une population ayant développé un cancer pulmonaire (cancer non à petites cellules). Medipath explique que l’utilisation secondaire de ces données pourra servir à “analyser les comportements, prédire la fréquence d’apparition d’une mutation, déployer de nouvelles stratégies thérapeutiques, développer la médecine de précision ou encore, effectuer un contrôle de surveillance de l’apparition de certaines nouvelles mutations”.

    Jusqu’à 100 000 € par projet lauréat

    Cet AMI va donc servir à dynamiser les actions des acteurs en charge de bases de données. Pour l’occasion, le HDH apporte son concours dans l’accès aux données ainsi qu’un financement, lequel pourra comprendre les moyens nécessaires à la mise en qualité des données par le partenaire industriel concerné. De plus, le HDH indique que parmi tous les projets de recherche et d’innovation qui seront soumis à l’AMI, plusieurs d’entre eux pourront être lauréats et être accompagnés dans la mise en oeuvre du projet, notamment par le biais d’un financement d’un montant d’environ 100 000€ par projet pour une durée de 24 mois. Il indique aussi que les porteurs de projet obtiennent et conservent les droits de propriété intellectuelle des résultats qu’ils génèrent dans le cadre de leur projet de recherche grâce à leur utilisation des données.

    Les candidatures à l’AMI sont d’ores et déjà ouvertes et accessibles via ce lien.

    Déroulement de l’AMI

    Calendrier de l’AMI :

    Ouvert le 19 juin, l’AMI “Partage de données industrielles” sera clos le 4 septembre 2024 à 15h00. Tous les dossiers de candidature doivent être soumis avant cette date limite.

    Critères d’éligibilité :

    📌 La soumission d’un dossier de candidature complet et conforme au format imposé, sous forme électronique sur le site démarches-simplifiées.fr.

    📌 Le projet doit être porté par une personne morale enregistrée en France qui est à jour de ses obligations fiscales et sociales.

    📌 Le projet doit respecter ces conditions :

    • doit porter sur l’exploitation d’une base de données mise à disposition par un industriel partenaire de l’appel à manifestation d’intérêt chaînée ou non à la base principale du SNDS ou à une ou plusieurs autres bases de données ; 
    • doit être d’intérêt public ; 
    • doit comporter la présentation d’une demande avec un budget d’environ 100 000 euros, en sachant que les travaux associés à la demande d’aide ne doivent pas avoir commencé avant l’annonce des lauréats ;
    • doit comporter une proposition d’une assiette éligible de travaux qui ne fait pas ou n’a pas fait l’objet de financements publics hors du cadre du présent appel à manifestation d’intérêt : par l’État, les collectivités territoriales, l’Union européenne ou leurs agences ;
    • doit avoir un déroulement sur une durée ne dépassant pas 24 mois à compter de la date de la signature de la convention de collaboration ;
    • doit comporter la formulation d’une demande d’accompagnement par le Health Data Hub cohérente avec les accompagnements ;
    • doit prévoir le partage en open source de programmes et de documentations ayant un potentiel de réutilisation ;
    • doit avoir une neutralité et ne doit pas donner lieu au dénigrement de l’industriel ou des fabricants associés, le cas échéant, ainsi que de leurs activités, produits, services ou recherches, ni avoir pour objectif direct ou intention de chercher à porter atteinte aux intérêts de l’industriel partenaire (ou de ses fabricants associés) ou de remettre directement en cause la qualité de ses activités, produits, recherches ou services, le partenaire industriel concerné étant consulté sur ce critère d’éligibilité ;
    • doit avoir une faisabilité scientifique au regard des données effectivement disponibles dans la base de données identifiée de l’industriel partenaire concerné et de la qualité suffisante de ladite base. 

    Critères de sélection :

    La sélection des projets s’appuiera prioritairement sur les critères suivants :

    • Bénéfices attendus :
      • Justification de l’intérêt public et de l’intérêt scientifique du projet et de son livrable (motivation de la recherche, mise en exergue de l’enjeu social et/ou sanitaire et/ou environnemental sous-jacent, bénéfices médico/économiques prévisionnels explicites).
      • Pertinence du projet vis-à-vis de la base sélectionnée.
      • Problématique claire : définition de la pathologie, population ciblée. 
         
    • Caractère innovant du projet :
      • Positionnement et valeur ajoutée par rapport à l’état de l’art.
      • Pertinence de la réalisation d’un chaînage de la base de données de l’industriel partenaire à la base principale du SNDS ou  – le cas échéant – à un entrepôt de données dans le cadre de ce projet.
         
    • Faisabilité et réalisme technique du projet :
      • Vision cible claire et jalonnée.
      • Description détaillée de l’approche algorithmique et méthodologique.
      • Pertinence des données mobilisées en adéquation avec l’objectif.
      • Réalisme du budget et adéquation avec les jalons.
      • Principaux postes de dépenses clairement détaillés.
      • Maîtrise des risques associés au projet et mitigations associées.
         
    • Capacité du(des) porteur(s) à réaliser le projet et maturité du projet :
      • Expérience et implication de l’équipe projet.
      • Adéquation de l’équipe avec l’ambition du projet.
      • La présence de premiers résultats déjà disponibles attestant de la crédibilité du projet est un plus.
      • Compréhension et avancement dans les démarches réglementaires.
         
    • Open science :
      • Caractère réutilisable des éléments proposés en partage en open source avec licence permissive.
         
    • Dimensionnement et pertinence de l’accompagnement demandé :
      • Pertinence de la demande d’accompagnement et de financement auprès du Health Data Hub.

     

  • CNS : une nouvelle charte « engagés pour la e-santé » et un plan d’action pour les DM en santé mentale

    Des objectifs de la feuille de route 2023-2027 déjà atteints

    Comme tous les six mois depuis 2016, les acteurs publics et privés de la e-santé se sont réunis au ministère chargé de la Santé et de la Prévention, le 18 juin 2024, à l’occasion de la 11e édition du CNS. Ce conseil se veut être un temps de concertation et d’échanges pour faire un état des lieux du secteur en France. C’est aussi l’occasion pour communiquer des annonces qui ont vocation à faire progresser le numérique en santé.

    L’évènement a, par ailleurs, été l’occasion pour la DNS de faire un point sur la progression de la feuille de route du numérique en santé 2023-2027, qui est décliné en 4 axes, 18 priorités et 65 objectifs dont certains qui ont déjà été atteints, comme :

    • le déploiement du programme Care ;
    • le renforcement de la souveraineté de l’hébergement des données de santé ;
    • ou encore la publication de la cartographie des services numériques régionaux mis en œuvre par les ARS et les Grades, avec les niveaux de maturité à la doctrine, des synergies et des premières perspectives de décommissionnement prévues.

    D’autres objectifs sont encore au stade de réflexion. C’est le cas notamment :

    • de la fonctionnalité qui permettra de donner aux patients la possibilité de choisir les médecins qui pourront accéder à leur “espace santé” ;
    • du lancement d’un groupe de travail du CNS sur les transports sanitaires ;
    • ou encore du développement de fonctionnalités de prévention et de gestion populationnelle dans les logiciels de professionnels de santé.

    Insister sur l’échange entre industriels et pouvoirs publics

    La charte “engagés pour la e-santé” qui lie les entreprises de la santé et les pouvoirs publics a pour objectif de “définir les principes partagés, ainsi que les engagements respectifs des pouvoirs publics, d’une part, et des industriels, d’autre part”. Après une première charte signée en 2021 et le déploiement des référentiels et services socles au terme de la vague 1 du Ségur numérique, les deux parties ont signé cette nouvelle version qui les lie par 10 engagements respectifs chacun, ainsi que par des principes partagés : le maintien d’un climat de confiance mutuelle, de concertation et de co-construction des étapes à franchir dans le cadre de la feuille de route du numérique en santé, ainsi que le partage des valeurs éthiques et humanistes qui “animent l’ensemble des travaux”.

    Parmi les 10 engagements des pouvoirs publics :

    • continuer à consulter les entreprises du numérique en santé lors de l’élaboration des référentiels et services socles, à chaque évolution, dans le respect des standards internationaux ;
    • mettre à disposition un outil gratuit permettant l’évaluation écologique de leur service numérique en santé ;
    • et mettre en œuvre de conditions nécessaires à la formation initiale de l’ensemble des professionnels de santé aux enjeux du numérique et aux référentiels et services régaliens.

    Du côté des industriels, les engagements sont plus centrés sur les outils et solutions qu’ils développent. Ils s’engagent notamment à :

    • améliorer en continu la résilience de leurs solutions aux risques cyber ;
    • partager de façon sincère et transparente la charge associée et les délais de mise en conformité aux exigences des référentiels de sécurité, d’interopérabilité et d’éthique rendus opposables par la puissance publique ;
    • ou encore accompagner les professionnels de santé clients dans le respect des principes d’éthique, de sécurité et de protection des données personnelles.

    De manière générale, les deux parties prenantes s’engagent à œuvrer pour un échange continu entre l’industrie et les pouvoirs publics.

    Soutenir la transformation numérique de la médecine de ville :

    Un autre partenariat a été signé lors de cette onzième édition du CNS : la DNS et l’association 100000médecins.org ont annoncé une collaboration qui va s’étendre sur une durée de trois ans, dans le but de soutenir la transformation numérique de la médecine de ville.

    Concrètement, après avoir constaté que les professionnels de santé avaient un niveau de connaissance très variable au sujet des outils numériques – qui sont devenus, depuis plusieurs années, une “partie intégrante du quotidien des médecins libéraux” -, l’association et la DNS s’associent pour permettre aux médecins de se saisir de ces solutions et de contribuer directement à leur évaluation et à leur évolution.

    4 axes pour faire émerger des innovations en santé mentale

    Pour “faire émerger des technologies de santé numériques innovantes en santé mentale et en psychiatrie” et assurer l’accès aux dispositifs médicaux numériques (DMN) “permettant de répondre aux besoins (non couverts ou partiellement couverts) des patients, des aidants et des professionnels pour la prévention, le diagnostic, la prise en charge, le suivi et le rétablissement dans le champ de la santé mentale”, le Plan d’action du Grand Défi “DMN numériques en santé mentale” a été mis à l’honneur et présenté par la DNS. Pour rappel, la santé mentale et la psychiatrie sont des priorités de santé publique.

    Construit à la suite de l’audition de 153 acteurs et en concertation avec le comité d’experts du Grand Défi mis en place début 2024, ce plan d’action se décline en 4 axes :

    • 1️⃣ innovation et recherche sur les DMN en santé mentale et en psychiatrie ;
    • 2️⃣ génération de preuves et évaluation de l’intérêt des DMN en santé mentale et en psychiatrie ;
    • 3️⃣ prise en charge, intégration dans la pratique, adoption par les usagers des DMN en santé mentale et en psychiatrie ;
    • 4️⃣ sensibilisation et formation des usagers et des professionnels

     

  • Comparaison internationale des initiatives autour de l’expérience patient selon les pathologies

    Un nombre d’initiatives variable en fonction des pathologies

    Le travail de l‘International consortium for health outcomes measurement (Ichom) permet de voir que des initiatives pour l’amélioration de l’expérience des patients sont amorcées dans la quasi-totalité des pathologies. Au total, ce sont 45 pathologies qui sont concernées par ces initiatives. H&TI les a regroupés en 17 spécialités médicales, allant de la cardiologie à la nutrition, en passant par la médecine générale et la psychiatrie.

    Les spécialités avec le plus d’initiatives sont :

    • la psychiatrie (173) ;
    • la neurologie (153) ;
    • l’oncologie (121) ;
    • et la cardiologie (120).

    Loin devant les autres spécialités, telles que la néphrologie (19) et l’urologie (16). Mais si l’on compare chaque pathologie entre elles, l’écart devient beaucoup moins grand, même si la fibrillation auriculaire et ses 33 initiatives est loin devant la cataracte et ses tout juste 10 initiatives. Le nombre médian d’initiatives par pathologie est quant à lui de 24 initiatives avec 7 pathologies dont le nombre d’initiatives en cours  pour faire évoluer l’expérience patient est de 30 ou plus : il s’agit des maladie des valves cardiaques (30), du diabète, des troubles alimentaires, des cardiopathies congénitales (32), de la fibrillation auriculaire, des troubles neurodéveloppementaux et du covid-19 (33).

    Les USA bons premiers, la France en retard

    Pour ce qui est du nombre d’initiatives par pays : les États-Unis arrivent en tête du classement et loin devant. Alors que le Royaume-Uni conforte sa deuxième place avec ses 164 initiatives en cours, les USA sont à l’origine de 273 initiatives, soit plus d’un quart des initiatives en cours pour faire progresser l’expérience du patient lors de sa prise en charge. C’est l’Australie qui vient compléter le podium avec ses 90 initiatives. La France apparaît quant à elle loin derrière avec seulement 9 initiatives en cours, dont deux pour la thrombose veineuse profonde, et une pour chacune de ces pathologies : la maladie inflammatoire de l’intestin, la santé des adultes, la santé des nouveau-nés prématurés et hospitalisés, la dépression et l’anxiété chez les enfants et les adolescents, la démence, le cancer de la prostate et l’arthrite inflammatoire.

    A l’inverse de la France, les USA ont amorcé des initiatives pour améliorer l’expérience patient dans presque toutes les pathologies présentes sur la cartographie de l’Ichom. Les pathologies dans lesquelles les USA sont le plus impliqués sont le cancer de la prostate avec 12 initiatives en cours, suivi du cancer colorectal, de l’autisme et de la maladie de l’artère coronaire avec pour chacune de ces maladies 11 initiatives en cours.

    Répartition des initiatives selon les aires thérapeutiques @ H&TI

     

     

  • Panorama des principaux acteurs de l’écosystème de l’expérience patient

    Recentrer la prise en charge sur le patient

    Si le patient est la personne qu’il faut traiter lors de la prise en charge, avec l’évolution scientifique des technologies qui permettent cette prise en charge, le patient est passé en second plan lors de son propre parcours de soins, l’intérêt ayant été déporté vers sa maladie. Pourtant, chaque patient est unique et le traitement d’une même maladie peut varié d’un malade à l’autre. C’est pourquoi les associations de patients prônent en France et dans d’autres pays, comme l’Espagne, les bienfaits de l’expérience patient qui permet de recentrer la prise en charge sur le patient, qui va devenir lui-même un acteur de son propre parcours de soins.

    C’est le cas notamment de France assos santé qui collabore souvent avec d’autres associations et organismes pour promouvoir l’investissement des représentants d’usagers dans l’expérience patient en coopération avec les membres de la commission des usagers et les autres usagers qui sont dans l’établissement, qu’ils soient des patients partenaires, ou des représentants d’association de patients ou de familles présentes dans l’établissement. C’est le cas aussi de l’association SPX qui organise régulièrement des séminaires et des événements pour faire des propositions relatives à l’expérience patient.

    Plus que la promotion de l’expérience patient, certaines associations développent des plateformes comme celle de Cancer contribution qui permet aux aidants et aux patients de s’informer sur les enjeux du cancer, mais aussi d’aider les autres à travers de leur partage d’expérience et donc “être acteur du changement”.

    Des instituts français et internationaux dédiés

    À une échelle plus large, l’Institut français de l’expérience patient (Ifep) a vocation à contribuer à “faire de l’expérience patient un levier de transformation du système de santé en France” et de “porter une mission d’intérêt général en résonance avec les attentes de la population”. Il fait parti des acteurs qui souhaitent que l’expérience du patient lors de son parcours de soins soit plus pris en compte de sorte à ce qu’il soit la cible privilégiée du traitement et que l’on considère non pas comme un simple patient, mais comme une personne à part entière “avec sa personnalité, ses préoccupations, ses attentes”. Dans son dernier baromètre, l’institut explique que l’expérience patient est un concept avec lequel les professionnels de santé ne sont pas encore familiers.

    Créé en 2016, l’Ifep s’inspire des structures qui ont vu le jour avant lui hors de la France pour faire de l’expérience patient un concept qui doit être pris en compte par les professionnels de santé lors de la prise en charge du patient. Le Beryl institute de Nashville (USA) fait partie des structures qui ont inspiré la création de l’Ifep. Dès 2010, cet institut a mis un point d’honneur a transformer l’expérience humaine dans le domaine des soins en offrant un accès à des recherches, à des pratiques éprouvées, des opportunités de réseautage et de développement professionnel ainsi qu’un espace sûr et neutre pour échanger des idées et apprendre pour améliorer l’expérience des patients lors de leur prise en charge.

    Les institutions comme boussole

    Les institutions de l’état prennent aussi le sujet de l’expérience du patient très à cœur. C’est le cas notamment de l’Agence nationale de la performance sanitaire et médico-sociale (Anap) qui explique qu’il est important de recueillir le besoin des patients et leur perception de leur parcours de soins afin « d’adapter les modes de prise en charge et de mettre en place un parcours plus performant et confortable ».

    Pour aider les hôpitaux à prendre en compte l’expérience de leurs patients, l’agence nationale propose un guide propose pour mettre en place des méthodes de recueil de l’expérience des patients et usagers afin de « faire émerger des pistes de travail et identifier des solutions d’amélioration ».

    L’outil e-Satis déployé par la Haute autorité de santé (HAS) à la même vocation que le guide de l’Anap : celui de mettre en place des solutions visant à prendre en compte à plus grande échelle l’expérience du patient lors de son passage à l’hôpital. Depuis 2016, cet outil sert à mesurer la satisfaction du patient lors de son séjour. Envoyé deux semaines après son passage à l’hôpital, cet outil se présente sous la forme de questionnaires qui « portent sur des dimensions qui suivent les étapes importantes du parcours de soins ». D’autres initiatives ont été mises en place pour recueillir l’expérience des patients lors de leur séjour en établissement de santé, comme la méthode Amppati développé par la Structure d’appui régionale à la qualité des soins et à la securité des patients d’Île-de-France.

    Une intégration grandissante dans les établissements

    Influencés par la tendance qui se dessine en France à propos de la prise en compte de l’expérience du patient, les établissements de santé commencent eux même à devenir des acteurs de l’expérience patient.

    Dès 2017, l’AP-HP a déployé le label « hospitalité » pour améliorer l’expérience du patient de son entrée à la sortie de l’hôpital. Et en 2024, dans le cadre de son plan « 30 leviers pour agir ensemble » , le plus grand CHU de France a mis en place 10 engagements pour l’expérience patient, notamment par la facilitation de la prise de rendez-vous et du premier contact avec l’hôpital, l’amélioration de la qualité des séjours à l’hôpital, mais aussi la prise en compte de l’avis des patients dans les décisions et cela à tous les niveaux.

    Et l’AP-HP n’est pas le seul hôpital à prendre en compte l’expérience patient. Les Hospices civiles de Lyon (HCL) déploient aussi le dispositif Peps (pour Partenariat et expérience patient en santé) qui a pour objectif de prendre l’avis des patients et des aidants construire des réponses adaptées à leurs besoins dans le cadre de la prise en charge.

    Cartographie des acteurs – @ H&TI

     

  • G7 : mettre en place une IA plus sûre et une approche pluridisciplinaire et globale de la santé

    En plus des chefs d’état ou de gouvernement de la France, de l’Allemagne, du Canada, des États-Unis, de l’Italie, du Japon et du Royaume-Uni, le sommet 2024 du G7 a enregistré, comme le veut la tradition, la participation de représentants d’autres États et organisations internationales invités, à l’image de l’Algérie, l’Argentine ou la Turquie. A l’issue des travaux de cette édition, la déclaration des dirigeants du G7  a porté sur de nombreux sujets, dont l’IA, la “santé unique” et la cybersécurité.

    Dans cet article, Health & Tech Intelligence analyse cette déclaration, avec un focus sur les parties dédiées à l’IA, la santé, la science, la technologie, l’innovation et à la cybersécurité.

    Pour une IA sûre et une libre circulation des données

    Dans le préambule des déclarations finales de ce G7, l’accent est mis sur la nécessité d’approfondir la coopération entre les différents pays dans le domaine de l’IA, afin d’exploiter ses avantages et de gérer ses risques. Concrètement, l’ambition est de promouvoir et mettre en place “une IA sûre, sécurisée et digne de confiance, soutenant une transformation numérique inclusive et centrée sur l’humain”. La gouvernance de l’IA a, elle aussi, été désigner comme une priorité afin de maximiser les bénéfices de cette technologie, tout en gérant les risques et en respectant les droits humains qui peuvent être compromis dans certains mauvais usages.

    Par ailleurs, les membres du G7 ont également mis l’accent sur l’utilisation des données, et cela dans tous les secteurs. Ils ont ainsi réitéré leur volonté de “rendre opérationnelle la libre circulation des données avec confiance” au travers de l’initiative “Data free flow with trust” de l’Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE). Cette initiative a pour objectif de permettre des flux de données transfrontaliers fiables afin de “revigorer l’économie numérique dans son ensemble, tout en préservant la capacité des gouvernements à répondre à l’intérêt public légitime”.

    Promouvoir la “santé unique”

    Dans le domaine de la santé, les membres du G7 ont renouvelé leur volonté :

    • de mettre en place une couverture sanitaire universelle (CSU) ;
    • de mettre un terme aux grandes pandémies telles que le VIH, la tuberculose et le paludisme ;
    • de soutenir les initiatives régionales de fabrication de vaccins ;
    • et de prendre en compte les effets du changement climatique sur les maladies infectieuses.

    Pour ce faire, le G7 appelle à soutenir de manière continue le Fonds de lutte contre les pandémies, notamment à travers l’élargissement de la base de donateurs et la collecte d’au moins 2 milliards de dollars de dons.

    Les pays du g7 mettent, en outre, l’accent sur l’importance de la prévention tout au long de la vie et du vieillissement en bonne santé. Ils expriment aussi leur volonté de promouvoir des modes de vie et des régimes alimentaires sains, ainsi que de continuer à combattre les causes des maladies non transmissibles, en particulier les troubles mentaux et le cancer.

    L’approche globale des enjeux de santé, “one health“, est le point phare de cette déclaration : les pays du G7 insistent sur la nécessité de la promouvoir. Englobant la santé des animaux, des végétaux et des êtres humains, ainsi que les perturbations de l’environnement générées par l’activité humaine, cette approche soutient que les organismes vivants et les écosystèmes sont interconnectés et que la santé des uns dépend de celle des autres.

    Un groupe de travail sur la cybersécurité

    La déclaration finale du G7 2024 annonce un groupe de travail sur cybersécurité, qui sera piloté par les sept pays ensemble. Ce groupe de travail aura pour objectif de lutter contre les cyberactivités malveillantes :

    • en promouvant un comportement responsable des états dans le cyberespace ;
    • en améliorant la cybersécurité, y compris dans le secteur privé ;
    • et en développant et utilisant des outils pour dissuader et répondre aux comportements malveillant, ainsi qu’aux cybercriminels en perturbant les infrastructures qu’ils utilisent.

     

  • Gen AI : un nouvel outil de Google diagnostiquerait mieux certaines pathologies que des médecins

    Une IA qui comprend le vocabulaire médical

    Pour un professionnel de santé, le dialogue avec le patient est tout aussi important que les symptômes qu’il présente pour bien cerner le problème du malade. Malgré le développement croissant des applications et logiciels de Gen AI, les chatbots disponibles ne permettent pas toujours d’apporter des réponses concrètes aux médecins car le vocabulaire spécifique au domaine de la santé empêche une bonne compréhension par l’intelligence artificielle (IA). Jusque-là, les grands modèles de langage (LLM), même s’ils sont entraînés sur des millions de données, ne peuvent pas se mettre à la place du médecin et orienter leurs questions au patient de manière à pousser l’investigation à un niveau plus précis.

    Pour relever ce défi, Google a développé Amie, avec l’ambition de rendre la conversation avec le chatbot la plus proche possible d’une conversation réelle entre un médecin et son patient. Le géant américain de la tech s’est appuyé sur l’apprentissage automatique (machine learning) et le traitement du langage naturel (NLP). Amie analyse les symptômes et les antécédents médicaux des patients pour générer des hypothèses de diagnostic, mais aussi suggérer des examens complémentaires pour les vérifier.

    L’IA plus empathique que les médecins ?

    Comme tout chatbot, Amie interagit avec les médecins, avec la particularité qu’elle leur donne, selon Google, des réponses médicalement plus intelligibles à propos des pathologies de leurs patients. Mieux encore, elle poserait des questions pertinentes que le professionnel de santé ne penserait pas spontanément à poser au malade.

    Dans le cadre d’une étude publiée en janvier 2024 par des chercheurs de Google Research et Google Deepmind, Amie a montré une capacité à récolter une quantité d’informations similaire à celle d’un médecin lors d’entretiens médicaux réalisés par messages. Réalisée auprès de 20 “acteurs-patients” qui ont joué, à tour de rôle, 149 scénarios cliniques sans savoir s’ils échangeait des messages avec un médecin ou avec l’IA de Google, l’étude s’est également intéressée à l’empathie du médecin en comparaison avec celle de l’IA. Les patients ont été amené à évaluer cette dimension après leurs entretiens et, dans la majorité des cas, Amie a été perçue comme plus empathique que les médecins. Elle a même réussi à mieux diagnostiquer certaines pathologies cardiovasculaires ou respiratoires.

    ➡️ Amie utilise un nouvel environnement d’apprentissage de dialogue simulé, basé sur le jeu personnel, pour améliorer la qualité du dialogue diagnostique dans de nombreuses de pathologies et spécialités et dans différents contextes cliniques :

    Amie a surpassé les professionnels de santé sur plusieurs axes d'évaluation pour le dialogue diagnostique dans nos évaluations - @ Google
    Amie a surpassé les professionnels de santé sur plusieurs axes d’évaluation pour le dialogue diagnostique – @ Google

    D’autres études nécessaires pour éviter les dérives :

    Les équipes de Google soulignent le besoin de rester prudent face à cet outil qui pourrait être d’une grande utilité pour les médecins, en les aidant à établir un diagnostic plus rapidement. Une prudence exigée car Amie n’a encore été évaluée que par des acteurs jouant le rôle de patients, et devrait à l’avenir être testée sur des personnes souffrant réellement d’affections somatiques. Avant de la proposer aux professionnels de santé dans la vie réelle, Google prévoit de mener d’autres études qui viseront à évaluer les potentiels biais de sa technologie afin de les dépasser.

     

  • Remboursement : Moovcare retirée de la liste des activités de télésurveillance médicale

    La supériorité de Moovcare par rapport au suivi médical conventionnel non constatée

    Pour bénéficier de son inscription sur la LATM par la Commission nationale d’évaluation des dispositifs médicaux et des technologies de santé (Cnedimts), la solution Moovcare Poumon, de Sivan Innovation, avait été reconnue comme ayant un service attendu suffisant qui permet “une amélioration modérée du service attendu (ASA III) par rapport à la prise en charge conventionnelle seule, à savoir le suivi par imagerie et par consultations médicales en face à face”. Cependant, compte tenu du caractère “quasi monocentrique” de l’étude Sentinel réalisée, la Cnedimts avait insisté sur la nécessité pour la solution de télésurveillance du cancer du poumon de démontrer par d’autres études “l’extrapolation des résultats en termes de survie de l’étude Sentinel en situation réelle d’utilisation”. Condition sine qua non pour que son inscription sur la LATM puisse être renouvelée.

    Après avoir analysé les résultats des dernières études portant sur la solution de Sivan Innovation, la Haute autorité de santé (HAS) a publié, le 13 juin 2024, l’avis de la Cnedimts qui explique que “la supériorité de l’intérêt attendu de l’acti­vité de télésurveillance médicale avec Moovcare Poumon par rapport au suivi médical conventionnel ne peut être établie”. La Commission est, par conséquent, défavorable à l’inscription de cette activité sur la LATM.

    Des données insuffisantes et des événements indésirables

    Pourtant, la solution de Sivan Innovation a fait – et continue toujours de faire – l’objet de plusieurs études depuis le premier avis de la Cnedimts. Au total, cinq nouvelles études ont été menés sur la solution Moovcare Poumon, dont une par la European society for medical oncology. Mais la Cnedimts ne lui reproche rien sur la réalisation des études, mais plutôt sur leur pertinence : elle révèle ainsi que les données récoltées lors de ces études sont exploratoires et “ne permettent aucune conclusion en termes de survie globale en situation réelle d’utilisation”, et « ne permettent donc pas de confirmer les résultats de l’étude pivot initialement fournie”. Ceci même si les résultats peuvent “apporter des éclairages sur l’utilisation pratique et la satisfaction en lien avec l’utilisation” de la solution.

    En plus de ce manque de données prouvant la supérioté de la solution au suivi médical conventionnel, quelques événements indésirables ont été constatés : si la Cnedimts explique qu’aucun effet indésirable lié à l’utilisation de Moovcare Poumon n’a été reporté lors des études et depuis la commercialisation, “les données issues de la matériovigilance transmises par le demandeur rapportent un total de 18 évènements rapportés”. Il s’agit essentiellement de problèmes d’interface praticien (7 événéments) et patient (4) ou de compatibilité d’interface (4).