Bernard

  • Santé numérique et diabète gestationnel : bénéfices validés en Corée du Sud

    Limites des diagnostics classiques

    Le diabète gestationnel touche 14% des grossesses mondiales selon l’Organisation mondiale de la santé, avec des risques accrus de macrosomie fœtale (+30%) et de diabète de type 2 ultérieur (multiplié par 7)

    les approches conventionnels restent longues, subjectives et limitées en zones rurales (60% de la population :

    • Hyperglycémie provoquée par voie orale (HGPO) : 2h d’examen en laboratoire ;
    • Glycémie à jeun ≥ 5,1 mmol/L : prélèvement matinal contraignant ;
    • Glycémie postprandiale ≥ 7,8 mmol/L (OMS) : autosurveillance quotidienne ;
    • Suivi des risques cliniques (âge maternel, obésité, antécédents) : consultations multiples.​

    26 essais randomisés analysés

    Deux équipes infirmières du College of Nursing de Soonchunhyang University et du College of Nursing – Research Institute of Nursing Science d’Ajou University (Corée du Sud) ont conduit une revue systématique et méta-analyse de 26 essais randomisés publiée dans Asian Nursing Research . Leur analyse a porter sur les interventions hybrides à distance suivantes

    • Prises en charge hybrides associant outils numériques et professionnels de santé.
    • Suivi glycémique à distance avec feedback personnalisé.
    • Rôle central des infirmiers dans l’accompagnement, via éducation et ajustements.

    Performances cliniques mesurées

    Les résultats quantitatifs montrent une baisse significative du glucose postprandial :

    • Glucose postprandial : SMD –0,67 (p = 0,03 vs. soins standards) ;
    • Glucose hors cible postprandial : –4,56 mg/dL (p < 0,001) ;
    • Observance autosurveillance : +15,9%.

    « p » mesure la probabilité que l’effet soit dû au hasard (p < 0,05 = significatif) et SMD standardise les écarts-types entre groupes.

    Ces interventions renforcent le suivi en contextes à ressources limitées, comme en Asie rurale.

     

  • NHS England crée un registre génétique national pour prévenir les cancers héréditaires

    3 limites majeures des stratégies de dépistage conventionnelles

    Selon l’Organisation mondiale de la santé (OMS), le cancer demeure l’une des premières causes de mortalité mondiale, avec 9,7 millions de décès et près de 20 millions de nouveaux cas chaque année. Environ 10 % des cancers, notamment du sein, de la prostate et colorectaux, sont liés à des prédispositions héréditaires. Les approches fondées sur l’histoire familiale, l’imagerie ou des tests ciblés (mammographie, coloscopie, PSA) restent imparfaites, en particulier chez les populations à haut risque génétique.

    • Sensibilité variable.
    • Détection tardive.
    • Faible intégration génomique.

    120 gènes analysés dans un registre génomique centralisé

    Déployé en janvier 2026, le registre national des prédispositions héréditaires au cancer du National Health Service (NHS) analysera 120 gènes associés à un sur-risque, au sein d’une base génomique unifiée.

    • 120 gènes de prédisposition.
    • Données cliniques et génétiques croisées.
    • Comparaison patients-familles.

    Une montée en charge fondée sur des données probantes

    Les cohortes héréditaires montrent qu’une stratification génétique du risque améliore la détection précoce et l’orientation vers la prévention.

    • Détection plus précoce.
    • Allocation optimisée des ressources.
    • Modèles de stratification du risque validés.

    Perspectives cliniques, éthiques et organisationnelles

    Court terme : ciblage des porteurs de variants pathogènes (BRCA, Lynch) avec dépistage renforcé et intégration des services de génétique et d’oncologie.

    Moyen terme : parcours de médecine personnalisée combinant tests à domicile, télésurveillance et accès aux essais cliniques.

    Long terme : suivi structuré de dizaines de milliers de patients et de familles à risque, avec extension des cohortes, harmonisation des données et confidentialité renforcée.

     

  • IA et génomique : l’Asie renforce sa surveillance épidémique

    Plus d’un million de décès chaque année en Asie

    Les maladies infectieuses figurent toujours parmi les principales menaces sanitaires mondiales. En 2025, la dengue a dépassé 12 millions de cas recensés dans le monde, tandis que les infections liées à la résistance antimicrobienne sont associées à environ 4,7 millions de décès annuels, selon l’Organisation mondiale de la santé (OMS). En Asie, la mortalité infectieuse atteint près de 1,2 million de décès par an, dans un contexte d’épidémies accentuées par le changement climatique, l’urbanisation rapide et la mobilité humaine. L’OMS souligne que la surveillance reste limitée par la fragmentation des données génomiques, cliniques et environnementales, ainsi que par les contraintes de souveraineté des données.

    Une IA régionale pour la surveillance génomique

    Pour répondre à ces défis, le consortium Asia Pathogen Genomics Initiative (Asia PGI) a développé PathGen, une plateforme d’intelligence artificielle dédiée à la surveillance génomique régionale. Elle vise à :

    • Détecter précocement les variants et agents infectieux émergents.
    • Suivre la circulation transfrontalière des pathogènes.
    • Soutenir des réponses sanitaires rapides, en ligne avec les recommandations de l’OMS.

    Financements et partenaires technologiques

    Le projet est soutenu par Temasek Foundation, la Bill & Melinda Gates Foundation et Philanthropy Asia Alliance. Les partenaires technologiques incluent :

    • Amazon Web Services (cloud computing).
    • IXO (Liechtenstein, infrastructures de données décentralisées).
    • Sequentia Biotech (Espagne, bioinformatique “omics”).
    • Sydney Infectious Diseases Institute (Université de Sydney).

    PathGen repose sur une architecture souveraine et fédérée, qui comprend :

    • L’intégration de données génomiques, cliniques, démographiques et environnementales.
    • Une architecture fédérée « sovereign-by-design ».
    • Des modèles avancés d’IA transformant des analyses locales en signaux décisionnels exploitables.

    Déploiement pilote cette année, extension en 2027

    En 2026, PathGen sera déployé dans 8 des 15 pays membres d’Asia PGI, dont l’Inde, la Malaisie, l’Indonésie, le Vietnam, le Bangladesh, les Philippines, le Laos, le Cambodge et le Sri Lanka. Une extension à l’Asie du Sud et du Sud-Est est prévue en 2027, en cohérence avec les cadres OMS de préparation aux pandémies.

     

  • Nouvelle génération de scanners de lames pour la pathologie numérique

    Microscopie optique : limites et pénuries

    Le diagnostic histopathologique reste central dans la prise en charge des cancers, confronté à une charge sanitaire mondiale croissante.

    Grundium développe sa solution pour pallier les contraintes de la microscopie optique traditionnelle.

    • Seulement ~3 % des services correctement dotés, 78 % de postes vacants.
    • Délais diagnostiques souvent ≥ 7 jours (jusqu’à ~18 jours).
    • Coûts unitaires élevés : ≈ 45 € par test histopathologique.

    Partage immédiat des images et intégration fluide aux outils d’IA

    Le nouveau scanner Ocus M20 permet un partage immédiat des images et une intégration fluide aux outils d’IA, accélérant le diagnostic in vitro.

    Une numérisation de lames en moins d’une minute

    Grundium propose un scanner mono-axe compact, conçu pour les laboratoires à forte activité et les plateformes de télépathologie.

    • Numérisation d’une lame en < 1 minute avec disponibilité > 99 %.
    • Qualité d’image adaptée au diagnostic courant et intégration aux flux numériques.
    • Concordance diagnostique > 95 %.

    La solution cible les laboratoires hospitaliers, plateformes de télépathologie et structures à ressources limitées. Elle accompagne la diffusion de la pathologie numérique en routine.

     

  • Shanghai : l’IA multimodale accélère le dépistage de l’anxiété et de la dépression

    Une IA clinique multimodale pour soutenir le diagnostic

    La Chine fait face à une charge élevée de troubles anxieux et dépressifs, liée au stress professionnel et urbain :

    Les diagnostics classiques restent longs et subjectifs, et l’accès aux soins spécialisés est limité dans les zones rurales, qui regroupent près de 60 % de la population. Le Centre de santé mentale de Shanghai, en collaboration avec l’Institut Tianqiao & Chrissy Chen, a développé un modèle d’IA conversationnel d’aide clinique. Entraîné sur plus de 5 000 dialogues psychiatriques anonymisés, le système Lingxi facilite le repérage des symptômes, soutient le diagnostic clinique des professionnels de santé et optimise l’évaluation clinique. Le dispositif repose sur :

    • un système EEG non invasif
    • des algorithmes générant un score de risque objectif en moins de deux minutes

    Un potentiel de réduction des biais humains dans le dépistage

    Bien que les études cliniques sur le modèle développé à Shanghai soient encore en cours et que les métriques exactes restent à documenter, une revue systématique avec méta-analyses publiée dans npj Digital Medicine en août 2025 sur des technologies similaires met en évidence le potentiel des systèmes multimodaux :

    • AUC proches de 0,95, rivalisant avec les échelles cliniques standard
    • Réduction des biais d’interprétation grâce à la multimodalité
    • Fiabilité diagnostique accrue, confirmée par plusieurs études prospectives
    • Performances comparables aux échelles cliniques classiques, avec forte corrélation aux scores validés

    Une technologie appelée à se diffuser en Asie

    En standardisant l’analyse des dialogues cliniques et en intégrant des marqueurs EEG moins sensibles aux variations individuelles d’expression, cette approche est jugée prometteuse. Le Centre de santé mentale de Shanghai, l’un des principaux pôles psychiatriques chinois, pourrait voir cette technologie s’étendre dans plusieurs pays asiatiques :

    • Japon : dispose d’une forte infrastructure de santé numérique
    • Corée du Sud : adopte rapidement les technologies d’IA en santé
    • Taïwan et Singapour : déploient des systèmes de santé avancés intégrant l’IA
    • Hong Kong et autres grandes villes asiatiques : développement de solutions de santé numérique métropolitaines

  • Virome sanguin : un biomarqueur circulant émergent de la maladie de Crohn

    Une maladie inflammatoire chronique à diagnostic tardif

    La maladie de Crohn touche environ 0,4 % de la population européenne. 10 millions de personnes dans le monde vivent avec une maladie inflammatoire de l’intestin (MICI) selon World IBD. Son diagnostic repose encore sur l’endoscopie, l’imagerie et des biomarqueurs inflammatoires peu spécifiques, souvent réalisés après un retard moyen de 6 à 24 mois, contribuant à une morbidité élevée et à une altération durable de la qualité de vie.

    Une approche métagénomique et computationnelle du sang

    Les équipes de l’Université Paris-Saclay, de l’Institut national de recherche pour l’agriculture, l’alimentation et l’environnement (INRAE), de Sorbonne Université et de l’AP-HP ont exploré le virome sanguin comme reflet indirect de la dysbiose et de la perméabilité intestinale. Leur stratégie repose sur :

    • Un séquençage haut débit sans à priori,
    • Une analyse bio-informatique de 17 454 vOTUs (viral Operational Taxonomic Units), unités regroupant des génomes viraux selon leur similarité,
    • Une approche non invasive compatible avec les exigences du diagnostic in vitro.

    Une étude observationnelle discriminante

    L’étude observationnelle, publiée dans Gastroenterology, compare 15 patients atteints de Crohn à 14 témoins sains, avec analyses parallèles sang/fèces. Les résultats montrent une discrimination significative uniquement dans le sang, reposant sur :

    • Une beta-diversité Bray-Curtis = 0,001, indiquant une différence statistiquement robuste de composition du virome entre groupes,
    • 46 vOTUs différentiellement abondants dans le sang,
    • Une charge moyenne de 10⁵ particules virales par millilitre de sang.

    Perspectives cliniques

    Moins variable que le virome fécal, le virome sanguin apparaît comme un biomarqueur circulant prometteur pour le diagnostic précoce, le suivi longitudinal et la stratification des patients. Des cohortes de validation élargies et des développements industriels seront nécessaires avant toute application clinique.

     

  • IA obstétricale : l’Asie du Sud modernise la surveillance fœtale à grande échelle

    Les limites de la surveillance fœtale

    Selon l’OMS, la région d’Asie du Sud représentait en 2023 environ 17 % des décès maternels mondiaux, et, avec l’Afrique subsaharienne, concentrait près de 87 % des décès maternels globaux. Les décès néonatals y représentent 37–38 % du total mondial, en raison d’un accès limité aux soins obstétricaux.

    La surveillance fœtale est freinée par le coût des équipements, la pénurie de professionnels et l’accès limité aux structures :

    • Faux positifs du CTG intrapartum (pendant le travail) : 50–60 %.
    • Variabilité interobservateurs : coefficient kappa 0,2–0,4 (faible accord entre cliniciens).
    • Implantation parcellaire : CTG disponibles <30 % en zones rurales.

    30 secondes pour interpréter : architecture technologique

    Des équipes en Inde, Bangladesh, Pakistan, Népal et Sri Lanka ont développé :

    • Dopplers de poche (~30 $) et CTG portables (~400 $).
    • Algorithmes deep learning entraînés sur 12 000 tracés CTG (CNN-CTG = réseau de neurones analysant automatiquement les tracés).
    • Plateforme cloud délivrant une interprétation automatisée en <30 s, avec télé-expertise mobile.

    92 % de précision : preuves cliniques

    Les études observationnelles indiennes et sri-lankaises portant su 1 245 patiente et  publiées dans Artificial Intelligence in Medicine et Computers in Biology and Medicine rapportent :

    • 92 % précision, 89 % sensibilité, 94 % spécificité (CNN-CTG).
    •  87 % exactitude prédictive de la détresse fœtale (application mobile).
    • AUC 0,91 (« aire courbe ») pour le risque de césarienne, mesurant la performance prédictive du modèle.

    Du pilote au système de santé

    Étapes suivantes : essais randomisés, intégration aux programmes nationaux et certification IA. Usages cibles :

    • Dépistage rapproché des grossesses à risque en milieu rural.
    • Surveillance à domicile supervisée à distance.
    • Suivi personnalisé des grossesses grâce à la connexion des CTG au dossier médical électronique (DME) et à l’analyse automatisée des risques, permettant au médecin de prendre rapidement des décisions adaptées à chaque patiente, en cohérence avec les recommandations de l’OMS.

     

  • Endométriose : un test sanguin fondé sur la qPCR et l’IA pour confirmer le diagnostic

    Un diagnostic encore tardif

    Selon l’Organisation mondiale de la santé (OMS), l’endométriose touche environ 10 % des femmes en âge de procréer, soit près de 190 millions de patientes dans le monde. Cette maladie gynécologique chronique, caractérisée par la présence ectopique de tissu endométrial, est associée à des douleurs pelviennes, des troubles de la fertilité et une altération significative de la qualité de vie. Le diagnostic de référence repose encore sur la laparoscopie, une procédure invasive et coûteuse, dépendante de l’expertise opératoire, et associée à un retard diagnostique moyen de 7 à 10 ans.

    qPCR et apprentissage automatique au cœur du test

    La biotech américaine HerAnova Lifesciences, spécialisée en santé féminine, a développé un test sanguin reposant sur la PCR quantitative (qPCR), associée à des algorithmes propriétaires de machine learning. La technologie combine :

    • Des biomarqueurs d’expression génique.
    • Une analyse automatisée par apprentissage supervisé.
    • Un score algorithmique binaire indiquant une compatibilité ou non avec l’endométriose.

     Une validation clinique en environnement CLIA

    Positionné comme Laboratory Developed Test (LDT), le test a été validé dans un laboratoire certifié Clinical Laboratory Improvement Amendments (CLIA), cadre réglementaire américain applicable aux diagnostics développés et utilisés au sein d’un même laboratoire. Une étude prospective multicentrique a comparé le test sanguin au gold standard (laparoscopie et histologie). Performances rapportées :

    • Spécificité ≥ 90 %
    • Sensibilité ≥ 83 %
    • Exactitude globale ≥ 87 %

    Dénommé HerResolve, le test dispose début 2026 d’une validation CLIA-LDT, avec un dépôt 510(k) auprès de la FDA annoncé. Son déploiement est prévu dans les centres américains de médecine reproductive. Il s’inscrit en complément d’Endotest, test salivaire français fondé sur le séquençage de microARN et l’intelligence artificielle, évalué en 2024 par la Haute Autorité de santé dans le cadre du forfait innovation, illustrant la montée en puissance des diagnostics non invasifs en endométriose.

     

  • Un programme français prédit l’autisme dès la naissance grâce à l’IA et aux données périnatales

    TSA : une prévalence mondiale en hausse

    Selon l’Organisation mondiale de la santé (OMS), les TSA concernent 1 à 2 % des enfants. Ces pathologies neurodéveloppementales reposent sur l’observation comportementale et des échelles standardisées, qui demeurent :

    • Coûteuses.
    • Variables selon les praticiens.
    • Peu adaptées à un dépistage systématique à grande échelle.

    Pelargos, l’IA au service du pronostic

    Porté par B&A Biomédical spinn-off de Unité INSERM U29 – Neurobiologie et physiopathologie du développement, Pelargos explore la « neuro-archéologie » in utero en analysant, par apprentissage automatique, antécédents médicaux, échographies, résultats de dépistage prénatal et données de naissance. Soutenu par la Région Sud, le PIA4 et le pôle Eurobiomed, le programme intègre :

    • Cinq hôpitaux partenaires.
    • Une cohorte d’environ 2 000 enfants (1 000 TSA, 1 000 neurotypiques).
    • Un objectif de détection de 60 à 70 % des enfants à risque.

    Premiers résultats encourageants

    L’étude pilote du CHU de Limoges, publiée dans Scientific Reports, a analysé 305 grossesses, comparant 65 enfants ultérieurement diagnostiqués TSA à 240 témoins neurotypiques. L’IA a identifié 40 à 50 % des enfants à risque, avec :

    • 4 % de faux positifs.
    • Une spécificité de 96 %.
    • Une valeur prédictive positive de 77 %.

    Perspectives cliniques et éthiques

    Pelargos se positionne comme un outil strictement pronostique, destiné à orienter un suivi renforcé et la recherche de biomarqueurs périnataux. Les prochaines étapes comprennent :

    • L’extension de la cohorte.
    • L’harmonisation des jeux de données.
    • Des études prospectives nationales évaluant l’impact clinique et éthique du dépistage néonatal.

     

  • IA rétinienne et dépistage précoce de la maladie d’Alzheimer à Hong Kong

    55 M personnes atteintes de la maladie d’Alzheimer dans le monde

    Deux acteurs basés à Hong Kong ont développé un système d’intelligence artificielle capable d’analyser des images rétiniennes afin d’estimer le risque de maladie d’Alzheimer, pathologie neurodégénérative majeure, marquée par un déclin cognitif progressif touche

    • 55 millions de personnes atteintes dans le monde (OMS).
    • Jusqu’à 1 personne sur 3 ≥ 85 ans concernée par une démence en Asie-Pacifique.

    Les examens conventionnels tels que IRM, TEP et analyses du liquide cérébrospinal sont coûteux, et invasifs

    Une IA de détection Alzheimer a intégré sur l’imagerie rétinienne

    L’entreprise i-Cognitio Sciences, spin-off de la Chinese University of Hong Kong, et le groupe de santé Humansa ont développé une IA reposant exclusivement sur l’imagerie rétinienne avec :

    • Un apprentissage profond sur ≈ 13 000 photographies du fond d’œil.
    • Un modèle multicentrique, multi-ethnique.
    • Un outil non invasif, compatible avec la pratique ophtalmologique courante.

    Une étude rétrospective, multicentrique, cas-témoins

    Un étude rétrospective, multicentrique, cas-témoins utilisant des photographies rétiniennes tirées de données collectées rétrospectivement a été menée dans plusieurs cohortes existantes couvrant différents environnements cliniques (dont Hong Kong, Singapour, Royaume-Uni).   pour entraîner et valider un modèle d’IA. Au total, la cohorte a compris

    • 648 patients Alzheimer
    • 3 240 témoins.
    • Total de fonds d’œil analysés : ≈ 12 949 images rétiniennes

    Les performances et perspectives cliniques

    Les résultats de l’étude publiée dans dans  Lancet Digital Health montre :  :

    • une sensibilité : 93,2 %
    • une spécificité : 82,0 %..

    Cette technologie pourrait s’intégrer au dépistage communautaire, réduire les délais diagnostiques et améliorer l’accès au repérage précoce dans les zones à ressources limitées.