Le guayBaptiste

  • Les 8 lauréats de l’AAP « Innover dans le parcours de santé » de la Fondation du Leem

    Soutenir les innovations tout au long du parcours de santé

    La Fondation du Leem sélectionne et finance, depuis 4 ans, des projets déployés par des organismes d’intérêt général à but non lucratif (associations, universités, établissements de santé…) qui innovent tout au long du parcours de santé. La 4e édition de cet AAP, a reçu 57 candidatures parmi lesquels 8 lauréats ont été sélectionnés, dont eDOL-parcours, un projet d’adaptation et d’expérimentation d’un outil numérique pour le parcours de santé du patient souffrant de douleur chronique, développé par l’Institut Analgesia.

    Le processus de sélection de la Fondation tient compte de “multiples critères” dont notamment :

    • la faisabilité technique et logistique du projet ;
    • sa temporalité ;
    • ses modalités d’évaluation (indicateurs…) ;
    • sa réplicabilité ;
    • ainsi que ses retombées potentielles.

     

    Pour être éligibles, “les projets doivent être mis en œuvre en France”, quel que soit leur domaine de santé. Ils doivent obligatoirement être portés par des organismes d’intérêt général à but non lucratif et “participer à l’émergence de solutions innovantes dans le parcours de santé et à leur appropriation par les bénéficiaires”.

    Des financements de 8 000 et 50 000 € :

    Doté d’un budget total de 260 000 €, les 8 projets lauréats bénéficieront d’une subvention allant de 8 000 à 50 000 €. L’objectif de la Fondation du Leem étant de favoriser le déploiement réussi de leurs actions sur leurs territoires respectifs. Depuis son lancement, une enveloppe total d’un million d’euros a été réservée à cet AAP.

    L’outil numérique de l’Institut Analgesia

    Le projet eDOL-parcours a pour objectif “d’adapter et d’expérimenter un outil pour le suivi du parcours du patient en soins primaires”. Il s’appuie sur le socle technologique “développé dans le cadre d’un projet dédié aux centres de la douleur” et comprend deux versants :

    1) une plateforme web sécurisée, dédiée aux professionnels de santé de ville : cette interface proposera plusieurs fonctionnalités : synthèse graphique des données patients, suivi du parcours, aide au diagnostic et à la décision thérapeutique, demande d’avis ou d’adressage du patient vers les soins spécialisés…

    2) et une thérapie numérique (DTx) : cette application mobile dédiée aux patients proposera un parcours progressif et personnalisé visant à accompagner le patient vers l’autogestion de ses symptômes : amélioration du confort corporel, remise en mouvement, amélioration du moral et du sommeil, réduction du stress… “et in fine amélioration de la qualité de vie”.

     

    Interface mobile de l'outil numérique développé par l'Institut Analgesia - @ Leem
    Interface mobile de l’outil numérique développé par l’Institut Analgesia – @ Leem

    Les 8 lauréats annoncés

    Les projets retenus à l’issue de la 4e édition de l’AAP “Innover dans le parcours de santé” de la Fondation du Leem sont portés par les organismes suivants :

    • l’Association des laryngectomisés et mutilés de la voix d’Occitanie : permet aux patients éloignés d’être hébergés dans une résidence hospitalière et faciliter l’accès aux programmes d’Education thérapeutique du patient (ETP) ;
    • l’Institut Analgesia : adapte et expérimente un outil numérique pour le parcours de santé du patient souffrant de douleur chronique ;
    • Habitat & Humanisme : met en place un outil numérique de soutien psychologique et d’insertion sociale pour les personnes souffrant de troubles mentaux ;
    • la Maison Olympe : propose un accompagnement social et médical personnalisé pour les femmes enceintes et les jeunes mères en situation précaire ;
    • le Pôle de ressources en éducation thérapeutique du patient : propose une application numérique ETP pour les patients asthmatiques ;
    • Soignons Humain : développer un outil numérique pour simplifier la communication et la coordination entre les infirmiers de ville et les patients ;
    • l’Association France spondyloarthrites : lutte contre les ruptures de parcours de soins des patients souffrant de spondylarthrite avec le concours des maisons de santé pluridisciplinaires ;
    • l’université Clermont Auvergne : permet l’accès à la prévention, aux soins, et à l’ETP pour les quartiers prioritaires.

     

  • IA : quels risques et bénéfices pour l’industrie pharmaceutique ? (rapport OMS)

    Intitulé “Bénéfices et risques d’utiliser l’IA pour le développement et la livraison pharmaceutique”, le rapport de l’OMS, évoque les avantages potentiels de l’IA sur la santé publique, notamment sa capacité à :

    • développer des médicaments plus précis et efficaces : l’IA peut aider à identifier de nouvelles cibles thérapeutiques et personnaliser des drogues pour des sous-groupes de population ;
    • améliorer le diagnostic et le pronostic : l’IA analyse de grandes quantités de données médicales pour mieux identifier et prédire des schémas d’évolution des maladies ;
    • et découvrir de nouveaux traitements pour les maladies “incurables” : la capacité de l’IA à identifier des combinaisons de médicaments ou proposer des traitements innovants/conception de vaccins.

     

    Des essais cliniques plus concluants car mieux ciblés

    Les essais cliniques peuvent prendre très longtemps avant de voir le jour, voici les trois avantages que l’IA peut apporter :

    • une efficacité accrue : l’IA peut identifier les participants aux essais cliniques plus susceptibles de répondre au traitement étudié, améliorant les chances de succès des essais et permettant un développement accéléré en réduisant les coûts ;
    • un meilleur ciblage marketing : l’IA aide les entreprises pharmaceutiques à identifier les patients susceptibles de bénéficier leurs produits, ce qui peut améliorer l’efficacité du marketing et des ventes ;
    • améliorer l’observance des patients : l’IA peut développer des interventions personnalisées afin d’aider les patients à adhérer à leur traitement et ainsi améliorer leur santé.

     

    Cependant, une étude révèle que 86 % des participants aux essais cliniques de la psoriasis sont blancs, et une autre étude montre que 79 % des données génomiques proviennent de personnes d’Europe, ne permettant pas une représentativité exhaustive avec un risque de biais.

    Des risques de biais, de sécurité, de transparence et de responsabilité

    Comme vu dans le paragraphe précédent, les données traitées par l’IA ne sont pas toujours variées, entraînant des risques de biais dans les résultats de conception médicamenteuse ou vaccinale. Les conséquences peuvent porter sur :

    • un biais de sélection des participants aux essais cliniques : s’ils ne recrutent pas toujours des participants représentatifs de la population cible, les essais peuvent conduire à des traitements inefficaces ou dangereux ;
    • un biais dans les données d’entraînement des algorithmes d’IA : résultant dans des discriminations de personnes ou des médicaments inefficaces pour certains ;
    • un biais dans les décisions de développement et de réglementation : les décisions peuvent être influencées par des biais inconscients ou des intérêts économiques, augmentant ainsi les disparités en soins et la méfiance envers le système de santé.

     

    Concernant ces risques, il faut s’assurer une représentativité des participants aux essais cliniques, utiliser des données d’entraînement complètes, mettre en place des processus transparents et objectifs pour la prise de décision en développement de médicaments/réglementation.

    Des mesures de sécurité à adopter pour une IA sans risque :

    • des tests rigoureux : les algorithmes doivent être testés rigoureusement pour garantir leur sécurité et leur efficacité dans des conditions réelles ;
    • des réglementations gouvernementales : des lois et des réglementations sont nécessaires pour encadrer l’utilisation de l’IA dans le développement de médicaments ;
    • une transparence des développeurs : les développeurs doivent partager les données, le code source et les performances de leurs algorithmes avec les autorités de réglementation.

     

    Une responsabilité difficile à discerner :

    • des algorithmes d’IA opaques : la complexité des algorithmes d’IA rend leur compréhension difficile, obscurcissant le responsable des résultats ;
    • une dépendance à l’humain : les systèmes d’IA s’appuient sur des données humaines, compliquant l’identification d’un éventuel dommage ;
    • un problème de contrôle : les systèmes d’IA peuvent évoluer de manière autonome, ayant parfois des actions imprévisibles et conformes aux intentions des développeurs ;
    • une collaboration diversifiée : de nombreux acteurs peuvent être impliqués dans le développement et l’utilisation des systèmes d’IA ;
    • l’implication de machines rend la détermination de la responsabilité difficile, entre les humains et les processus d’algorithmes.

     

  • Gen AI : Cares Copilot 1.0, l’assistant médical chinois basé sur le LLM de Llama (Meta)

    Un Chatbot qui traite les données chirurgicales, basé sur Llama.

    Basé sur le modèle de Llama développé par Meta (anciennement Facebook), le Chatbot Cares Copilot 1.0 peut traiter des données chirurgicales. Le logiciel a une capacité de traiter des millions de dossiers, incluant du matériel pédagogique, des directives d’experts et de la littérature médicale. Sa récupération d’information se fait en quelques secondes avec une précision allant jusqu’à 95%.

    Pilotée par l’IA générative, Cares Copilot 1.0 a les fonctionnalités suivantes :

    • amélioration de la précision de la récupération des données cliniques ;
    • génération d’informations et de citations à partir de sources académiques avec une précision allant jusqu’à 95% ;
    • aide directe au personnel médical en cas d’urgence ;
    • fourniture d’une surveillance et d’alertes précoces ;
    • prévention des risques pendant les interventions chirurgicales ;
    • traitement des données chirurgicales à travers divers formats (images, texte, voix, vidéo, IRM, scanners et ultrasons).

    Une solution utilisée par plusieurs hôpitaux chinois

    Cares Copilot 1.0 a la possibilité d’être intégré dans les dispositifs médicaux. L’assistant médical est notamment en cours d’optimisation dans 7 hôpitaux de Pékin. Le projet est porté par le   Centre for artificial intelligence and robotics (Cair)  en collaboration avec l’hôpital Prince of Wales à Hong Kong, l’hôpital universitaire de l’Union de Pékin et le premier hôpital affilié de l’université Sun Yat-sen de Guangzhou. Une perspective d’intégration du Cares Copilot 1.0 se fera avec des dispositifs médicaux intelligents dans d’autres établissements.

    Le projet est cofinancé par le programme de recherche InnoHK du gouvernement de Hong-Kong. La combinaison de LLM et de navigation chirurgicale offrira des informations de positionnement anatomique en temps réel aux chirurgiens, améliorant la sécurité chirurgicale selon un médecin, chef du département de neurochirurgie de l’hôpital universitaire de l’Union de Pékin .

  • Espagne : quelles conditions pour intégrer les DTx dans le système de santé ? (rapport)

    Le système de santé espagnol cherche à adopter les DTx dans son système national à la manière du modèle DiGA en Allemagne, malgré l’obstacle d’une absence de réglementation spécifique et d’un cadre d’évaluation standardisé existant.

    Le rapport “Promouvoir les thérapies numériques” de Vodafone Innovation Ecosystem vise à analyser les perspectives sur les thérapies numériques de parties prenantes, professionnels de santé, patients et acteurs de l’industrie pharmaceutique.

    Les thérapies numériques sont des logiciels évalués cliniquement qui permettent de prévenir, gérer et/ou traiter un large éventail de maladies et de troubles, comme les maladies chroniques ou les addictions. Elles peuvent ainsi renforcer l’autonomie des patients et faciliter la prise de décision des professionnels de la santé, leur faisant gagner un temps précieux.

    Les parties prenantes  du développement des DTx soulignent les éléments nécessaires pour assurer leur adoption :

    • Formation : les professionnels de la santé reconnaissent le potentiel des thérapies numériques pour améliorer la prise en charge des patients, mais soulignent la nécessité d’une meilleure formation et d’un soutien accru pour les intégrer à leur pratique clinique ;
    • Confidentialité : les patients apprécient l’accessibilité, la commodité et la flexibilité offertes par les thérapies numériques, mais expriment leurs inquiétudes concernant la confidentialité et la sécurité des données.
    • Complémentarité avec les traitements : l’industrie pharmaceutique, elle voit les thérapies numériques comme une opportunité de développer de nouveaux modèles économiques et d’améliorer l’efficacité des traitements.

    Recommandations pour améliorer l’utilisation des DTx

    Le rapport propose plusieurs recommandations pour stimuler l’adoption des thérapies numériques :

    • accroître les investissements dans la recherche et le développement ;
    • créer des cadres réglementaires clairs et harmonisés ;
    • développer des programmes de formation pour les professionnels de la santé ;
    • mettre en place des stratégies de sensibilisation et d’éducation pour les patients ;
    • établir des mécanismes de collaboration entre les différents acteurs du secteur de la santé.

    Ethtique, standards et formation pour favoriser l’adoption

    Le rapport de Vodafone émet ainsi des recommandations opérationnelles suivantes pour le passage à l’échelle des DTx dans la pratique médicale au quotidien :

    • établir une liste de procédures standardisées pour l’utilisation des DTx  ;
    • rechercher un équilibre approprié entre la rapidité institutionnelle, en termes de réglementation et d’approbation, et la rapidité clinique, sans compromettre la sécurité et les preuves scientifiques nécessaires ;
    • développer une plateforme numérique avec des informations médicales mises à jour et facilement accessibles, fournir aux médecins des données communes et pertinentes pour leur pratique quotidienne ;
    • générez un système intuitif et complet permettant aux cliniciens d’accéder rapidement aux historiques des patients (recommandations médicales et traitements) ;
    • établir des protocoles et des normes uniques pour aborder les aspects éthiques, l’exactitude des algorithmes et la confidentialité des données dans la mise en œuvre de l’IA, garantissant une utilisation sécurisée ;
    • garantir leur compétence dans l’utilisation des solutions numériques, en promouvant une culture de mise à jour et l’adoption technologique dans la pratique clinique ;
    • former les jeunes comme moteurs de l’adoption de solutions numériques, en tirant parti de leur familiarité à la technologie pour diffuser son utilisation auprès des professionnels de santé et des patients.

  • Quelles stratégies des géants de la tech pour l’IA générative ?

    Des solutions spécialisées dans le domaine de la santé existent, mais la majorité de celles-ci sont développées ou acquises par les géants américains de la Tech. En effet, la course au développement de solutions d’IA générative a connu une hausse spectaculaire en 2023 avec 21,8 Md $ investis, soit une hausse de 407 % en un an.

    Les solutions d’IA générative investies par les acteurs de la tech et leurs partenaires

    Comme vu dans l’indicateur sur les investissements et les levées de fonds dans l’IA générative, les Gafam sont largement en tête dans la course au développement de ces solutions.

    Microsoft investit dans Open IA et développe Nuance en santé

    Parmi les acteurs américains, Microsoft a le plus investi en 2023 en injectant 10 milliards de dollars dans la solution développée par Open IA : Chat GPT. Une déclinaison de cette IA, BioGPT, permet de générer du texte biomédical. L’hébergement des données sera assuré par Microsoft Azure. La société a également développée la solution d’IA générative Nuance (Dax Copilot), permettant de rationaliser les tâches administratives des professionnels de santé pour leur faire gagner du temps. Nuance annonce à Himss 2024 avoir développé des partenariats avec Stanford Medecine pour la prise de notes cliniques, WellSpan Health pour fluidifier les interactions patients-médecins et Providence afin d’utiliser son réseau cloud avec Microsoft Azure.

    En termes de partenariats, Microsoft s’est lié avec des acteurs de l’IA comme Mistral AI, Open IA, Inflection IA et Meta (anciennement Facebook).

    Amazon investit dans Claude 3 développé par Anthropic

    Amazon a investi 4 Md $ dans la solution Anthropic, qui développe le modèle de fondation « Claude 3 » (Haiku, Sonnet et Opus), conçu pour une réactivité quasi instantanée et des expériences d’intelligence artificielle (IA) générative homogènes imitant les interactions humaines.

    Google AI développe Vertex IA et MedLM pour les acteurs du soins

    De son côté, Google créé des applications d’IA générative rapidement et de manière responsable. La société améliore le service client avec les agents virtuels de Contact Center AI et les produits d’IA conversationnelle comme Speech-to-Text. Elle peut créer, déployer et faire évoluer des modèles d’IA plus efficaces avec sa plate-forme de Machine Learning unifiée, Vertex AI. Google a également investi 2 Md $ pour le chatbot Anthropic.

    En cours de test par des clients de Google Cloud, MedLM est basé sur un algorithme de grand modèle de langage (LLM), utilisé par des clients comme la Mayo Clinic, il propose les fonctionnalités suivantes :

    • des réponses aux questions d’ordre médical pour les patients ;
    • une génération automatique de résumés de documents médicaux (compte-rendu de consultation, note sur les antécédents médicaux du patient, etc.) en gardant les informations pertinentes du textes originales ;
    • un API pour classer les radiographies pulmonaires ;
    • un API pour la génération de chronologies dans l’affection des patients ;
    • ainsi qu’une mise à jour des tâches des infirmières aux moments de passation des gardes.

    Google Cloud met cependant en garde en disant que MedLM n’est pas un dispositif médical en tant que tel et doit être validé par un professionnel de santé.

    Meta développe son outil Llama

    Meta possède son outil d’IA générative « Llama », une plateforme ouverte comportant des modèles d’IA, des outils et des ressources pour façonner des modèles. Intégrant du LLM capable de générer du code, et un langage naturel sur le code, à partir d’invites de code et de langage naturel.

    La société détient de nombreux partenariats, aussi bien des acteurs de la Tech que des acteurs de la santé : Linkedin, Cloudflare, Orange, Nvidia, LG, Scale, CNRS, Microsoft, AWS, Dropbox, IBM, Shopify, Surge, Inria, Octo AI, Accenture, Zoom et d’autres.

    Nvidia découvre des nouvelles molécules grâce à Clara Discovery

    Nvidia développe sa technologie Nvidia Clara™ Discovery, regroupe une collection de frameworks, d’outils, d’applications et de modèles pré-entraînés, optimisés et accélérés par GPU pour la découverte de médicaments assistée par ordinateur. Conçue pour prendre en charge les workflows multidisciplinaires, la plateforme Clara Discovery aide les scientifiques et les chercheurs à accélérer la mise sur le marché des médicaments et offre de nouvelles possibilités pour la recherche sur les mécanismes pathologiques.

    Côté partenariats, Nvidia a investi avec Microsoft dans Open IA à hauteur de 1,3 Md $ et financé en partie Databricks, une société anglaise.

    Mistral AI fournit une API avec un haut niveau de raisonnement

    La jeune pousse française née en 2023, Mistral AI, développe des Modèles de langage performants (LLM) qui sont aussi utilisées en santé (Mistral Small, Mistral Large, Mistral Embed). Classé deuxième parmi tous les modèles disponibles via une API, sa solution fournit des capacités de raisonnement de haut niveau.

    La startup a lancé un partenariat de distribution avec Microsoft depuis mars 2024, qui avait investi 15 M € dans sa levée de fonds de 385 M €. Mistral AI a également établi un partenariat avec Capgemini. Elle possède des clients comme BNP Paribas, Orange, CMA CGM, MongoDB, Octo AI, Lamini, Pretto et Cloud flare.

    Les cas d’usage les plus attractifs utilisés en santé

    Dans les différents cas d’usage de l’IA générative appliqués par les acteurs de la tech, nous retrouvons dans le secteur de la santé les entreprises suivantes :

    • l’automatisation des flux de travail manuel avec Google, Microsoft et sa solution BioGPT ;
    • la Documentation des patients informatisés (DPI) avec Microsoft, Mistral AI, Open AI, AWS ;
    • la découverte de nouvelles molécules avec Nvidia (Clara Discovery).

     La GenAI au service des flux de travail d’examen manuel

    L’intégration de la GenAI dans les flux de travail d’examen manuel offre une solution prometteuse pour automatiser ces processus. L’IA générative est employée pour créer des résumés de dossiers médicaux, générer des interprétations préliminaires d’images médicales, et analyser des données de laboratoire pour identifier des tendances ou des anomalies. Ce cas d’usage se concentre sur l’automatisation et l’optimisation des tâches répétitives, permettant aux professionnels de santé de consacrer plus de temps aux aspects critiques de la prise en charge des patients.

    L’automatisation appliquée aux DPI

    La Documentation des patients informatisés (DPI) traités par l’IA générative sont utilisées pour analyser les informations des patients, les publications médicales et d’autres données pertinentes, en vue de créer des documents complets et exacts dans les dossiers de santé électroniques. Ce procédé simplifie et automatise la documentation, ce qui diminue les risques d’erreurs et améliore l’efficacité des professionnels de la santé dans la tenue à jour des dossiers de leurs patients.

    Découverte de nouvelles molécules

    L’IA générative simplifie la création/découverte de nouvelles molécules en variant leurs structures de base tout en préservant les caractéristiques pharmacologiques essentielles. Cette technologie permet aux chercheurs d’explorer de nouvelles possibilités dans le domaine de la chimie, ouvrant la voie à des médicaments potentiels avec des propriétés améliorées et des mécanismes d’action différents.

     

    Synthèse des stratégies GenAI des géants de la tech

    La stratégie d’IA générative de Microsoft :

     

    La stratégie d’IA générative d’Amazon Web Services (AWS) :

     

    La stratégie d’IA générative de Google :

     

  • Quelles dynamiques d’investissements dans la GenAI ? (21,8 Mds$ en 2023)

    Une hausse de 17,5 Mds$ en 2023

    L’investissement dans le secteur a explosé en 2023, passant de 4,3 Md $ en 2022 à 21,8 milliards de dollars selon CB Insights. Au cours de cette année, l’IA générative a fait un bond sans précédent avec 17,5 milliards de plus, par rapport à 2022, une augmentation de 407 %. Parmi les investissements les plus importants, le projet OpenAI avec sa solution Chat GPT, logiciel conversationnel basé sur des grands modèles de langage (LLM) décroche 10 milliards de dollars de la part de Microsoft.

    La solution développée par Anthropic « Claude 3 » est le concurrent direct de Chat GPT, financé par Amazon (4 Md) et Google (2Md), bien que ce dernier développe sa propre solution d’IA générative avec Gemini.

    Une forte domination des géants américains

    Selon Statista, près de 80 startups développant de l’IA générative ont été acquises par les GAFAM depuis 2010. Apple fait la course en tête avec 29 projets, suivies de 15 pour Alphabet détenu par Google, 13 projets de Microsoft, 12 pour Meta et 7 pour Amazon.

    En 2021, Microsoft annonce l’acquisition de Nuance, fournisseur d’IA conversationnelle et d’intelligence clinique ambiante basée sur le cloud pour les établissements de santé, pour 19,7 milliards de dollars. En janvier 2023, Microsoft Nuance annonce le lancement de Dax, une application de documentation clinique totalement automatisée. Les solutions Nuance sont actuellement utilisées par plus de 55 % des médecins et 75 % des radiologues aux États-Unis, et utilisées dans 77 % des hôpitaux américains.

    Parmi les autres acteurs notables de l’écosystème, Nvidia a investie dans deux sociétés proposant de l’IA générative, comme Inflection AI et Databricks, alors qu’ils développent eux-mêmes leur solution, notamment avec Clara Discovery pour découvrir des médicaments assistés par l’IA générative (Deep et Machine learning).

    Côté européen, les deux acteurs d’IA générative sont Aleph Alpha (Allemagne) et Mistral AI (France), deux entreprises ayant levé respectivement 500 M$ et 415 M€. Une volonté de rejoindre la course dans l’IA générative, malgré des investissements encore loin d’être à l’équivalence des entreprises américaines.

    Ces données montrent que l’IA conversationnel et générant du texte est celle qui retient le plus d’attention de la part des géants de la tech depuis 2023, en investissant massivement dans des startups et/ou en développant leurs propres solutions en interne.

    Les 8 plus grandes levées de fonds en 2023-2024

    • Open AI arrive en tête de file avec sa solution ChatGPT avec une levée de fonds de 10 Md $ financé par Microsoft en janvier 2023.
    • Anthropic reçoit 6 Md $ au total : 4 Md $ de la part d’Amazon, utilisera le cloud AWS et 2 Md $ de la part de Google.
    • Inflection AI : 1,3 Md $ financé par un consortium de Microsoft et Nvidia le 29 juin 2023.
    • Databricks : 685 M $ financé en partie par Nvidia le 14 septembre 2023.
    • Abound : la plateforme de service financier intégré à l’IA a levé 600 M € en mars 2023.
    • Aleph Alpha : 500 M $ levée en Série B avec Innovation Park Artificial Intelligence, Bosch Ventures et Schwarz group début novembre 2023.
    • SandboxAQ : 500 M $ financé par Breyer Capital,  Eric Schmidt CEO de Google, T. Rowe Price Associates, Guggenheim Investments, Time Ventures, Section 32, Parkway Venture Capital.
    • Mistral AI : 415 M € investi par General Catalyst, Lightspeed Venture Partners, Bpifrance, ainsi qu’une participation de Nvidia et Salesforce.

     

  • Europe : les systèmes bismarckiens plus favorables au développement de la e-santé (rapport Cocir)

    L’accès aux marchés européens de la e-santé

    Dans un rapport intitulé “Living Repository: Market Access Pathways for Digital Health Solutions”, le Cocir compare les pays européens selon le modèle de leurs systèmes de santé : les systèmes bismarckiens proposant un accès direct au remboursement des solutions et les systèmes beveridgiens qui n’offrent pas cette possibilité.

    Selon le rapport, la mise sur le marché européen de solutions numériques de santé se déroule en 3 étapes :

    • l’autorisation de mise sur le marché, c’est-à-dire le marquage CE ;
    • l’évaluation des technologies de la santé ;
    • et enfin la “couverture”, c’est-à-dire la tarification, l’approvisionnement et le remboursement.

     

    Les systèmes de santé nationaux européens s’inspirent de deux modèles d’organisation et de financement différents : celui de Beveridge (Espagne, Royaume-Uni, Suède) et celui de Bismarck (Allemagne, Belgique, France). Les pays beveridgiens ne peuvent pas rembourser une solution numérique de santé directement, même si elle bénéficie d’un avis positif de la sécurité sociale. Par exemple au Royaume Uni, la National Institute for Health and Care Excellence (Nice) n’a pas le pouvoir de décider des remboursements. Ce pouvoir appartient au système des “Care Boards” qui sont responsables de la budgétisation et de la mise en service de ces produits de santé. A l’inverse, les pays bismarckiens s’appuient sur la sécurité sociale pour une décision de remboursement, permettant d’autoriser directement la prise en charge, par exemple, des thérapies numériques (DTx). C’est le cas du dispositif allemand DiGA et de Pecan en France.

    Quelles voies d’accès pour les solutions numériques ?

    Les solutions de santé numérique dans leur diversité (télémédecine, applications mobiles, analyse des données de santé, DTx, dossiers patients informatisés) peuvent être remboursés dans le cadre des pratiques suivantes :

    • téléconsultation ;
    • télésurveillance ;
    • mise à jour en temps réel d’algorithmes basés sur les données des patients ;
    • et prestations d’interventions de santé.

     

    Pour avoir accès au marché, le rapport du Cocir rappelle que les éditeurs de ces produits doivent remplir 2 principaux critères d’éligibilité :

    • une conformité réglementaire: le marquage CE et, dans certains cas, une classification réglementaire selon la réglementation sur les dispositifs médiaux (MDR) ;
    • et une portée fonctionnelle: un accompagnement que les solutions de santé numériques doivent pouvoir assurer.

     

    En Belgique, par exemple, ces critères consistent en le marquage CE et le respect du périmètre fonctionnel permettant à un professionnel de santé de diagnostiquer, d’administrer un traitement ou de surveiller un patient à distance. Tandis qu’en Allemagne, le processus DiGA est centré sur le patient et favorisent le remboursement des solutions qui le sont à leur tour. Somme toute, le rapport souligne que les voies d’accès au marché et les conditions de remboursement des produits numériques varient d’un Etat à un autre. D’où l’importance de prendre ces différences en considération en vue d’une commercialisation en Europe.

    Les processus d’évaluation

    Afin d’évaluer l’efficacité des solutions numériques ainsi que leur couverture (tarification, approvisionnement, remboursement), des protocoles spécifiques (health tech assesment) sont mis en place par des organismes nationaux d’évaluation des technologies de santé. Ils s’appuient sur 3 critères :

    • l’amélioration des résultats thérapeutiques ou du service médical rendu ;
    • l’impact économique ;
    • et la mesure entre le rapport coût/efficacité.

     

    Une évaluation clinique :

    Afin de standardiser la comparaison entre les différents domaines thérapeutiques à l’échelle européenne, le service médical rendu est exprimé en années de vie ajustées sur la qualité (QALY) et mesuré à l’aide d’instruments standardisés, tels que l’Euroqol EQ-5D (10) ou le SF-36 (11). De leur côté, les cadres d’évaluation méthodologique se basent sur 3 catégories de critères cliniques : la mortalité, la morbidité et la qualité de vie liée à la santé. En Allemagne, DiGA a intégré de nouvelles catégories d’évaluation comme l’observance, l’adhésion thérapeutique ainsi que des attentes en matière d’avantages médicaux.

    Pour soutenir l’innovation, certaines filières de santé numérique s’inspire du modèle américain de Coverage-with-evidence-development (CED), où seul un premier niveau de preuve est requis afin que les solutions de santé numérique entrent sur le marché pendant une période d’essai déterminée, avant de confirmer que la solution est efficace.

    Et une évaluation économique :

    D’après l’étude réalisée par le Cocir, la Belgique est le seul pays européen à analyser à la fois l’impact économique et la rentabilité des solutions de santé numérique. De manière générale, l’évaluation économique de ces produits repose sur 4 types d’analyse :

    • une analyse de l’impact économique ;
    • une analyse du coût du programme ;
    • une analyse coûts/bénéfices ;
    • et une analyse de la rentabilité.

     

  • IA générative : Oracle annonce le lancement de son nouvel assistant clinique

    La promesse d’une triple valeur ajoutée

    Pour concurrencer les solutions d’IA générative déjà existantes sur le marché, les nouvelles fonctionnalités développées par Oracle permettent la génération automatique de comptes-rendus médicaux, de consultation ou de sortie d’hôpital. L’entreprise américaine promet ainsi aux professionnels de santé :

    • de réduire leur charge administrative : la transcription automatique des comptes-rendus de consultations et les suggestions de suivi peuvent libérer du temps précieux pour les professionnels de santé ;
    • d’améliorer la qualité de leurs soins : l’accès à des informations contextuelles et à des suggestions de traitement peut aider les médecins à prendre de meilleures décisions pour leurs patients ;
    • et d’augmenter la satisfaction de leurs patients : les patients apprécieront que leurs prestataires de soins puissent se concentrer davantage sur eux et moins sur des tâches administratives.

     

    Des comptes-rendus des consultations médicales :

    L’assistant clinique Oracle se base sur l’algorithme d’un grand modèle de langage (LLM), utilisable en open source ou en tant que propriétaire, développé en partenariat avec Cohere. Cet algorithme est capable d’enregistrer et retranscrire automatiquement des conversations entre un patient et un médecin. La solution permet ainsi de synthétiser la consultation, suggérant à la fin de l’échange la prescription de médicaments et/ou la planification d’examens complémentaires, personnalisée selon les besoins du patient.

    Ce type d’IA générative est utilisé par d’autres acteurs de l’informatique et du cloud tels que Microsoft, ou des startups spécialisées comme Nabla. Si Oracle a choisi d’attendre avant de dévoiler sa solution, c’est notamment parce que l’entreprise prépare “un service cloud particulièrement robuste”.

    Exploiter les données massives des dossiers médicaux :

    Oracle gère des milliards de dossiers médicaux électroniques. Grâce à des données anonymisées, l’éditeur de logiciels peut créer des modèles génératifs adaptés au domaine de la santé, notamment avec la mise à jour de son portfolio de services cloud dédié à la santé, baptisé « Health Data Intelligence ». Ce dernier permet la génération automatique d’un résumé de sortie du patient ou une lettre d’autorisation pour l’assurance médicale.

     

  • UE : Digitaleurope dévoile ses recommandations pour la santé numérique (2024-2029)

    5 objectifs clés pour la santé numérique européenne identifiés

    Parmi les barrières pour mettre ses recommandations en œuvre au sein de l’Union européenne (UE), le rapport de Digitaleurope pointe le manque de détails concrets concernant la réalisation des objectifs de la santé numérique. Il évoque également un risque de fragmentation entre les initiatives nationales et européennes et une incertitude sur le financement et la durabilité à long terme. Toutefois, les 5 recommandations détaillées montre comment l’UE peut lever ces barrières pour un déploiement sûr et durable de la santé numérique au sein de ses pays membres.

    Ainsi, Digitaleurope présente les 5 objectifs clés suivant pour la politique de santé numérique de l’UE :

    1. prioriser la transformation numérique et les instruments politiques liés à la santé ;
    2. améliorer l’utilisation des données et des nouvelles technologies génériques pour développer la R&I en santé ;
    3. augmenter les compétences et accroître la confiance accordée à la santé numérique ;
    4. mobiliser les financements et les ressources pour soutenir la transformation numérique des soins de santé ;
    5. et garantir la clarté juridique et la cohérence de la politique de santé numérique au sein de l’Union Européenne (UE).

     

    1️⃣ Prioriser la transformation numérique avec la construction de l’EHDS :

    Le rapport préconise que les technologies numériques et les solutions basées sur les données soient au centre de toutes les politiques de santé de l’UE. Pour ce faire, l’UE doit adopter une vision commune, un plan d’action, un dialogue avec les acteurs du numérique en santé ainsi qu’une inclusion des parties prenantes.

    Pour la mise en œuvre de l’Espace européen des données de santé (EHDS) sans fragmentation, le rapport suggère :

    • une surveillance juridique et technique ;
    • un engagement et une expertise des parties prenantes ;
    • une feuille de route pour la digitalisation des soins ;
    • un accès et une gestion uniformes des données de santé pour les 19 états membres, notamment avec un catalogue de l’ensemble des données ;
    • une interopérabilité ;
    • des modèles électroniques uniformes ;
    • un mécanisme d’identification et d’authentification transfrontalier ;
    • une utilisation efficace et sécurisée des services cloud ;
    • et, enfin, des indicateurs de développement dans la santé numérique pour suivre l’évolution des États membres.

     

    2️⃣ Améliorer l’utilisation des données et la mesure des résultats dans les systèmes de santé européen :

    Pour mesurer les résultats dans les systèmes de santé européen, les recommandations de Digitaleurope sont :

    • une coordination européenne (résultats cliniques, Données de vie réelle)  ;
    • une combinaison d’ensemble de données afin d’analyser la santé de la population (EHDS) ;
    • des meilleures pratiques pour les modèles de mesure et de financement (prévention, innovation, soutient de la décision basée sur les données et lier les remboursements aux résultats obtenus) ;
    • la promotion de données de vie réelle fiables et de bonne qualité ;
    • et une collaboration avec les agences de réglementation.

     

    3️⃣ Augmenter les compétences des professionnels de santé en les formant aux solutions numériques :

    Afin de profiter des technologies numériques, l’UE cherche à développer les compétences du personnel de santé. Digitaleurope recommande les initiatives suivantes :

    • l’éducation numérique et la formation des professionnels de la santé ;
    • le développement de modules de formations générale et professionnelle ;
    • et la mise en place de programmes éducatifs transfrontaliers.

     

    4️⃣ Mobiliser les financements de la transformation numérique des systèmes de santé :

    Pour adopter des instruments politiques et des incitations efficaces afin d’accompagner la transformation numérique des systèmes de santé européens, l’UE doit :

    • inclure un programme de financement et l’établissement de l’EHDS ;
    • construire un programme de récupération et de résilience (RRF) ;
    • et intégrer des mécanismes pour échanger sur les meilleurs pratiques entre les états membres.

     

    5️⃣ Définir un cadre juridique clair et harmonisé pour la santé numérique :

    Afin d’établir un cadre juridique qui soient le même pour tous les pays de l’UE, le rapport propose quatre principes fondamentaux :

    • harmoniser les règles dans le traitement des données personnelles et des données électroniques de santé, notamment dans leur utilisation primaire et secondaire ainsi qu’une conformité au RGPD ;
    • assurer une gouvernance et des garanties pour la propriété intellectuelle avec la législation de l’UE et une collaboration internationale ;
    • clarifier les démarcations et l’interaction entre les actes juridiques de l’UE avec des exigences réglementaires (sécurité, performance, qualité et interopérabilité) sur les produits de santé numérique ;
    • harmoniser les règles sur les procédures d’évaluation de la conformité en éliminant les duplications des procédures.

     

  • UK : le casque de réalité augmentée d’Apple utilisé dans une opération chirurgicale

    L’apport de la réalité augmentée en chirurgie

    C’est donc une première au Royaume-Uni. L’équipe de chirurgiens de l’hôpital Cromwell à Londres a opéré la colonne vertébrale d’un patient en utilisant le casque Vision Pro d’Apple. Pendant l’opération, l’infirmière a eu accès aux scanners préopératoires du patient, à la position des instruments chirurgicaux et aux instructions étape par étape de la procédure.

    En chirurgie, la réalité augmentée promet :

    • d’améliorer la précision et l’efficacité : l’accès instantané aux informations vitales peut aider les chirurgiens à prendre des décisions plus précises et à effectuer les interventions plus rapidement ;
    • de réduire les risques d’erreur : la technologie peut aider à prévenir les erreurs humaines en fournissant des instructions et des informations contextuelles ;
    • ainsi que de favoriser la collaboration : le partage d’informations en temps réel entre les chirurgiens et les autres membres de l’équipe chirurgicale peut améliorer la communication et la coordination des soins.

     

    Le NHS en contact avec Exex

    Deux fonds du NHS England sont actuellement en pourparlers avec Exex, la société qui développe l’intelligence artificielle (IA) utilisée dans le casque d’Apple. L’objectif serait d’intégrer cette solution dans ses services de santé.

    Conçu à l’origine pour créer une ambiance immersive pour les spectateurs de films ou de jeux vidéo, Vision Pro se révèle d’une grande utilité dans le domaine chirurgicale. Une adoption généralisée de cette solution par le NHS pourrait faire de l’Angleterre un leader dans la chirurgie innovante.