Nabil

  • IA dans les établissements de santé : 67 % se disent mal informés sur l’usage dans les soins

    • 💬67 % des RU se déclarent peu ou pas du tout informés sur l’usage de l’IA dans les soins.
    • ❓70 % estiment que les usagers sont encore moins informés qu’eux.
    • 📂Les usages de l’IA jugés prioritaires à développer sont : la synthèse du dossier médical (63 %), l’aide au diagnostic (59 %) et l’optimisation des ressources (55 %).
    • ⚠️Les craintes principales liées à l’IA concernent : la perte de la relation humaine (68 %), la diminution de la place du patient (60 %) et l’opacité des décisions automatisées (47 %).
    • 🏛️L’enquête souligne un double besoin : améliorer l’information des usagers et renforcer l’intégration des RU dans les discussions institutionnelles sur les usages de l’IA.

    427 représentants des usagers interrogés

    Synthèse de dossier, diagnostic, gestion : les usages IA à développer selon les représentants des usagers

    Menée auprès de 427 représentants des usagers (RU) en établissements de santé, l’enquête conduite par France Assos Santé en partenariat avec Action Santé Mondiale révèle un manque d’information généralisé sur l’usage de l’intelligence artificielle (IA) dans les soins. 67 % des RU estiment être peu ou pas du tout informés, et 70 % considèrent que les usagers le sont encore moins. Ce constat intervient alors que les outils d’IA se diffusent dans de nombreux services, souvent sans concertation ni communication claire avec les instances de gouvernance ni les représentants des patients.

    Parmi les usages de l’IA jugés prioritaires à développer, les répondants citent en premier lieu :

    • La synthèse du dossier médical ou la rédaction de comptes rendus (63 %).
    • Le suivie de l’aide au diagnostic (59 %).
    • Et de l’optimisation des ressources (55 %).
    • Toutefois, certains de ces usages font aussi partie de ceux nécessitant, selon eux, une information renforcée auprès des usagers, notamment l’aide au diagnostic (78 %), l’aide à la décision thérapeutique (58 %) et l’usage de robots en chirurgie assistée (41 %).

    Seuls 17 % des RU jugent les patients correctement informés : les représentants des usagers alertent sur les risques pour les patients

    Seuls 17 % des RU considèrent que les patients sont correctement informés de l’usage de l’IA dans leur parcours de soins. Pour 48 %, une information générale sur l’usage de ces technologies fait défaut ; 26 % estiment qu’il manque à la fois une information générale et une information personnalisée lorsque l’IA est utilisée dans un soin. Cette absence de transparence rend également difficile la remontée d’éventuelles difficultés rencontrées par les patients : 36 % des répondants déclarent ne pas savoir si l’IA a été utilisée dans les cas où des problèmes sont survenus.

    Les principales préoccupations exprimées par les RU concernent la perte de la relation humaine (68 %), la diminution de la place du patient dans la décision (60 %), et l’opacité des décisions automatisées (47 %). D’autres risques fréquemment mentionnés incluent la difficulté d’accès à un interlocuteur humain (56 %), la question des recours en cas d’erreur (37 %) et les atteintes potentielles à la confidentialité des données personnelles (35 %).

    15 % des RU se sentent illégitimes à parler d’IA, faute d’interlocuteur ou de repères clairs

    Malgré ces constats, 85 % des répondants se sentent légitimes pour porter la voix des patients sur les questions liées à l’IA. Une majorité souhaiterait être mieux formée pour participer pleinement aux discussions sur les impacts de ces technologies dans les soins. Certains expriment toutefois une forme de résignation : 15 % se disent illégitimes, principalement par méconnaissance du sujet ou absence d’interlocuteur identifié dans les établissements.

    Le bilan de l’enquête met en évidence un double besoin : renforcer l’information des usagers sur les usages de l’IA dans les établissements, et mieux intégrer les représentants dans les discussions sur ces usages. Cela passe notamment par une reconnaissance institutionnelle de leur rôle dans les instances où ces technologies sont discutées, ainsi que par la mise à disposition de formations ciblées sur l’impact de l’IA dans les soins.

  • 165 recommandations pour refondre l’organisation des urgences hospitalières

    Un référentiel national pour encadrer les structures d’urgence en dix mois

    En réponse à une mission confiée par le ministère de la Santé en 2023, la Société française de médecine d’urgence (SFMU) et SAMU-Urgences de France (SUdF) publient un guide national sur le fonctionnement des structures d’urgence. Destiné aux professionnels, aux décideurs et aux autorités sanitaires, ce document propose une base commune pour structurer les services hospitaliers d’urgence en France. L’élaboration du guide a mobilisé, en dix mois, plus de 80 experts, incluant des urgentistes, des pédiatres, des gériatres, des infirmiers et des infirmiers en pratique avancée. Le travail s’est appuyé à la fois sur l’Evidence-Based Medicine, les textes réglementaires français et les retours d’expérience d’organisations étrangères.

    Formation, encadrement, QVT : les priorités du guide national sur les urgences

    Le document aborde six axes majeurs : la définition de la médecine d’urgence, l’organisation des structures, les moyens humains et techniques, les indicateurs de qualité, la qualité de vie au travail et les filières spécifiques (gériatrie, pédiatrie, psychiatrie, situation sanitaire exceptionnelle). Les 165 recommandations répondent à 21 questions couvrant l’ensemble des dimensions opérationnelles des urgences : qualification des médecins, encadrement, organisation territoriale, conditions de travail, modalités de formation continue, ou encore préparation face à un afflux massif de patients.

    Reconnu depuis 2015 comme spécialité médicale à part entière, l’exercice de la médecine d’urgence fait l’objet d’une redéfinition. Le guide recommande que le médecin urgentiste justifie d’un diplôme tel que le DES de médecine d’urgence ou équivalent, exerce à hauteur d’au moins 50 % de son temps dans une structure autorisée par l’ARS, et intervienne à la fois en SU, SMUR et SAMU. Il doit aussi bénéficier d’un accès garanti à la formation continue, sous l’égide du CNPMU.

    📍Organisation territoriale et accès aux soins : Parmi les axes abordés : la répartition géographique des structures, la fluidité des parcours patients et la capacité d’adaptation des services. Le guide invite à rationaliser l’accès aux urgences en renforçant les dispositifs d’orientation (SAS, régulation, filières spécifiques). L’organisation interne doit aussi intégrer des dispositifs d’accueil adaptés (SAUV, UHCD), ainsi qu’un pilotage par des indicateurs contextualisés.

    👥 Moyens humains, techniques et architecturaux : Les recommandations précisent les ressources attendues : encadrement médical, effectifs minimums, pluridisciplinarité, mais aussi infrastructures adaptées aux flux et à la diversité des prises en charge. L’environnement technique doit inclure l’imagerie, la biologie délocalisée, les systèmes d’information et les outils de coordination numérique.

    📈 Indicateurs et qualité des soins : Pour évaluer le fonctionnement des services, le guide propose un ensemble d’indicateurs à contextualiser localement : délais de prise en charge, saturation, trajectoires patients, satisfaction. Il recommande également de systématiser la formation in situ pour maintenir les compétences en conditions réelles, notamment sur les procédures critiques.

    🕒 Conditions de travail et soutenabilité des carrières : Les auteurs insistent sur la nécessité de préserver la santé des soignants. Temps de travail, repos, séniorisation, parcours évolutifs, prévention de l’usure professionnelle : autant d’éléments identifiés comme prioritaires pour garantir la continuité des soins. Des pistes sont également proposées pour améliorer la qualité de vie au travail sur l’ensemble de la carrière.

    📋 Réponses aux crises et filières spécifiques : Face aux situations sanitaires exceptionnelles, le guide propose des modèles organisationnels modulables pour gérer les tensions (plan PGTHSSE, circuits NOVI, etc.). Il aborde aussi la structuration des prises en charge gériatriques, pédiatriques et psychiatriques, appelant à une coordination renforcée avec les acteurs spécialisés.

    Synthèse des recommandations

    Définition du médecin urgentiste :

    • Diplôme exigé : DES MU, DESC, CAMU, CMU ou reconnaissance par le CNPMU.
    • Activité à 50 % minimum dans une structure autorisée ARS.
    • Trois axes d’activité recommandés : SU, SMUR et SAMU.

     Organisation :

    • Repenser l’accès aux urgences (triage, orientation).
    • Définir une architecture adaptée (parcours fluides, UHCD, SAUV).
    • Mise en place d’indicateurs de qualité adaptés aux contextes locaux.

     Moyens :

    • Adapter les effectifs à la charge réelle de travail.
    • Garantir une séniorisation des équipes.
    • Intégrer les technologies (SIH, POCT, échographie en urgence…).

     QVT :

    • Respect du temps de repos.
    • Prévention de l’épuisement professionnel.
    • Aménagement de parcours professionnels à long terme.

     

  • L’IA explicable, un levier sous-exploité dans la lutte contre les maladies cardiovasculaires (rapport du JRC)

    Le JRC alerte sur une adoption encore limitée des approches avancées

    Le Centre commun de recherche (JRC) de la Commission européenne a publié un rapport sur l’intelligence artificielle explicable appliquée à la santé cardiovasculaire (XAI) Cette analyse fait état d’une adoption effective mais limitée de la XAI dans les travaux actuels, en dépit de la complexité croissante des modèles d’IA utilisés dans le domaine médical.

    Les outils XAI ont pour objectif de rendre compréhensibles les décisions prises par des modèles d’apprentissage profond, facilitant ainsi la confiance des cliniciens et l’acceptabilité des technologies d’IA. En cardiologie, cette exigence de transparence est d’autant plus importante que les modèles interviennent dans des diagnostics à fort enjeu vital. Le rapport du JRC souligne que la communauté scientifique mobilise essentiellement les réseaux de neurones convolutionnels (CNN) et les méthodes d’attribution de type SHAP, au détriment de modèles récents plus puissants, comme les modèles de langage de grande taille (LLM) ou les modèles vision-langage (VLM).

    XAI en santé : des outils puissants encore sous-utilisés selon le rapport

    Cette prudence dans l’adoption des modèles les plus récents constitue, selon le rapport, un frein à l’évolution des outils de XAI dans le champ cardiovasculaire. Les auteurs appellent ainsi à une exploration plus large de ces modèles pour réduire le fossé technologique et tirer parti de leurs capacités multimodales. Ils recommandent aussi une meilleure intégration des outils XAI dans les pratiques cliniques, notamment pour améliorer la transparence, détecter les biais, et renforcer la compréhension par les patients des diagnostics assistés par IA.

    Les applications potentielles sont nombreuses : analyse d’électrocardiogrammes avec GradCAM, détection de biais dans les jeux de données, ou encore interprétation conjointe de données textuelles et visuelles par des modèles CLIP. Mais ces usages restent peu exploités. Le rapport présente également des outils récents capables de fournir des explications compréhensibles aux cliniciens comme aux patients, en s’appuyant sur des descripteurs verbaux ou visuels compréhensibles.

    Enfin, le JRC insiste sur la nécessité d’initiatives de formation et de coopération public-privé pour déployer des solutions XAI adaptées aux contraintes du terrain clinique. Ces efforts s’inscrivent dans le cadre plus large des principes éthiques de l’UE en matière d’IA, désormais soutenus par l’AI Act européen, adopté en 2024.

    Ensemble des recommandations 

    Diversifier les modèles IA utilisés

    Le rapport recommande d’élargir l’usage des modèles d’IA au-delà des réseaux de neurones convolutionnels (CNN) et des méthodes d’attribution comme SHAP. Il invite les chercheurs à explorer davantage :

    • Les modèles de langage de grande taille (LLM).
    • Les modèles vision-langage (VLM) tels que CLIP.

    Ces approches permettent une interprétation multimodale (texte + image) et peuvent renforcer la transparence des systèmes d’aide à la décision clinique.

    Intégrer les outils XAI dans la pratique clinique

    Les auteurs appellent à :

    • Concevoir des explications compréhensibles à la fois pour les cliniciens et les patients.
    • Développer des outils exploitables en situation réelle, pas uniquement dans un cadre académique.
    • S’appuyer sur des représentations visuelles (comme GradCAM) et des descripteurs verbaux pour faciliter l’interprétation.

    Améliorer la détection des biais

    Une recommandation forte concerne l’analyse critique des données :

    • Identifier les biais dans les jeux de données d’apprentissage.
    • Utiliser XAI pour documenter comment ces biais peuvent affecter les prédictions et décisions cliniques.

    Renforcer la formation et la collaboration

    Le rapport insiste sur la nécessité de :

    • Former les professionnels de santé à l’interprétation des sorties XAI.
    • Mettre en place des partenariats entre acteurs publics et privés pour développer des outils adaptés au terrain clinique.

    S’inscrire dans une logique éthique et réglementaire

    Enfin, les recommandations s’alignent sur le cadre juridique de l’AI Act européen :

    • Garantir la transparence et l’auditabilité des systèmes IA.
    • S’assurer que les décisions cliniques automatisées restent explicables et traçables.
    JRC Publications Repository : Explainable AI in Cardiovascular Health

  • US : Sutter Health déploie des agents IA pour automatiser prises de rendez-vous, renouvellements d’ordonnances et demandes de facturation

    Hyro : des agents conversationnels au service de 200 cliniques

    Alors que les consommateurs sont habitués à des interactions fluides dans des secteurs comme le voyage ou la banque, le système de santé reste souvent perçu comme lent et morcelé. Pour remédier à cette situation, Sutter Health, basé à Sacramento et opérant 25 hôpitaux et plus de 200 cliniques, déploie les agents conversationnels de Hyro. Ces agents IA sont accessibles 24h/24 et 7j/7 pour des demandes simples comme la prise de rendez-vous, le renouvellement d’ordonnances ou les questions de facturation. L’objectif est double : améliorer l’expérience utilisateur tout en dégageant du temps pour les équipes humaines, qui peuvent ainsi se concentrer sur des situations plus complexes.

    L’expérience doit être simple et fluide, qu’il s’agisse de chat, de voix ou de texte

    Outre l’automatisation des demandes, Hyro alimente des tableaux de bord décisionnels, permettant à l’établissement de suivre des indicateurs de performance et d’identifier des pistes d’optimisation. Pour Jennifer Bollinger, directrice de la relation patient et de la marque chez Sutter, le critère principal reste la réduction des efforts perçus par les patients : temps d’attente, temps de résolution et qualité de l’interaction. Sutter Health présente cette initiative comme un élément pour bâtir un écosystème numérique durable, fondé sur des partenariats, des plateformes et une gouvernance claire.

    Evaluer l’impact sur la satisfaction patient

    Le choix de Hyro s’explique par son expérience sectorielle, sa capacité d’interopérabilité et par une approche rigoureuse de la confidentialité des données. L’entreprise collabore avec le conseil de gouvernance IA de Sutter, garantissant un usage responsable et sécurisé des agents automatisés.

    Sutter Health prévoit de suivre de près plusieurs indicateurs : taux de satisfaction, résolution au premier contact, et impact sur la gestion des appels complexes. L’enjeu est de démontrer que l’IA conversationnelle peut améliorer la qualité de service.

  • Règlement IA : l’ANSM et la DGCCRF pressenties pour encadrer les dispositifs médicaux à haut risque

    L’ANSM et la DGCCRF désignées pour encadrer les dispositifs médicaux à haut risque

    Le gouvernement français a proposé une répartition des responsabilités pour la régulation des systèmes d’intelligence artificielle (IA) à haut risque, dans le cadre du règlement européen sur l’IA (AI Act). Selon un projet de désignation publié le 9 septembre par le ministère de l’Économie, les dispositifs médicaux (DM) et les dispositifs médicaux de diagnostic in vitro (DMDIV) intégrant de l’IA et classés à haut risque devraient relever de la compétence de l’Agence nationale de sécurité du médicament et des produits de santé (ANSM) et de la direction générale de la concurrence, de la consommation et de la répression des fraudes (DGCCRF).

    les DM à haut risque soumis à l’ANSM dès 2027, la DGCCRF pour les usages grand public

    Entré en vigueur en juillet 2024, l’AI Act introduit une classification des systèmes d’IA selon leur niveau de risque, avec des exigences renforcées pour les systèmes dits “à haut risque”. Pour les dispositifs médicaux, les obligations liées au règlement s’appliqueront à partir d’août 2027. Les DM et DMDIV sont explicitement mentionnés comme pouvant relever de cette catégorie à haut risque. Selon le schéma proposé, l’ANSM serait responsable de la surveillance du marché des DM et DMDIV à haut risque intégrant de l’IA. La DGCCRF, de son côté, interviendrait sur les DM qualifiés de “grand public”, soit ceux utilisés directement par les consommateurs ou par des professionnels hors secteur santé, dans un cadre de prestation aux particuliers. Le projet prévoit une soumission au Parlement via un projet de loi, sans date pour le moment.

    AI Act : une gouvernance partagée entre DGCCRF, DGE, ANSSI, Peren et CNIL pour encadrer les systèmes IA à haut risque

    La stratégie française mise sur une organisation sectorielle : chaque domaine serait encadré par son régulateur, sous l’égide conjointe de la DGCCRF, chargée de la coordination opérationnelle, et de la direction générale des entreprises (DGE), responsable de la coordination stratégique. La DGE assurera également la représentation de la France au Comité européen de l’IA. Le dispositif prévoit aussi l’appui du Pôle d’expertise de la régulation numérique (Peren) et de l’Agence nationale de la sécurité des systèmes d’information (Anssi), qui épauleront les autorités dans le contrôle de la conformité des systèmes. Enfin, les systèmes d’IA à haut risque relatifs à l’accès aux services publics et prestations sociales essentiels relèveront de la compétence de la Commission nationale de l’informatique et des libertés (Cnil).

  • Diabète de type 2 : 71 % des patients atteignent l’objectif glycémique avec un dispositif IA (étude)

    Un système IA-connecté multiplie l’atteinte des objectifs glycémiques

    Publiée le 20 août 2025 dans NEJM Catalyst Innovations in Care Delivery, une étude randomisée menée au Cleveland Clinic a évalué l’efficacité du Twin Precision Treatment, un système numérique combinant objets connectés, intelligence artificielle et accompagnement humain, dans la gestion du diabète de type 2. Sur 150 adultes atteints de diabète de type 2 et présentant un IMC ≥27, 100 ont été assignés au groupe d’intervention (INT) utilisant ce système, et 50 au groupe témoin recevant les soins habituels (UC). L’objectif principal était d’atteindre un taux d’HbA1c <6,5 % à 12 mois, sans recours aux antidiabétiques, à l’exception de la metformine.

    71 % des patients atteignent l’objectif glycémique avec un système IA, contre 2,4 % en soins standards

    À 12 mois, 71 % des participants du groupe INT ont atteint l’objectif principal contre 2,4 % dans le groupe UC (p<0,001). Plus de la moitié des patients du groupe INT (52,5 %) ont maintenu cet objectif au moins 90 jours avant la fin de l’étude, contre seulement 2,8 % dans le groupe témoin. Les réductions moyennes de l’HbA1c et du poids corporel étaient également plus importantes dans le groupe INT (respectivement –1,3 % et –8,6 %) que dans le groupe UC (–0,3 % et –4,6 % ; p<0,001 dans les deux cas). D’autres critères secondaires n’ont pas montré de différences significatives.

    L’analyse post hoc révèle une baisse marquée de l’utilisation globale des antidiabétiques dans le groupe INT. Les scores de satisfaction et de qualité de vie se sont aussi améliorés dans ce groupe, selon les analyses exploratoires. Le système étudié repose sur l’intégration de capteurs Bluetooth (dont des glucomètres en continu), de données biologiques ciblées, d’algorithmes IA/ML, d’objets connectés et d’un accompagnement humain individualisé.

    L’étude a été financée par Twin Health, qui a également participé à la conception de l’étude, à la collecte des données et à la relecture du manuscrit. Certains auteurs sont salariés ou consultants pour Twin Health, tandis que d’autres déclarent des liens avec plusieurs laboratoires pharmaceutiques.

    Contrôle glycémique, perte de poids, qualité de vie : les effets d’un dispositif IA sur le diabète

    Une application utilisant l’intelligence artificielle pour délivrer des recommandations personnalisées en matière de nutrition, d’activité physique et de sommeil permet donc à 71 % des patients diabétiques de type 2 d’atteindre un contrôle glycémique (HbA1c <6,5 %) sans traitement hypoglycémiant (hors metformine), contre 2,4 % avec une prise en charge standard. Ce dispositif, combinant capteurs connectés et coaching numérique, a permis une réduction du recours aux traitements, une perte de poids plus importante et une amélioration de la qualité de vie. L’étude se poursuit pour évaluer la durabilité de ces résultats.

    Pantalone KM, Chhibber A, Sidhu M, et al. Efficacy of a Precision Nutrition Digital Twin Intervention in Adults With Type 2 Diabetes: A Randomized Controlled Trial. NEJM Catalyst Innovations in Care Delivery. 2025 Aug 20. doi: 10.1056/CAT.25.0016

     

  • Unicancer renouvelle sa gouvernance et dévoile un plan en six axes jusqu’en 2028

    Réélection du Pr Jean-Yves Blay à la tête d’Unicancer

    Gouvernance stable, activité en hausse de 7 % par an depuis 2020

    Le Pr Jean-Yves Blay a été reconduit à la présidence d’Unicancer pour un nouveau mandat de trois ans à l’issue des instances nationales du 1er octobre. La fédération a profité de cette séquence pour célébrer, au Palais Bourbon, les 80 ans de l’ordonnance fondatrice des Centres de Lutte contre le Cancer (CLCC), en présence de la députée Christine Pirès-Beaune et du député Michel Lauzzana, et sous le haut patronage du président de la République. Modèle public, sans dépassement d’honoraires, les CLCC s’appuient sur quatre missions : soins, recherche, prévention et enseignement. Ils assurent 100 % de leur activité en cancérologie, avec une progression annuelle de +7 % depuis 2020.

    Une gouvernance renforcée

    Le bureau d’Unicancer a également été renouvelé. Aux côtés du président Jean-Yves Blay, ont été nommés :

    • Pr Frédérique Penault-Llorca (Centre Jean-Perrin, Clermont-Ferrand), présidente déléguée (renouvelée)
    • Pr Steven Le Gouill (Institut Curie, Paris), vice-président
    • Pr Mario Campone (ICO, Nantes et Angers), vice-président
    • Pr Jean-Pierre Delord (IUCT Oncopole, Toulouse), vice-président (renouvelé)
    • Pr Charles Coutant (Centre Georges-François-Leclerc, Dijon), vice-président
    • Pr Emmanuel Barranger (Centre Antoine-Lacassagne, Nice), vice-président
    • Stéphanie Dumont (Icans, Strasbourg), directrice générale adjointe, membre du bureau

    5 CLCC certifiés qualité, 30 accords signés, 17 études lancées

    Dans son bilan, Unicancer met en avant :

    • 60 % des PHRC-cancer portés par le réseau
    • 15 CLCC certifiés « Haute qualité des soins »
    • 30 accords de branche signés en 3 ans
    • 10 partenariats associatifs, dont un avec la Ligue contre le cancer
    • 17 nouvelles études Unicancer enregistrées fin 2025

    Sophie Beaupère, déléguée générale, rappelle que « les tarifs des CLCC sont inférieurs de plus de 2 % à ceux de l’hôpital public », appelant à une équité de traitement dans un contexte de forte tension sur les ressources humaines et financières.

    Un plan 2025–2028 axé sur les parcours, la data et la coopération européenne

    Le plan d’actions 2025–2028 s’inscrit dans la stratégie décennale de lutte contre les cancers. Issu de la démarche prospective « Horizon 2030 », il repose sur six axes :

    • Optimiser le pilotage des parcours de soins, en lien avec les acteurs de santé du territoire.
    • Renforcer les ressources humaines, via l’évolution des compétences et la valorisation des parcours.
    • Faire de la France un acteur attractif en IA et data en oncologie.
    • Accélérer la recherche grâce aux technologies, pour plus de pertinence et de réactivité.
    • Intégrer les enjeux environnementaux dans les infrastructures et l’organisation.
    • Participer à la construction d’une Europe de la cancérologie.

    Radiothérapie : Unicancer demande des garanties sur la réforme

    Les CLCC assurent 23 % de l’activité nationale en radiothérapie, 87 % des soins chez les enfants et la totalité des traitements en protonthérapie. Unicancer soutient la réforme en cours, à condition qu’elle s’accompagne :

    • D’un financement et d’une nomenclature communs à tous les acteurs
    • D’un calendrier réaliste partagé avec les professionnels et équipementiers

    Tests génomiques : trois propositions pour un accès équitable

    Bien que les tests génomiques constituent un levier pour personnaliser les traitements et orienter les patients vers des essais cliniques adaptés, leur accès reste inégal sur le territoire. Deux freins persistent : un financement partiel des actes inscrits à la nomenclature, notamment en hospitalisation, et une réduction progressive de 20 % par an des financements pour les actes hors nomenclature (AHN), alors que leur évaluation par la HAS n’est pas finalisée. Pour garantir un accès pérenne à ces innovations, Unicancer recommande la généralisation d’un financement transitoire sur le modèle du test HRD, l’adaptation des tarifs hospitaliers pour couvrir les tests réalisés durant les séjours, ainsi que la suspension de la dégressivité des financements AHN tant que leur évaluation n’est pas achevée.

    Enfin, alors que 40 % des cancers sont évitables, Unicancer appelle à soutenir les programmes de prévention personnalisée. Lancé en 2021 sous la direction du Dr Suzette Delaloge (Gustave Roussy), le programme Interception cible les personnes à risque élevé de cancer. Son déploiement national est en attente de validation depuis deux ans.

    Date à venir

    • 9–10 octobre : 2e Séminaire Outre-mer au Ministère des Outre-mer
    • 17–21 octobre : participation au Congrès ESMO 2025 à Berlin
    • 27 novembre : Convention nationale des CLCC à Reims, sur le thème « Cancer, patient & Territoire »

  • La Cour des comptes appelle l’INCa à réviser ses priorités face à une contraction budgétaire

    Des crédits en baisse de 20 % pour les actions en santé en 2025

    Dans un contexte de redressement des finances publiques, la Cour des comptes alerte sur la soutenabilité de la gestion de l’Institut national du cancer (INCa) dans un rapport publié le 2 octobre 2025. Créé en 2004, l’organisme est aujourd’hui chargé de missions élargies : financement de la recherche, expertise scientifique, prévention, suivi épidémiologique et, depuis la loi du 30 juin 2025, gestion du registre national des cancers.

    L’INCa subit dès 2025 une réduction de ses dotations : le financement de la recherche passera de 78 à 71,2 millions d’euros, celui des actions en santé de 39 à 30,6 millions. Cette baisse intervient alors que ses responsabilités s’accroissent. Pour la Cour, cette trajectoire remet en cause la stabilité financière de l’établissement et nécessite une révision de ses priorités opérationnelles.

    La Cour des comptes recommande à l’INCa de recentrer ses missions sur la recherche et l’expertise

    La Cour recommande que l’Institut se concentre sur la coordination de la recherche et la production d’expertise, et transfère les actions de prévention et de communication à Santé publique France et à la Caisse nationale d’Assurance maladie (CNAM). L’objectif est d’éviter les redondances et de mieux répartir les missions entre les agences sanitaires. L’INCa, de son côté, défend le maintien de la prévention primaire dans son périmètre d’action, considérant cette mission comme indissociable de sa stratégie de lutte contre le cancer.

    Le rapport appelle également à une meilleure mutualisation des fonctions support (ressources humaines, achats, commande publique) avec d’autres agences sanitaires, ainsi qu’à une modernisation des systèmes d’information. Un schéma directeur SI et un plan de continuité d’activité sont attendus.

    Une feuille de route 2026-2030 à l’épreuve

    Ce recadrage intervient alors que l’INCa prépare la deuxième étape de la stratégie décennale 2026-2030, accompagnée d’un nouveau contrat d’objectifs et de performance. Pour la Cour, ce calendrier est l’occasion d’engager les ajustements nécessaires afin de garantir la continuité des missions dans un environnement budgétaire contraint.

  • Cancer du sein : un challenge pour évaluer les IA diagnostiques HER2 en vie réelle à l’hôpital

    L’IA en renfort du diagnostic HER2 à l’ère des traitements personnalisés

    Face à l’arrivée de thérapies ciblées pour les cancers du sein à faible et très faible expression de HER2, la précision du diagnostic devient un enjeu clinique prioritaire. Ce biomarqueur, exprimé de manière variable dans les tumeurs, oriente aujourd’hui des décisions thérapeutiques de plus en plus personnalisées. Parallèlement, la pathologie digitale couplée à l’intelligence artificielle (IA) ouvre de nouvelles perspectives. Des algorithmes sont désormais capables d’assister les anatomopathologistes dans l’évaluation fine du HER2. Mais leur intégration en routine soulève encore des questions de robustesse, d’interprétabilité et d’acceptabilité.

    AIforHer : un défi IA pour fiabiliser le diagnostic HER2 dans le cancer du sein

    L’Institut de Cancérologie de l’Ouest (ICO), en partenariat avec le GEFPICS et les laboratoires AstraZeneca et Daiichi Sankyo, a lancé AIforHer, un appel à solutions destiné à confronter plusieurs algorithmes d’intelligence artificielle appliqués à la détection du biomarqueur HER2 dans le cancer du sein. L’annonce a été faite le 3 septembre, alors que l’identification fine des formes HER2-low et ultralow s’impose comme un enjeu clinique en oncologie, à la fois pour orienter les traitements et pour améliorer la reproductibilité du diagnostic.

    HER2, surexprimé dans 10 à 15 % des cas, fait désormais l’objet de nouvelles classifications adoptées par l’ASCO. Dans ce contexte, le GEFPICS – Groupe d’Étude des Facteurs Pronostiques Immunohistochimiques dans le Cancer du Sein – souhaite structurer l’évaluation diagnostique autour de standards communs, incluant l’apport de l’IA. Le défi est porté par l’accélérateur Impulse by ICO, dirigé par Morgane Menard, en lien direct avec les oncologues et anatomopathologistes de l’établissement.

    Si les algorithmes d’IA se multiplient dans la pathologie digitale, leur usage reste marginal en routine clinique, même dans les établissements ayant déjà numérisé leurs lames histologiques. AIforHer vise à répondre à cette situation par une double approche : d’une part, comparer objectivement les performances techniques des outils proposés, d’autre part, tester leur intégration dans la pratique quotidienne des professionnels de santé.

    Une méthodologie en deux temps

    L’étude A, conduite sur une cohorte rétrospective multicentrique de 300 cas, portera sur la robustesse des solutions d’IA face à la variabilité des pratiques. L’analyse sera conduite par les équipes de l’ICO et deux groupes d’experts externes : le GEFPICS et un laboratoire central (LabCorp), considérés comme référents dans la pratique diagnostique HER2.

    Les deux meilleures solutions issues de cette phase poursuivront dans l’étude B, à partir de novembre. Elles seront alors testées en vie réelle, dans les mains des anatomopathologistes de l’ICO, afin d’évaluer leur apport dans un contexte clinique opérationnel. Les résultats finaux sont attendus entre fin février et début mars 2026.

    Les deux startups retenues à l’issue du challenge bénéficieront d’un “plan de récompense” incluant un partenariat renforcé avec l’ICO et les deux laboratoires pharmaceutiques. Une mise en relation avec la Haute Autorité de Santé (HAS) est également prévue, dans une perspective d’intégration via le dispositif RIHN 2.0, qui favorise le remboursement des solutions numériques associées à des traitements.

    Pour accélérer cette transformation diagnostique, plusieurs partenaires lancent le challenge AI for Her :

    • Le GEFPICS, réseau d’experts français en anatomopathologie, oncologie et biologie, engagé dans l’harmonisation du diagnostic via l’IA.
    • L’Institut de Cancérologie de l’Ouest (ICO), pionnier de la pathologie digitale, via son accélérateur Impulse by ICO.
    • Les laboratoires AstraZeneca et Daiichi Sankyo, engagés dans le développement de thérapies HER2-low et ultra-low.

    L’objectif est d’identifier, tester et faire émerger les solutions d’IA les plus performantes pour le scoring HER2. Pendant 6 à 9 mois, startups et anatomopathologistes croiseront leurs expertises pour évaluer les performances et les usages de ces technologies.

    Des exigences techniques précises

    Pour participer, les entreprises doivent disposer :

    • D’un algorithme de scoring HER2-low/ultra-low fonctionnel, déjà marqué CE ou en voie de l’être.
    • D’une compatibilité avec les lames IHC issues du couple Benchmark Ultra Roche Ventana / Ac 4B5, numérisées avec les scanners Leica Aperio GT450 ou 3D HISTECH.
    • De la capacité à fournir un reporting structuré (csv, xls) incluant les performances, le temps moyen de traitement par lame et le taux d’échec.
    • Des logs de serveurs assurant l’autonomie des résultats.

    Un test grandeur nature dans un contexte hospitalier réel

    AI for Her se distingue par son ancrage opérationnel : les algorithmes seront évalués en vie réelle, au cœur de l’activité hospitalière de l’ICO, sur des lames utilisées en pratique courante. Une première en France, qui vise à réduire l’écart entre innovation technologique et besoins du terrain.

  • Pfizer et WILCO sélectionnent 6 nouvelles startups pour accélérer l’innovation en santé numérique

    Six startups rejoignent le Pfizer Healthcare Hub France pour 9 mois d’accompagnement

    Pfizer et l’accélérateur WILCO ont dévoilé les six startups lauréates de la 5ᵉ édition du Pfizer Healthcare Hub France (PHHF), à l’issue d’un appel à candidatures. Ce programme d’accompagnement a pour objectif de faire émerger des solutions de santé à fort potentiel en combinant l’expertise scientifique du laboratoire pharmaceutique et l’approche KPI-driven de l’accélération de startups. Le PHHF, lancé en 2018, en est à sa 3ᵉ édition en partenariat avec WILCO. Il propose un parcours de neuf mois autour d’un coaching, d’un double mentorat (Pfizer et WILCO), de sessions de travail conjointes et d’un accès à une communauté active d’alumni. L’objectif : permettre aux jeunes entreprises de franchir des étapes de leur développement.

    Les six startups de la nouvelle cohorte

    Les projets retenus couvrent plusieurs cas d’usage en santé numérique, outils d’aide au diagnostic et à la simplification des parcours de soins.

    • Biokortex propose des solutions numériques pour la structuration et l’exploitation de données en biologie médicale. Déjà présentes sur plusieurs centaines de sites, elles facilitent l’accès à la recherche clinique via une approche « live » des données patients.
    • Doctoome déploie une plateforme d’orientation en santé, dotée d’un moteur de recherche et de recommandation, afin d’aider les patients à identifier rapidement des praticiens adaptés à leur besoin.
    • Emobot développe une IA capable de détecter à distance les troubles de l’humeur ou certains symptômes chroniques. L’outil repose sur une analyse comportementale passive et continue, pour alerter en temps réel soignants ou aidants.
    • Pictaderm permet aux pharmaciens d’adresser des cas dermatologiques à des médecins via une plateforme sécurisée de téléexpertise, avec obtention rapide d’une ordonnance. L’outil cible notamment les zones sous-dotées.
    • Primaa automatise l’analyse d’échantillons biologiques pour accélérer et fiabiliser le diagnostic du cancer. L’objectif est de réduire les délais d’analyse et de soutenir les pathologistes dans leur décision.
    • Rosetta Omics utilise l’analyse multiomique et l’IA pour la médecine de précision en oncologie. Sa plateforme identifie les signatures biologiques de tumeurs afin d’orienter les patients vers les traitements les plus adaptés.

    Levées de fonds, contrats, validations : les résultats du Pfizer Healthcare Hub

    Le PHHF a déjà accompagné une vingtaine de startups, dont plusieurs affichent des résultats. i-Virtual (édition 3) a levé 3 M€, étendu sa présence à l’international et protégé sa technologie par un nouveau brevet. Klineo, également issue de la 3e édition, équipe désormais deux oncologues sur trois en France et collabore avec huit grands laboratoires pharmaceutiques. Sancare a signé un contrat cadre avec Pfizer, conduit plusieurs études en vie réelle, et poursuit son développement européen avec une croissance annoncée de +60 %. VitaDX, issue de la 4e promotion, a obtenu un avis favorable de la HAS pour la prise en charge de son dispositif VisioCyt Bladder.