Nourhene

  • 10 robots au cœur du bloc : 7 boostés par l’IA, 4 pilotés par l’humain

    Chirurgie mini-invasive, orthopédique et microchirurgie : 4 robots au service de 3 spécialités

    Da Vinci et Versius : les références de la chirurgie mini-invasive

    Parmi les systèmes les plus utilisés dans le monde, la gamme Da Vinci et le robot Versius se sont imposés comme des références en chirurgie mini-invasive. Leur précision millimétrique reproduit fidèlement les gestes du chirurgien, avec une visualisation 3D haute définition, assurant un confort et un accès facilité à des zones anatomiques complexes. Versius se distingue par sa modularité, chaque bras robotisé reposant sur un chariot indépendant, ce qui facilite son déploiement selon la configuration du bloc opératoire. Da Vinci limite les tremblements naturels du chirurgien.

    ROSA Knee, la personnalisation en orthopédie : ROSA Knee est un robot dédié à la chirurgie prothétique du genou. Grâce à une modélisation 3D personnalisée du genou du patient et à une assistance en temps réel via des capteurs de mouvements, ce robot garantit un positionnement précis des implants.

    Robots spécialisés en microchirurgie : Développé par Medical Microinstruments (MMI),le Symani Surgical System est une référence en microchirurgie et super-microchirurgie. Il utilise les instruments NanoWrist articulés, permettant une précision sur des structures fines comme les nerfs et les vaisseaux lymphatiques. Sa technologie réduit les tremblements et assure une stabilité pendant les opérations délicates telles que les reconstructions microvasculaires, lymphatiques ou neurologiques.

    IA au bloc opératoire : 6 robots, entre vision par ordinateur et machine learning

    2 robots basés sur la vision par ordinateur : assistances intuitives et guidage visuel

    Deux solutions reposent sur la vision par ordinateur pour interpréter en temps réel l’environnement chirurgical et guider les gestes. C’est le cas du Maestro System développé par Moon Surgical, pensé pour la chirurgie laparoscopique. Ce système propose un bras robotisé « en apesanteur » facilitant le contrôle fluide du laparoscope, éliminant les contraintes des pédales traditionnelles. Grâce à son module intelligent ScoPilot, le chirurgien bénéficie d’une navigation visuelle qui rend ses gestes plus précis et ergonomiques.

    Dans le même registre, mais orienté vers l’oncologie interventionnelle, Epione de Quantum Surgical utilise la vision par ordinateur pour cibler avec précision les tumeurs abdominales ou pulmonaires. Déjà en service dans des centres comme Gustave Roussy ou l’Hôpital Lyon Sud, cette technologie réduit les risques opératoires tout en garantissant la reproductibilité des gestes.

    4 robots basés sur la machine learning :  adaptation et guidage dynamique

    Ces systèmes se distinguent par leur recours aux algorithmes d’apprentissage automatique pour optimiser la planification préopératoire, adapter les mouvements en temps réel et standardiser les gestes chirurgicaux.

    • Le Robot Mako de Stryker, leader en orthopédie, combine un bras robotisé semi-actif à une modélisation 3D personnalisée de l’anatomie du patient. Par le biais d’algorithmes d’apprentissage, il surveille en temps réel la position des implants et ajuste les gestes pour limiter les traumatismes et réduire la convalescence. Il est utilisé dans plusieurs hôpitaux français, notamment l’Hôpital Saint-Joseph à Marseille et les Hospices Civils de Lyon (HCL).
    • En neurochirurgie, la plateforme SpinEM Robotics exploite des algorithmes d’apprentissage automatique pour optimiser le guidage des instruments lors de chirurgies vertébrales mini-invasives. eCential Robotics, quant à elle, combine bras robotisés, imagerie 2D/3D et navigation en temps réel pour reproduire fidèlement les gestes planifiés. Le résultat : une réduction de l’invasivité, des hospitalisations plus courtes et une sécurité renforcée pour le patient.

    Le futur hybride : simulation, jumeaux numériques et IA

    Certaines plateformes combinent robotique, simulation et IA pour offrir une approche intégrée. TaviPilot, développé par CARANX Medical, crée un jumeau numérique de l’anatomie du patient à partir d’images préopératoires. Cette simulation permet de planifier la procédure (choix du trajet, taille de valve, positionnement) avant le début de l’intervention. Pendant l’opération, le robot guide les instruments avec une précision millimétrique, sous la supervision du chirurgien.

     

    La recherche explore désormais la possibilité d’automatiser certaines interventions. Aux États-Unis, les laboratoires de Johns Hopkins et Stanford ont développé le Surgical Robot Transformer-Hierarchy (SRT-H), un robot capable d’effectuer une ablation de la vésicule biliaire de bout en bout, uniquement commandé par la voix. Grâce à un apprentissage par imitation conditionné par le langage, il planifie et ajuste ses mouvements en temps réel, réussissant tous les tests sur modèles porcins.

    Le Smart Tissue Autonomous Robot (STAR) suit cette même logique. Spécialisé dans la chirurgie des tissus mous, il utilise des caméras infrarouges pour modéliser en 3D la surface des organes et adapter automatiquement les sutures. En 2023, STAR a réalisé la première anastomose intestinale laparoscopique autonome, dépassant la précision d’une équipe humaine.

    1 mm d’incision, 1,8 mm de précision : le robot Dot ouvre la voie à la neurochirurgie ultra-minimale

    La robotique ne se limite pas aux blocs opératoires classiques. Dot, conçu par la start-up française Robeauté, illustre la miniaturisation avec un robot de seulement 1,8 mm, capable de naviguer dans le cerveau via une incision de 1 mm. Son guidage s’appuie sur l’IRM, les ultrasons et l’IA, ouvrant la voie à des biopsies cérébrales ou à l’implantation d’électrodes pour traiter la maladie de Parkinson ou l’épilepsie. Les premiers essais sur l’homme sont prévus en 2026.

  • Caméras, image rétinienne, signal vocal : comment l’IA renouvelle les outils de dépistage de l’HTA (panorama de 10 solutions IA)

    Mesurer la tension sans contact : la révolution “face video” et IA

    Les technologies de face video processing bouleversent la mesure de la pression artérielle. Plutôt que de recourir au traditionnel brassard, des applications comme Anura (Nuralogix) ou Lifelight ainsi que Binh.ai utilisent l’appareil photo du smartphone pour capter les micro-variations de couleur sous la peau et analyser les flux sanguins. En moins de 40 secondes, un selfie vidéo suffit pour fournir des indicateurs vitaux tels que la tension artérielle, la fréquence cardiaque ou encore le niveau de stress. La solution Deepmedi Blood Pressure Monitoring, certifiée par les autorités coréennes, va encore plus loin en intégrant cette technologie dans des API et SDK destinés aux applications de santé connectée.

    THEIA : 30% de réduction les coûts de main-d’œuvre

    L’IA ne se contente pas de mesurer : elle prédit. La plateforme THEIA de Toku Eyes analyse en 10 secondes une image de la rétine pour identifier les signes d’hypertension, de diabète ou de maladies cardiovasculaires. Les algorithmes détectent les micro-altérations des vaisseaux sanguins, offrant une lecture précieuse du risque de complications à cinq ans. En automatisant l’analyse rétinienne, THEIA augmente la capacité de dépistage de 50 % et réduit les coûts de main-d’œuvre de 30 %.

    Côté suivi, OptiBP (Biospectal) reste la seule application à avoir obtenu le marquage CE pour la surveillance de la tension artérielle sur smartphone. L’appareil utilise la caméra du téléphone posée sur le doigt pour analyser le flux sanguin, facilitant la mesure à domicile et le suivi à long terme

    Suivi thérapeutique intelligent : améliorer l’adhésion grâce à l’IA comportementale

    L’adhésion au traitement est un défi de la gestion hypertensive. Ici aussi, l’IA apporte des solutions.

    • SPUR (Observia, France) évalue 13 facteurs comportementaux et psychosociaux afin de générer des profils patients personnalisés et de prédire les risques de non-adhésion. Utilisé dans des établissements comme le centre Léopold Bellan, SPUR contribue à réduire les abandons de traitement et leurs conséquences médicales.
    • MyDrop (Lumio Health), initialement pensée pour les traitements oculaires, automatise les rappels de prises et fournit des statistiques d’observance, générant une économie moyenne de 2 000 $ par an grâce à une meilleure prévention et une gestion optimisée des traitements

    La voix comme biomarqueur de l’hypertension

    L’analyse vocale se profile comme une nouvelle voie de dépistage. Des modèles d’IA, encore en phase de validation clinique, ont démontré une capacité à détecter l’hypertension à partir d’échantillons vocaux, avec un taux de détection de 84 % chez les femmes et 77 % chez les hommes.

    Les travaux d’Anton et al. sur l’hypertension intraoculaire confirment ce potentiel : grâce à des réseaux de neurones artificiels (ANN), ils parviennent à prédire la progression vers le glaucome avec une précision de 75 %. Ces avancées ouvrent la voie à un suivi personnalisé, non invasif et prédictif.

     IA et données médicales : le trio Retinax, Ophtai et HEOR

    À l’interface du diagnostic visuel et de l’analyse stratégique des données, Retinax et Ophtai démontrent la capacité de l’IA à transformer le dépistage précoce des pathologies liées à l’hypertension. Retinax exploite le deep learning et la vision par ordinateur pour automatiser l’interprétation des images ophtalmologiques, facilitant ainsi la détection de signaux précoces dans des réseaux spécialisés. Ophtai se distingue par une lecture rapide et ultra-précise des images médicales, contribuant à améliorer la prévention et l’efficacité des prises en charge. En parallèle, Health Economics & Outcomes Research (HEOR) s’appuie sur le NLP et les modèles de langage (LLM) pour accélérer l’analyse des données de santé, réduisant considérablement les délais des évaluations cliniques et optimisant les coûts des études, tout en fournissant aux acteurs de santé des informations précises pour affiner les stratégies thérapeutiques.

    @Health & Tech Intelligence

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  • Afrique du Sud : 200 start-ups medtech accélèrent l’accès aux soins

    E-Santé : Plus de 3 millions de Sud-Africains déjà connectés

    Dès 2019, l’Afrique du Sud met en œuvre la première stratégie nationale de santé numérique du continent, articulée autour de la réduction du coût des soins et de la démocratisation de l’accès, avec un accent sur les dossiers médicaux électroniques (EHR) et la télémédecine.

    Près de 1 milliard de rands ont été investis entre 2020 et 2024 pour moderniser les infrastructures, former les professionnels et sécuriser les échanges de données. La stratégie prévoit l’uniformisation du système public pour que chaque citoyen dispose, d’ici 2025, d’un EHR unique, partagé et protégé. Déjà, plus de 3 millions de patients sont enregistrés dans les provinces pilotes de Gauteng et du Western Cape. L’objectif est de rendre la santé sud-africaine 100% interopérable, du smartphone jusqu’aux grands hôpitaux, posant un cadre de de référence pour l’ensemble du continent.

    +200 start-ups et 56 % des soins digitaux portés par les medtechs

    L’écosystème « healthtech » sud-africain compte désormais plus de 200 start-up et hubs actifs, accélérés par des incubateurs tels que mLab, BioPark ou l’initiative public/privé LifeQ. Porté par un modèle hybride : pilotage par l’État, financement croisé et innovation privée.

    Pilotage & gouvernance :

    • Ministère de la Santé : coordinateur national de la stratégie, responsable des standards et du pilotage institutionnel.
    • NHISSA (National Health Information System South Africa) : gestion des données et implémentation de l’architecture nationale des systèmes d’informations.
    • CSIR (Council for Scientific and Industrial Research) : validation, R&D et appui à la sécurisation des innovations.

    Ecosystème d’innovation :

    • mLab, BioPark, LifeQ : incubateurs et hubs technologiques qui accompagnent, accélèrent et fiabilisent la montée en puissance des jeunes pousses.
    • Universités (University of Cape Town, etc.) : partenaires de formation, de recherche et d’intégration de l’innovation dans la pratique médicale.

    Plusieurs start-ups se sont imposées comme des acteurs de la santé numérique :

    • RecoMed : fondée par Sheraan Amod, cette plateforme de réservation médicale dépasse les 100 000 consultations mensuelles. Son partenariat avec Kaelo Health permet un accès rapide à des consultations virtuelles à moindre coût.
    • Impulse Biomedical : la start-up a conçu le ZiBiPen, un auto-injecteur pour les allergies graves, vendu deux fois moins cher que les solutions existantes. Soutenue par Future Growth, elle incarne une e-santé accessible et inclusive.
    • Envisionit Deep AI : pionnière de l’imagerie diagnostique par IA, cette entreprise a levé 1,65 million USD pour développer la plateforme Radify AI, qui facilite les diagnostics rapides et précis même dans les hôpitaux sous-dotés.
    • NOOSi : une solution tech4good qui connecte infirmiers qualifiés et patients à domicile. L’ambition : redynamiser les soins primaires dans les zones périurbaines et rurales.
    • AwezaMed : validée par le CSIR, cette application traduit les données médicales dans les 11 langues officielles, facilitant la communication médecin-patient et réduisant les erreurs liées à la barrière linguistique.
    • Unu Health : plateforme intégrée public-privé, développée avec Intercare, qui couvre à la fois les bénéficiaires de l’assurance privée et du système public.

    mHealth : 65 % d’accès urbain à la santé mobile, moins de 30 % en zone rurale

    En 2024, la santé mobile (mHealth) est devenue un outil important de prévention et de suivi en Afrique du Sud, avec près de 30 millions de consultations et actes de santé réalisés par ce biais, couvrant le VIH, la tuberculose, la santé maternelle et la vaccination. L’innovation réside dans l’utilisation d’applications multilingues comme AwezaMed : elles permettent d’échanger et de traduire automatiquement les données médicales en 11 langues, rendant l’information accessible à tous, y compris dans les hôpitaux publics. Ces services mobiles, qui incluent aussi WhatsApp et SMS pour l’éducation sanitaire ou la gestion des vaccinations, profitent déjà à 65 % des résidents urbains, tandis que moins de 30 % des populations rurales y ont accès, principalement à cause des inégalités d’infrastructures et d’équipements.

    Cybersécurité, formation, financement : les freins de la santé numérique sud-africaine

    Malgré des progrès, plusieurs obstacles freinent l’essor équitable de la e-santé en Afrique du Sud :

    • Inégalités d’accès : Malgré ces bonds, l’accès rural reste le maillon faible : seulement 1 Sud-Africain sur 3 en zone rurale a aujourd’hui accès à un parcours de soins digitalisé.
    • Protection des données : la mise en œuvre de la loi POPIA reste partielle, et les systèmes manquent encore de garanties robustes en matière de cybersécurité.
    • Durabilité des partenariats public-privé : les PPP doivent encore démontrer leur capacité à assurer une couverture nationale équitable et un financement à long terme.
    • Formation et inclusion : le manque de compétences numériques chez les soignants et les patients freine l’adoption des outils, notamment dans les milieux défavorisés.
    • Déficit d’infrastructure numérique : la couverture réseau incomplète limite l’expansion des services mHealth en dehors des centres urbains.

    EHR, IA, télémédecine : 10 ans de modernisation du système de santé sud-africain

    2011-2014 : Lancement des premiers projets pilotes de gestion électronique des patients et des applications santé ciblant le VIH/sida. Adoption des premiers standards nationaux pour la collecte de données médicales.

    2013 : Création de Vula Mobile, application d’aiguillage médical entre généralistes et spécialistes, particulièrement utile dans les zones rurales.

    2015-2019 : Forte expansion du mHealth et multiplication d’applications pour le suivi des maladies chroniques. Premiers essais de diagnostics assistés par intelligence artificielle, notamment en imagerie médicale. Déploiement des dossiers médicaux électroniques (EHR) sur sites pilotes.

    2019 : Adoption officielle de la Stratégie nationale de santé numérique, avec ambition de généraliser l’EHR à tous les citoyens d’ici 2025.

    2020 : La pandémie de Covid-19 accélère le recours à la télémédecine, à la prescription électronique et à l’éducation de santé de masse via WhatsApp et SMS.

    2021-2024 : Extension des EHR dans plusieurs provinces, montée en puissance d’acteurs innovants (NOOSi, RecoMed, Envisionit Deep AI, AwezaMed, Unu Health), généralisation des solutions de santé mobile et déploiement d’applications multilingues.

    2024-2025 : Accélération du financement et de la deeptech santé (ex : Envisionit Deep AI lève 1,65 M $), partenariats renforcés entre plateformes de santé et assureurs, et intégration croissante de la traduction automatique pour répondre à la diversité linguistique nationale.

     

     

  • Santé mentale, oncologie, Femtech : les priorités des investisseurs en santé numérique

    Plus de 3 800 startups et un triplement des fonds en 4 ans

    D’après le rapport Karista (« Mapping européen des fonds de santé digitale » publié le 12 mai), en seulement 4 ans, le nombre de fonds d’investissement dédiés ou actifs dans le domaine de la e-santé est passé de 84 en 2021 à 254 en 2025, soit une augmentation de 202 %. Ene croissance qui témoigne de l’intérêt des investisseurs. Le continent européen compte désormais plus de 3 800 entreprises actives dans la santé digitale, avec des pôles dynamiques au Royaume-Uni, en France et en Allemagne. Ce triptyque concentre à la fois le plus grand nombre de fonds et les volumes d’investissements les plus élevés.

    2,1 milliards de dollars levés au premier trimestre 2025 en Europe

    Les chiffres du premier trimestre 2025 sont notables : 5,8 milliards de dollars investis dans la santé digitale dans le monde, dont 2,1 milliards en Europe, soit près de la moitié du total investi en Europe en 2024 (4,8 milliards sur toute l’année). Cette progression positionne l’Europe comme un acteur important, représentant désormais 32 % des investissements mondiaux contre seulement 19 % en 2024. Ce renforcement du continent s’explique notamment par plusieurs opérations en late-stage, dont la levée record de la startup Neko, mais aussi par un regain de confiance envers les startups innovantes européennes, notamment dans des domaines porteurs comme la santé mentale, l’oncologie et la santé féminine.

    60 % des fonds actifs investis en early stage

    Un enseignement clé du rapport Karista est la transformation du profil des investisseurs. Alors que 47 % des nouveaux fonds créés en 2023 étaient exclusivement dédiés à la santé numérique, cette part est tombée à 26 % en 2024. Par ailleurs, 60 % des fonds actifs sont orientés vers l’early-stage, phase importante pour l’innovation, mais cette proportion grimpe à 80 % parmi les nouveaux entrants. La tendance souligne un appétit grandissant pour les investissements en amorçage, où le risque est élevé mais les potentiels de croissance aussi. Le Corporate Venture Capital (CVC) gagne aussi en importance, constituant 24 % des nouveaux fonds, illustrant l’intérêt des grandes entreprises pour les innovations santé digitale.

    France, Royaume-Uni et Allemagne : les pôles de levée les plus actifs

    La France voit aujourd’hui son avance relative se réduire face au Royaume-Uni, désormais à égalité en nombre de fonds actifs, avec l’Allemagne juste derrière. Cette évolution traduit un équilibre nouveau dans la dynamique des investissements européens, avec une diversification géographique marquée. L’émergence de fonds en Europe de l’Est vient aussi renforcer cette tendance.

    En 2024, la France a levé 654 millions d’euros via 54 opérations, un chiffre solide mais en retrait par rapport au quasi-milliard enregistré en 2023. La France reste cependant un pilier, notamment grâce à ses “super-investisseurs” – ces fonds ayant mené plus de 10 transactions – qui sont au nombre de 76 en Europe, soit une hausse de 38 %.

    Santé mentale, oncologie et santé féminine : les grands domaines d’intérêt des investisseurs

    La santé mentale reste le premier secteur d’intérêt thérapeutique pour les fonds, suivi de près par l’oncologie et la santé féminine. Ce classement témoigne des besoins prioritaires en santé publique et des opportunités technologiques qui se développent dans ces segments. Les solutions digitales de prise en charge psychologique, préventive ou thérapeutique suscitent un fort engouement.

    Des “super-investisseurs” en progression (+38%)

    Le nombre de super-investisseurs, fonds ayant réalisé plus de 10 transactions, a augmenté de 38 % pour atteindre 76 en 2025. Ces investisseurs les plus actifs jouent un rôle de catalyseur, soutenant à la fois les phases précoces et les étapes de croissance accélérée des startups. Ces acteurs sont majoritairement localisés au Royaume-Uni, en France et en Allemagne, formant un socle solide d’expertise et de capitaux indispensables à la montée en puissance du secteur européen.

    Cartographie Levée de fonds 2025
    @ Health & Tech Intelligence

  • Obésité : 8 cas d’usage identifiés pour transformer la prise en charge de l’obésité

    L’obésité touche aujourd’hui près d’un adulte sur cinq en France, soit environ 17 % de la population, et sa prévalence continue d’augmenter dans le monde, devenant un défi majeur de santé publique. L’intelligence artificielle (IA), déjà présente dans de nombreux domaines médicaux, ouvre de nouvelles perspectives dans la prévention, le diagnostic, le suivi et la personnalisation des soins.

    Cas d’usage dans les établissements de santé :

    Deux cas d’usage sur les huit identifiés concernent directement les établissements de santé. Ils se situent principalement dans les axes de l’innovation médicale dans la chirurgie et l’imagerie.

    Au sein de l’innovation médicale, deux cas d’usage explorent les perspectives de l’IA pour transformer la médecine de l’obésité à un niveau plus structurel. L’IA pourrait estimer l’évolution de la composition corporelle à partir de la mesure précises de ce dernier à partie de l’analyse d’imagerie médicale (IRM, TDM, DEXA). FollowSurg et Pieces Connect sont 2 solutions conçue visent à suivre le patient après chirurgie bariatrique en analysant en temps réel les de données physiologiques et comportementales en temps réel pour fournir les recommandations pour ajuster les soins.

    Cas d’usage IA centrées patients et aidants :

    C’est dans le champ des outils orientés vers les patients que l’IA se révèle aujourd’hui la plus dynamique. Six cas d’usage ont été identifiés dans cette catégorie, couvrant la prévention, l’accompagnement, le diagnostic et la personnalisation des traitements.

    • IA au service de prévention et information :

    L’IA aujourd’hui contribue à la télésurveillance des patients, à l’identification des variables clés influençant l’obésité, ainsi qu’à la détection des risques d’addiction alimentaire.

    Après avoir répondu à un questionnaire comportant des centaines de questions, les réponses du patient sont analysées par l’IA pour identifier un risque d’addiction alimentaire. Cette approche utilise des algorithmes capables de croiser des centaines de réponses et d’attribuer un score de risque, aboutissant à une classification du patient selon sa vulnérabilité comportementale.

    Un autre cas d’usage d’IA pour la prévention mais cette fois pour les facteurs les plus influentes dans la prise de poids. Le recours à un algorithme XGBoost et SHAP permet aux professionnels de santé de comprendre quelles habitudes ou conditions de vie influencent leurs prisent de poids, et facilitant ainsi des interventions personnalisées.

    • SUIVI – Améliorer la prise en charge sur le long terme :

    Le suivi des patients après chirurgie n’est pas réservé aux hôpitaux, notamment après une chirurgie bariatrique, est un des points critiques de la lutte contre l’obésité. Grâce à des plateformes numériques intégrant l’IA, un suivi à distance est désormais possible pour prédire la perte de poids à long terme. L’université de Lille a développé la plateforme SOPHIA WEIGHT TRAJECTORY PREDICTOR, un outil intelligent permettant de modéliser la trajectoire de perte de poids sur cinq ans après la chirurgie. Les médecins peuvent proposer une prise en charge personnalisée en fonction des caractéristiques de chaque patient, et ajuster les attentes en matière de perte de poids en fonction des prédictions du modèle.

    Un autre cas d’usage propose un outil d’accompagnement sous forme de chatbot. Basé sur un assistant numérique intelligent, il offre des conseils adaptés et un suivi personnalisé tout au long du parcours du patient.

    • Diagnostic et traitement :

    Dans l’axe du diagnostic, un cas d’usage particulièrement avancé concerne la détection de l’obésité sarcopénique.  Cette forme d’obésité est caractérisée par une perte musculaire associée à une surcharge pondérale. L’algorithmes d’IA analyse ici les données issues des examens de composition corporelle (DXA) pour identifier les patients à risque.

    Dans le dernier axe de traitement, l’IA intervient également dans l’accompagnement thérapeutique, avec un objectif clair : faciliter la prise en charge de l’obésité.

    Certaines solutions numériques Oviva, Gro Health, LIFENESS.io, Zanadio exploitent des algorithmes pour proposer aux patients des recommandations personnalisées, un coaching motivationnel et des rappels adaptés à leur rythme de vie.

    Cartographies cas d’usages IA & obésité