Au-delà de leurs promesses sur les plans clinique et organisationnel, la mise en œuvre des innovations de santé numérique pose aussi des questions éthiques et logistiques propres à la gestion de la douleur chronique, notamment dans les soins palliatifs, où la personnalisation des traitements et le respect de la dignité du patient sont primordiaux.
Pour offrir une vision d’ensemble, cette étude est structurée en plusieurs analyses pour comprendre l’ampleur des besoins et les spécificités de cette problématique de santé, le cadre juridique et les politiques publiques la concernant, ainsi que le potentiel de l’intelligence artificielle (IA) dans l’optimisation de la gestion de la douleur chronique. Par ailleurs, des cartographies sont dressées afin de mieux connaître les solutions numériques disponibles, les acteurs du parcours patient et les établissements spécialisés et comment leurs efforts sont coordonnés.
Dans la lignée des autres études hebdomadaires de Health&Tech Intelligence, celle-ci vise à fournir aux professionnels de santé, décideurs et acteurs de l’innovation et de l’industrie un panorama global et actuel des outils à disposition pour relever le défi de la gestion de la douleur chronique.
🔍 Analyses
Contexte et chiffres clés de la gestion de la douleur chronique en France
En France, 12 millions de personnes souffrent de douleur chronique, soit 20 % de la population. 70 % des patients ressentent des impacts psychosociaux, et seuls 33 % d’entre eux arrivent à trouver un soulagement adéquat. La douleur étant le premier motif de passage aux urgences, des progrès en gestion de cette maladie restent attendus. 👉 En suivant ce lien.
Des avancées et disparités régionales dans la gestion de la douleur chronique en France : un besoin d’une action renouvelée
Depuis 1998, 3 plans ont permis d’importantes avancées pour la prise en charge de la douleur en France, notamment pour les patients en fin de vie ou atteints de douleurs chroniques. L’arrêt du 4e plan en 2013 a freiné cette dynamique. La HAS, les sociétés savantes et les associations de patients plaident pour une relance des actions. En attendant, des recommandations sont diffusées. 👉 En suivant ce lien.
L’IA optimise la prise en charge personnalisée de la douleur chronique (étude) :
Prédire, surveiller en temps réel et personnaliser les traitements, les outils d’IA transforment les approches de soins de la douleur chronique. Une étude récente, parue dans le journal Advances in Machine Learning & Artificial Intelligence, montre que l’IA améliore l’évaluation et la gestion de cette maladie. 👉 En suivant ce lien.
Entretien : “Comprendre et soulager la douleur chronique doit être au cœur de l’action” (F. Alliot-Launois, Aflar)
La douleur chronique liée aux maladies rhumatismales impacte 20 millions de Français. Françoise Alliot-Launois, présidente de l’Association française de lutte antirhumatismale (Aflar), détaille les défis des patients, les solutions innovantes et l’avenir de la gestion de la douleur à l’ère de l’IA et de la santé numérique. 👉 Un entretien à lire ici.
🗺️ Cartographies
Panorama des solutions numériques de gestion de la douleur
Il existe cliniquement différents types de douleur, nécessitant des solutions adaptées à la symptomatologie et à sa récurrence. Health&Tech Intelligence recense 21 solutions numériques, dont notamment des applications mobiles, mais aussi des programmes innovants nécessitant une intervention médicale. 👉 En suivant ce lien.
Cartographie des acteurs de la prise en charge de la douleur chronique
Recherche, formation, sensibilisation, accès aux soins… Plusieurs acteurs (instituts, centres spécialisés, associations, sociétés savantes…) français et internationaux impliqués dans le combat contre la douleur se coordonnent et collaborent dans le but d’améliorer la prise en charge des patients. 👉 En suivant ce lien.
Avec ses conséquences et son impact pour les patients et la société, la douleur chronique est considérée comme une maladie à part entière, dans la onzième révision de la Classification internationale des maladies (CIM). Et parce qu’il s’agit d’un domaine où les méthodes traditionnelles, basées sur des évaluations subjectives et des protocoles standardisés, montrent leurs limites, l’IA se présente comme une solution qui pourrait redéfinir ses contours. Cette nouvelle revue, publiée en septembre 2024 dans le journal Advances in Machine Learning & Artificial Intelligence, met en évidence comment l’IA permet une gestion plus précise et individualisée de la douleur. En intégrant des modèles prédictifs et des dispositifs de surveillance en temps réel, elle transforme non seulement la manière dont les douleurs sont évaluées et surveillées, mais aussi comment les traitements sont ajustés en fonction des besoins spécifiques de chaque patient.
La science translationnelle accélère l’intégration de l’IA :
Un concept clé de cette étude est celui de la “science translationnelle”, qui joue un rôle clé dans l’intégration des outils d’IA en gestion de la douleur. La science translationnelle désigne le processus qui transforme les découvertes scientifiques réalisées en laboratoire en applications concrètes au chevet des patients. Dans le cadre de cette étude, elle permet de réduire l’écart entre la théorie et la pratique en rendant les avancées de l’IA directement exploitables en milieu clinique. Par exemple, les modèles prédictifs élaborés pour anticiper les trajectoires de douleur sont passés de simulations en laboratoire à des outils utilisés pour adapter les soins en fonction des besoins individuels des patients. De même, les dispositifs de surveillance en temps réel analysent aujourd’hui des données physiologiques directement auprès des patients, alertant les cliniciens en cas de signes de douleurs imminentes. Cette approche translationnelle garantit que les innovations en IA ne restent pas confinées à la recherche théorique, mais sont rapidement intégrées à la pratique.
Des résultats probants en matière de prédiction et personnalisation
Les résultats rapportés par cette étude démontrent que l’IA améliore significativement la prise en charge de la douleur par des interventions plus anticipées et ajustées. Cela s’illustre à travers quatre avancées principales :
📌 Prédiction des trajectoires de douleur :
Grâce à des algorithmes de machine learning, l’IA analyse des données antérieures de chaque patient (antécédents médicaux, réactions aux traitements, caractéristiques physiologiques) pour anticiper l’évolution de la douleur. Elle permet ainsi de distinguer les patients présentant un risque accru de douleurs chroniques après une chirurgie ou un traumatisme, ouvrant la voie à des stratégies préventives adaptées. Les modèles prédictifs aident donc à identifier les profils de patients plus susceptibles de souffrir de douleurs prolongées ou récurrentes et accompagnent les cliniciens dans la proposition de traitements proactifs et sur-mesure.
📌 Surveillance et ajustement en temps réel via des dispositifs connectés :
Les dispositifs portables, comme les montres connectées et autres capteurs, sont intégrés à des algorithmes d’IA qui analysent des indicateurs physiologiques (fréquence cardiaque, conductance cutanée, niveau d’activité physique) en continu. En cas de changement brusque (par exemple, une accélération de la fréquence cardiaque), l’IA détecte les signes d’un possible pic de douleur, alertant les cliniciens pour une intervention rapide. Cette surveillance proactive offre aux patients une prise en charge continue et ajustée, les cliniciens pouvant intervenir avant que la douleur ne s’intensifie, souvent sans attendre que le patient ne signale son inconfort.
📌 Optimisation et personnalisation des traitements :
En intégrant des données spécifiques au patient, y compris génétiques, l’IA est capable de prédire la réponse probable d’un individu à divers traitements, permettant ainsi de recommander les médicaments et dosages les mieux adaptés. Cette personnalisation est particulièrement précieuse pour limiter l’utilisation d’opioïdes, en réservant leur administration aux cas nécessaires et en privilégiant des solutions plus adaptées aux caractéristiques biologiques et psychologiques du patient. La réduction des opioïdes contribue à limiter le risque de dépendance et d’effets secondaires graves, tout en optimisant l’efficacité des traitements alternatifs.
📌 Implication des patients et amélioration de leur adhésion :
Les patients surveillés en temps réel expriment une satisfaction accrue, se sentant mieux soutenus grâce à l’adaptabilité de leur traitement. Ce suivi continu les engage davantage dans leur parcours de soins, augmentant ainsi leur adhésion aux recommandations médicales. Cette interactivité entre patients et cliniciens favorise une meilleure gestion de la douleur, évitant les variations soudaines dans les symptômes et maintenant un contrôle plus stable.
Vers une médecine plus personnalisée et collaborative
L’avenir de l’IA dans la gestion de la douleur se dessine autour de plusieurs axes prometteurs pour des soins encore plus précis et accessibles :
Intégration avec la génomique et la neuro-imagerie :
L’IA pourrait, à terme, inclure des données génétiques pour identifier des marqueurs de la perception de la douleur ou des réactions aux médicaments, permettant ainsi de proposer des thérapies plus finement adaptées. La combinaison de ces données avec des images cérébrales fournirait une vision encore plus détaillée des réponses spécifiques du cerveau à la douleur, pour une approche plus anticipative et préventive.
Télémédecine et accessibilité des soins :
L’IA peut être intégrée dans des plateformes de télémédecine, facilitant l’évaluation et le suivi à distance des patients vivant dans des régions reculées. Ce modèle de soins permettrait de compenser les inégalités d’accès aux spécialistes de la gestion de la douleur. En fournissant une analyse en temps réel, les outils d’IA pourraient aider les cliniciens à faire des ajustements de traitement instantanés, même à distance.
Équité et lutte contre les biais algorithmiques :
L’étude souligne la nécessité de développer des modèles d’IA entraînés sur des ensembles de données variés pour minimiser les biais et garantir des soins équitables. La transparence et l’explicabilité des algorithmes sont essentielles pour que les professionnels de santé et les patients aient confiance dans les recommandations de l’IA.
* Artificial Intelligence in Pain Management: Advancing Translational Science in Digital Health Research from Bench to Bedside.
Le dernier cahier de la Silver économie est consacré aux défis que doivent relever les opérateurs de téléassistance pour se développer et couvrir 20% des plus de 75 ans, alors que la France est actuellement sous-équipée. En 2024 12% seulement des personnes âgées de 75 ans et plus sont équipées d’un dispositif de téléassistance, un retard significatif par rapport au Royaume-Uni (36 %) ou l’Espagne (19 %). Ce taux augmente peu, de 2 à 3% par an, suivant la courbe démographique, alors même que le plan national antichutes demande de mobiliser largement le recours à la téléassistance.
Plusieurs facteurs d’explication au sous-équipement français :
Ce dispositif souffre d’une image plutôt négative : 87 % des proches le considèrent comme un marqueur de dépendance plutôt qu’un outil de prévention ;
Le modèle économique du secteur est sous tension, avec des prix tirés vers le bas par les appels d’offres publics. Les opérateurs, concentrés sur ces marchés institutionnels, peinent à développer une offre attractive en direction des particuliers. Cela constitue une limite financière à l’investissement dans l’innovation, alors que la révolution numérique offre actuellement la possibilité de développer de nouveaux services.
Saisir l’opportunité du digital
La téléassistance doit évoluer vers des solutions capables d’anticiper les situations à risque, plutôt que de simplement réagir aux incidents. Le passage au digital ouvre des opportunités, avec une diversification des services, car il permet d’intégrer de l’IA et l’internet des objets. De nouvelles fonctionnalités sont alors possibles, telles que la détection automatique des chutes ou les chemins lumineux pour les déplacements nocturnes.
Plusieurs entreprises dessinent l’avenir du secteur :
📌 Tunstall-Vitaris (TV) : pour le leader français l’avenir passe par une utilisation plus préventive de la téléassistance : « de plus en plus de personnes s’abonnent avant qu’un incident grave ne survienne », note Alain Monteux, président de TV. La marque mise sur l’innovation technologique permettant une analyse fine des comportements et une détection précoce des signes de fragilité. La téléassistance devient ainsi un maillon essentiel du maintien à domicile.
Alain Monteux plaide pour une action concertée entre acteurs publics et privés. Il propose notamment la création d’un véritable service public de la téléassistance, soutenu par une taxe similaire à l’écotaxe, qui garantirait un financement stable sur le long terme. Il souligne qu’il « manque aujourd’hui un facilitateur au niveau gouvernemental pour coordonner les différents acteurs et simplifier l’accès aux financements ».
📌 Arkea On Life, opérateur de téléassistance traditionnel, partage la nécessité d’évoluer vers une prestation plus préventive, basée sur le numérique. Il insiste sur son acceptabilité :« Plus la solution est technologique, moins ça doit se voir. Les industriels doivent proposer des solutions très avancées technologiquement, mais simples d’usage pour éviter tout blocage de la part des utilisateurs ».
Pour Olivier Bessières, directeur commercial, la téléassistance est trop associée aux personnes âgées dépendantes, alors qu’elle peut être utile dans de nombreuses situations, comme un retour de maternité. Il faut « déstigmatiser » la téléassistance en mettant l’accent sur ses aspects positifs :« sensibiliser les donneurs d’ordre aux gains financiers potentiels » en faisant valoir par exemple qu’équiper un logement en télésurveillance coûte moins cher que deux mois en EHPAD. « Le rapprochement entre la téléassistance et le médical est également une piste prometteuse. Face à la raréfaction des médecins, la téléassistance pourrait être proposée en complément de solutions de téléconsultation ou de visites médicales ».
📌 Urmet France : Le groupe, acteur majeur du contrôle d’accès, élargit aujourd’hui son offre vers la téléassistance avec Solinnov, une approche technologique alternative aux dispositifs traditionnels. «Nous installons des capteurs de mouvement et d’ouverture, sans aucune caméra, qui analysent pendant 6 à 8 semaines les habitudes de vie de la personne», explique Pascal Perrin, directeur opérationnel d’Urmet France. Solinnov repère des routines de vie et génère une alerte en cas d’anomalie. Il ne détecte pas seulement les chutes, mais vise une approche globale préventive. « Par exemple, si une personne ne sort pas pendant trois jours, un opérateur l’appelle pour prendre de ses nouvelles. Cela permet de détecter des situations d’isolement ou de dépression naissante. (…) Les personnes équipées bénéficient d’un suivi à travers un service nommé “La Bienveillante Attention”. Les télésurveilleurs sont chargés de prendre contact en cas d’incident mais ils appellent également régulièrement les personnes pour se présenter, prendre des nouvelles et avoir une courte interaction sociale avec elles ».
L’Afrata veut dynamiser le marché
L’Association française de téléassistance (Afrata), qui fédère 85% des opérateurs, a publié un manifeste, dans lequel elle propose huit séries de mesures qu’elle estime nécessaires pour atteindre 20% des plus de 75 ans en 2030, parmi lesquelles :
l’établissement d’un socle-qualité, reprenant la charte des bonnes pratiques garantissant des critères de qualité et d’éthique, parmi lesquels la protection des données personnelles ;
l’intégration systématique de la téléassistance dans les plans d’aides et les plans de prévention ;
l’intégration de la téléassistance dans les parcours de soins et dans Mon Espace Santé ;
l’obligation de la téléassistance dans les logements seniors neufs ;
l’obligation de la téléassistance de la TA comme une condition d’éligibilité à l’APA ;
l’intégration de la TA dans tous les nouveaux services d’aide à domicile et dans tous les CPOM ;
l’association systématique des professionnels de la téléassistance aux réflexions sur l’organisation de la filière sanitaire et sociale, la dépendance, les établissements de santé et les services de secours.
Ces propositions visent à structurer le marché tout en préservant son dynamisme, notamment dans le segment B2C.
L’émergence d’un possible service public de la téléassistance, soutenu par des mécanismes de financement pérennes garantissant l’accès au service pour tous, pourrait « constituer le catalyseur nécessaire pour hisser la France au niveau de ses voisins européens ».
Dans le cadre de la stratégie nationale en IA, l’ANR lance un AAP dédié à la promotion de la découverte scientifique, avec pour objectif de soutenir des projets innovants qui combinent recherche en IA et avancées scientifiques. L’ambition de l’Agence est de faciliter le développement d’outils et de méthodologies permettant de propulser la recherche scientifique, notamment grâce à des approches pluridisciplinaires et collaboratives. Il s’inscrit dans la dynamique de l’IA de confiance et frugale, conformément aux priorités du gouvernement pour faire de la France un leader mondial en IA.
Encourager la recherche collaborative et interdisciplinaire :
Cet AAP cible la mise en place de collaborations entre chercheurs spécialisés en IA et experts d’autres domaines scientifiques. Les projets doivent viser plusieurs objectifs, dont :
le développement de méthodes d’IA robustes et fiables, en lien avec les spécificités des différentes disciplines scientifiques (santé, biologie, physique, etc.) ;
la création de logiciels ouverts, facilitant l’agrégation, le nettoyage et l’analyse des données scientifiques ;
l’optimisation des simulations scientifiques, en utilisant des modèles d’IA pour tester des hypothèses ou prédire des phénomènes complexes ;
la mise en place de benchmarks permettant de mesurer les progrès accomplis grâce à l’IA.
Les projets devront également s’inscrire dans une perspective de durabilité, avec une attention particulière portée à l’impact environnemental des solutions proposées.
L’ANR souligne l’occasion unique que peut représenter cet AAP pour les chercheurs en IA, de collaborer avec des scientifiques d’autres disciplines et de contribuer à des avancées majeures dans la recherche scientifique. Les projets retenus participeront activement à la transition vers un futur où l’IA est au cœur de la découverte scientifique.
Conditions et modalités de dépôt
L’appel est ouvert à des consortiums constitués d’au moins deux partenaires, dont un acteur public de la recherche. Les candidats peuvent être des laboratoires académiques ou des entreprises de toute taille, tant que les travaux sont réalisés en France.
Critères d’éligibilité :
Les propositions doivent répondre à plusieurs critères pour être jugées admissibles :
Complétude : La proposition doit être déposée en ligne dans les délais impartis et inclure tous les documents requis : un formulaire, un document scientifique détaillant le projet (15 pages maximum), et les CV des responsables scientifiques.
Consortium : Le projet doit inclure un minimum de deux partenaires, dont un laboratoire public éligible pour le financement de l’ANR. Les entreprises de R&D (startups, PME) peuvent également être intégrées dans le consortium.
Exclusivité : Chaque chercheur ne peut être impliqué dans plus d’un projet en tant que coordinateur ou responsable scientifique.
Durée : Les projets doivent durer entre 36 et 48 mois.
Les propositions sont vérifiées pour s’assurer qu’elles respectent les critères de dépôt, notamment le format et la date de soumission. Aucun document ou modification ne pourra être ajouté après la clôture de l’appel.
Une sélection basée sur une évaluation par les pairs :
Les projets reçus seront évalués selon des critères rigoureux, avec une attention particulière portée à :
l’excellence scientifique et technique : les propositions doivent démontrer une rupture et un potentiel d’innovation significatif ;
la faisabilité: le plan de travail et le budget doivent être réalistes et bien définis ;
la qualité du consortium: la complémentarité des partenaires et leur capacité à collaborer de manière pluridisciplinaire ;
l’exploitation et la diffusion : les résultats doivent avoir un potentiel de valorisation scientifique et industrielle.
Un financement de 700k€ pour chaque projet :
Chaque projet sélectionné pourra bénéficier d’une aide maximale de 700 000 euros, frais de gestion inclus. La durée des projets devra être de 36 à 48 mois, et un suivi scientifique sera assuré tout au long de l’exécution, ainsi que deux ans après la fin du projet.
Les projets devront également respecter les réglementations européennes et les règles financières de l’ANR, notamment en ce qui concerne les entreprises privées partenaires. Une analyse financière peut être requise pour ces partenaires, et l’ANR pourra également exiger des documents supplémentaires.
👉 Le dépôt des projets se fait exclusivement en ligne sur le site dédié de l’ANR. Le formulaire à compléter et les autres documents doivent être soumis avant le 17 mars 2025 à 17h00, sans possibilité de modification après cette échéance. L’ANR recommande de soumettre les propositions en anglais, notamment si une évaluation par des experts non francophones est envisagée.
Faisant suite à un premier appel à projets en 2020, l’ANSa lancé en 2022 un appel à candidatures ayant pour objectif « d’aider à faire émerger des solutions numériques innovantes facilitant les pratiques des professionnels, afin de réduire la pénibilité et/ou de leur permettre d’optimiser leur temps de travail et de se consacrer aux tâches à plus forte valeur ajoutée liées à la prise en charge des personnes ». Il visait « tous les domaines d’activité du secteur social et médico-social : maintien de l’autonomie des personnes âgées, des personnes en situation de handicap, protection de l’enfance, précarité, addictologie, etc. » et tous les personnels, qu’ils soient administratifs ou soignants.
Le cahier des charges fixait trois objectifs aux lauréats :
tester en conditions réelles une solution numérique innovante ;
évaluer les bénéfices de la solution pour les usagers et/ou les professionnels, et identifier les freins et leviers au déploiement futur de la solution ;
et partager les résultats de l’expérimentation.
L’expérimentation a pris fin au premier semestre 2024.
8 lauréats sélectionnés
Parmi 44 candidatures présentées, huit lauréats ont été retenus, mais seuls sept projets ont abouti. Les critères de sélection retenus ont été « l’impact de la solution numérique expérimentée », son « caractère innovant », « la robustesse de la démarche », la viabilité du modèle économique et le respect de la doctrine technique du numérique en santé.
Les projets sélectionnés ont bénéficié d’une subvention de l’ANS, dans la limite de 300 000 euros par projet, et ont pu tester leur solution dans des ESSMS.
Les sept projets aboutis sont :
Vivasilver, un système d’aide à la décision pour les services à domicile (expérimenté par le groupe VYV et développé par la société Health for People) ;
OSO-AI, un système d’alerte utilisant l’analyse des sons (Association Saint-Hélier de Rennes et OSO-AI)
BRO, un outil d’accompagnement à la cuisine pour les personnes atteintes de lésions cérébrales (Fondation Partage et vie et Human Matters) ;
E@DP, une solution de collaboration et de planification pour les équipes autonomes de proximité (association Amaelles, Reims, et groupe IES) ;
Appoteq, un outil de transcription et d’analyse des prescriptions médicamenteuses (DomusVi, GHT Somme Littoral Sud, CH de Crépy-en-Valois et société Posos) ;
SCIOPP, un logiciel d’agrégation de données de santé collectées par des objets connectés en Ehpad (Hospitalité Saint-Thomas-de-Villeneuve et Telegrafik) ;
SentinelSenior, un système d’analyse du risque iatrogène (Ehpad Saint-Dominique, Arcachon, et Vidal).
L’ANS n’a pas présenté de bilan général de l’expérimentation mais a mis en ligne un important rapport et une synthèse pour chaque projet. Après une présentation de l’expérimentation, les rapports comprennent une évaluation de la solution testée et une présentation des principaux résultats selon des critères objectifs et l’appréciation des utilisateurs. Les suites prévues par la structure expérimentatrice et le développeur de la solution sont présentées et des pistes d’amélioration sont proposées.
Un financement de 600 M€ :
Cet appel à projets a été financé grâce à l’enveloppe de 600 millions d’euros du Ségur numérique destinée au secteur médicosocial.
Le cahier des charges précisait que, pour l’avenir, « à compter de 2022, il est envisagé d’allouer, chaque année, une enveloppe issue de ce budget à de nouveaux appels à projets finançant l’expérimentation de solutions numériques innovantes dans le secteur social et médico-social. »
Un nouveau rapport de l’American Hospital Association (AHA) révèle que la performance des hôpitaux en matière de sécurité et de qualité des soins est meilleure au premier trimestre 2024 qu’avant la pandémie de Covid-19, et ce, malgré une prise en charge de patients plus lourds et de pathologies plus complexes.
Avant la pandémie, les hôpitaux avaient déjà fait des progrès significatifs dans la réduction des infections, l’accélération des diagnostics et le traitement des urgences vitales. Bien que la pandémie ait perturbé ces avancées, les nouvelles analyses montrent un rebond et une amélioration des performances en matière de sécurité des patients. Selon l’AHA, l’engagement des hôpitaux envers l’amélioration des résultats thérapeutiques et l’équité des soins demeure une priorité, soulignant ainsi la résilience des équipes hospitalières à travers les Etats-Unis dans leur mission de fournir des services de santé de qualité.
Les principaux résultats de cette analyse, qui a porté sur les données de 715 hôpitaux de soins aigus, répartis sur 49 États ainsi que la capitale, Washington D.C., sont les suivants :
augmentation des admissions : les hôpitaux ont traité un plus grand nombre de patients au premier trimestre 2024 par rapport à la fin de 2019, prenant en charge une population de patients plus malade et complexe ;
amélioration de la survie : malgré une complexité accrue des cas, les patients hospitalisés au premier trimestre 2024 avaient plus de 20 % de chances de survie par rapport à ceux du quatrième trimestre 2019 ;
impact des efforts de sécurité : les efforts des hôpitaux pour améliorer la sécurité ont permis à 200 000 Américains hospitalisés entre avril 2023 et mars 2024 de survivre à des épisodes de soins qui auraient pu leur être fatals en 2019 ;
infections en baisse : les taux d’infections liées aux voies centrales et aux cathéters urinaires au premier trimestre 2024 étaient inférieurs à ceux enregistrés fin 2019 ;
rebond des dépistages préventifs : les dépistages du cancer du sein, du côlon et du col de l’utérus ont non seulement atteint des niveaux pré-pandémiques, mais ont également connu une augmentation de 60 à 80 % au premier trimestre 2024 par rapport à la fin de 2019.
La sécurité des soins s’améliore :
Malgré une patientèle plus gravement malade et des pathologies plus complexes, les établissements hospitaliers affichent des taux de survie en augmentation de plus de 20 % par rapport à la fin de l’année 2019.
Le risque de mortalité en baisse – @ American Hospital Association
Des progrès notables en prévention des infections nosocomiales :
Le rapport met également en avant une diminution des infections nosocomiales. En effet, les infections associées aux cathéters sont en baisse par rapport aux taux observés avant la pandémie. Cette amélioration démontre la capacité des hôpitaux à renforcer les pratiques de prévention, même en étant sous pression et dans un contexte de complexité des soins.
Une nette amélioration du taux d’infections nosocomiales – @ American Hospital Association
Une hausse marquée du dépistage du cancer (sein, côlon, col de l’utérus) :
Les taux de dépistages préventifs pour le cancer du sein, du côlon et du col de l’utérus, après une chute due à la pandémie, ont non seulement retrouvé leur niveau pré-Covid mais ont également augmenté de 60 à 80 % par rapport à 2019. Ces données témoignent d’un engagement des hôpitaux américains à garantir un accès élargi aux dépistages et à renforcer les soins préventifs pour réduire l’incidence de ces maladies.
Le nombre de patients bénéficiant du dépistage du cancer en augmentation – @ American Hospital Association
Une initiative dédiée à la sécurité des patients
En 2023, l’AHA a lancé une initiative de sécurité des patients visant à soutenir les hôpitaux dans leurs efforts continus d’amélioration. Cet effort collaboratif fournit des outils et des données pour aider les établissements de santé à optimiser la sécurité, tout en offrant une plateforme pour partager leurs succès en matière de sécurité, ainsi que leurs innovations qui renforcent et diffusent et maintiennent l’amélioration de la sécurité des patients.
L’AHA souligne la résilience et le dévouement des équipes hospitalières qui ont permis ces avancées, mais reconnaît que des efforts sont encore nécessaires pour atteindre un niveau de sécurité optimal des patients.
L’impact de l’IA dans le domaine des AVC est particulièrement marquant. En analysant des données massives avec une efficacité accrue et en assistant la prise de décision par des prédictions intelligentes, l’IA améliore le diagnostic, le traitement et la gestion globale des patients victimes d’AVC. Cette revue systématique, publié en avril 2024 dans le journal World Neurosurgery, explore le rôle de l’IA dans la prise en charge des AVC, en examinant le volume des travaux de recherche et le niveau de preuve disponibles.
Réalisée dans la base de données PubMed, la recherche a ciblé des études scientifiques publiées entre janvier 2013 et décembre 2022, en incluant des mots-clés liés à l’IA et aux AVC. Sur les 2 362 articles initiaux, 623 ont été retenus après une sélection rigoureuse, et ont été classés par type d’étude, type d’AVC et domaine de recherche.
Résultats
Parmi les 623 articles, 44,5 % étaient des études de cohorte, suivies par des revues (16,2 %) et des études expérimentales (7,2 %). Ce panorama démontre la diversité des recherches autour de l’IA dans le cadre des AVC.
L’analyse des tendances de publication révèle une augmentation exponentielle des études sur l’IA dans le domaine des AVC, avec un pic en 2019 et un total de 242 publications en 2022, marquant une montée en puissance de la recherche sur ce sujet.
Tendances d’évolution des publications sur les usages de l’IA dans le domaine des AVC – @ El Naamani et al., 2024
Les recherches se sont principalement concentrées sur le diagnostic des AVC (44,1 %), suivi de la prévision des résultats (21,7 %) et du traitement (14,1 %). Ces résultats soulignent l’importance de l’IA dans la détection précoce des AVC, un facteur clé pour améliorer les résultats cliniques.
Domaine d’étude de l’IA dans la gestion de l’AVC – @ El Naamani et al., 2024
La majorité des études se sont focalisées sur les AVC ischémiques (56,8 %), avec une attention croissante portée aux AVC hémorragiques (3,5 %).
Nombre d’articles portant sur l’usage de l’IA par type d’AVC – @ El Naamani et al., 2024
Une nouvelle ère pour le diagnostic et la rééducation
Cette revue systématique a analysé l’impact de l’IA sur les divers aspects du diagnostic, du traitement et de la réhabilitation des AVC :
Une croissance exponentielle des publications :
L’un des résultats les plus frappants de cette revue est la croissance exponentielle des publications concernant l’IA dans le domaine des AVC, passant de 1 étude en 2012 à 242 études en 2022. Cette tendance indique une prise de conscience croissante de l’importance de l’IA dans la neurologie et souligne l’intérêt accru des chercheurs pour l’utilisation de ces technologies. Ce phénomène pourrait également être dû à la disponibilité accrue de données et aux avancées en matière de technologies d’apprentissage automatique, permettant le développement de modèles plus robustes et fiables.
Une amélioration des diagnostics :
Les résultats montrent que l’IA a le potentiel de révolutionner le diagnostic des AVC. En particulier, l’utilisation d’algorithmes d’apprentissage profond pour analyser les images de neuroimagerie permet d’atteindre des performances diagnostiques similaires, voire supérieures, à celles des cliniciens expérimentés. Par exemple, plusieurs études rapportent que des systèmes d’IA peuvent détecter des AVC ischémiques et hémorragiques avec une précision allant jusqu’à 93 %. Cela souligne l’importance de l’IA non seulement comme un outil d’appoint, mais aussi comme un partenaire stratégique dans le processus décisionnel clinique.
Des délais d’intervention réduits :
L’un des avantages majeurs de l’IA réside dans sa capacité à réduire le temps nécessaire au traitement des patients victimes d’AVC. Dans les cas d’AVC ischémiques, où chaque minute compte, l’IA peut automatiser le triage des patients, facilitant ainsi une intervention plus rapide. Cela pourrait potentiellement diminuer la mortalité et les handicaps liés aux AVC en permettant des traitements plus précoces, tels que la thrombolyse.
La prédiction des résultats cliniques :
L’IA peut également jouer un rôle crucial dans la prédiction des résultats cliniques après un AVC. Plusieurs études incluent des modèles capables de prévoir les risques de complications, de réhabilitation ou de récidive. Ces outils prédictifs peuvent aider les cliniciens à personnaliser les traitements en fonction des besoins individuels des patients, améliorant ainsi les résultats globaux.
La personnalisation de la réhabilitation :
La réhabilitation des patients après un AVC est un processus complexe. Les algorithmes d’IA peuvent analyser les données de réhabilitation et proposer des programmes adaptés aux besoins spécifiques des patients, améliorant ainsi leur retour à l’autonomie. La personnalisation des interventions en fonction des données individuelles pourrait accroître l’efficacité des programmes de réhabilitation.
Un usage dans la recherche sur les AVC :
La revue met également en évidence le rôle potentiel de l’IA dans l’analyse des grandes bases de données et des études épidémiologiques, permettant aux chercheurs d’extraire des informations significatives et de faire des découvertes qui pourraient ne pas être visibles à l’œil nu. Cela pourrait aider à identifier de nouveaux facteurs de risque, améliorer la compréhension des mécanismes de l’AVC et favoriser le développement de nouvelles stratégies thérapeutiques.
Des questions éthiques et de confidentialité des données
Un des défis majeurs à relever pour l’adoption de l’IA dans le domaine des AVC concerne les questions éthiques et de confidentialité des données. Les modèles d’IA nécessitent de grandes quantités de données de patients pour être entraînés, ce qui soulève des préoccupations quant à la protection des informations personnelles. Les chercheurs doivent s’assurer que les données sont anonymisées et utilisées de manière éthique, tout en respectant les réglementations en matière de protection des données.
Biais dans les données d’entraînement :
Il est également essentiel de s’attaquer aux biais potentiels dans les données utilisées pour entraîner les modèles d’IA. Si les données d’entraînement ne représentent pas adéquatement la diversité de la population, cela pourrait entraîner des performances inégales des modèles, affectant les décisions cliniques et les résultats des patients. Une approche proactive pour inclure des populations diverses dans les études et les ensembles de données d’entraînement est cruciale pour garantir l’équité des traitements.
Intégration dans les pratiques cliniques :
L’intégration de l’IA dans la pratique clinique nécessite également une formation adéquate pour les professionnels de santé. Il est essentiel que les cliniciens comprennent le fonctionnement des outils d’IA et leur utilité dans le diagnostic et le traitement des AVC. Une collaboration étroite entre les ingénieurs en IA et les cliniciens est nécessaire pour s’assurer que les systèmes développés répondent aux besoins cliniques et sont efficaces dans le cadre des soins aux patients.
Perspectives d’avenir
En conclusion, bien que l’IA présente un potentiel immense pour améliorer la prise en charge des AVC, il est essentiel de naviguer avec prudence à travers les défis éthiques, techniques et pratiques. Le développement d’outils d’IA efficaces et sûrs, intégrés de manière transparente dans les systèmes de santé existants, pourrait transformer la manière dont les AVC sont diagnostiqués et traités. L’avenir de la recherche sur les AVC pourrait également bénéficier d’une collaboration interdisciplinaire, reliant les experts en neurologie, en informatique et en éthique pour maximiser les bénéfices de l’IA tout en minimisant les risques.
* The Artificial Intelligence Revolution in Stroke Care: A Decade of Scientific Evidence in Review
Kareem El Naamani, Basel Musmar, Nithin Gupta, Osama Ikhdour, Hammam Abdelrazeq, Marc Ghanem, Murad H. Wali, Jad El-Hajj, Abdulaziz Alhussein, Reyoof Alhussein, Stavropoula I. Tjoumakaris, Michael R. Gooch, Robert H. Rosenwasser, Pascal M. Jabbour, Nabeel A. Herial
World Neurosurgery, Volume 184, 2024, Pages 15-22,
L’AVC est une des principales causes de décès et d’invalidité dans le monde. La rapidité de la prise en charge est cruciale pour maximiser les chances de survie et limiter les séquelles. Les innovations numériques et l’intelligence artificielle (IA) apportent aujourd’hui des solutions inédites, permettant des diagnostics précoces, une optimisation des soins d’urgence et un suivi post-AVC plus personnalisé. La problématique centrale est donc : comment ces innovations peuvent-elles transformer les pratiques cliniques pour améliorer le diagnostic, le traitement et la réhabilitation des patients victimes d’AVC ?
La prise en charge des AVC s’appuie de plus en plus sur l’innovation numérique, avec des entreprises qui développent des solutions avancées tout au long du parcours patient, qui soutiennent les soins de la prévention jusqu’à la réhabilitation. L’IA est particulièrement prometteuse, améliorant la précision des diagnostics et accélérant les décisions médicales critiques. Par ailleurs, des collaborations public-privé réunissent hôpitaux, universités et entreprises technologiques pour adapter les traitements de manière personnalisée, renforçant l’efficacité des soins et le suivi post-AVC grâce à un écosystème de santé de plus en plus interconnecté.
🔍 Analyses
Etat des lieux des AVC en France : chiffres clés, facteurs de risque et enjeux de la prévention
Chaque année, environ 140 000 AVC sont recensés en France, entraînant près de 40 000 décès et représentant la première cause de handicap acquis. Les inégalités sociales amplifient ce fléau : le risque d’AVC est 40 % plus élevé chez les plus modestes. Une prise en charge rapide est cruciale, mais seulement un tiers des patients arrivent à l’hôpital dans les 4 heures. 👉 A consulter ici.
Cadre et recommandations pour structurer le parcours de soins de l’AVC, de l’urgence à la rééducation :
Prévention, soins, imagerie ou encore rééducation et télémédecine… La prise en charge des AVC mobilise l’ensemble du système de santé. La HAS et la SFNV ont émis plusieurs recommandations et mis en place un cadre procédural pour structurer les soins. Elles mettent l’accent sur la réactivité et la coordination des acteurs locaux. 👉 A consulter ici.
Bilan d’une décennie de preuves scientifiques sur l’usage de l’IA dans la gestion des AVC :
Visant à comprendre comment l’IA transforme la gestion des AVC, une revue systématique examine les tendances et les résultats de 623 articles publiés entre 2012 et 2022. Ses résultats indiquent une augmentation significative des recherches et une utilisation croissante de l’IA dans la prise en charge des AVC. 👉 A consulter ici.
🗺️ Cartographies
Cartographie des acteurs de l’écosystème de l’AVC en France :
L’amélioration de la prise en charge des AVC est au cœur des actions menées par les acteurs de l’écosystème de cette pathologie, qu’ils aient une dimension nationale, européenne ou mondial. En France, plus d’une dizaine d’acteurs coordonnent leurs efforts pour optimiser le parcours de soins, la recherche médicale et la formation des professionnels de santé. 👉 A consulter ici.
Panorama de 32 solutions numérique du parcours patient de l’AVC :
Des gants intelligents, des plateformes de rééducation ou encore des balances connectées… Les solutions numériques interviennent tout au long du parcours patient de l’AVC : de la prévention à la rééducation, en passant par l’aide au diagnostic et à la décision, les entreprises du secteur sont nombreuses à innover pour améliorer la prise en charge de la maladie. 👉 A consulter ici.
Collaborations public-privé : comment l’IA et les données optimisent le traitement des AVC en France
En intégrant l’IA dans les parcours de soin, afin de favoriser une approche plus personnalisée, les collaborations entre hôpitaux, universités, laboratoires de recherche et entreprises peuvent améliorer la prise en charge des AVC. Ce potentiel s’illustre dans les différents projets en cours, qu’ils soient menés en France ou en Europe. 👉 A consulter ici.
En France, environ 140 000 personnes sont touchées par un AVC chaque année, faisant de cette maladie l’une des premières causes de mortalité, avec près de 40 000 décès associés. Parmi les victimes, les personnes âgées sont particulièrement touchées, avec une moyenne d’âge de 73 ans. Les AVC représentent également la première cause de handicap acquis chez l’adulte, laissant des séquelles lourdes chez un grand nombre des patients qui le survivent. Environ 27 % des patients décèdent dans l’année suivant l’accident, avec un risque notablement plus élevé pour les AVC hémorragiques (41 % de mortalité) par rapport aux AVC ischémiques (23 %).
le risque de survenue est 40 % plus élevé chez les individus des 25 % les plus modestes, par rapport à ceux des 25 % les plus aisés ;
cette disparité est particulièrement prononcée chez les 45-64 ans, où le taux d’AVC est presque deux fois plus élevé chez les plus modestes ;
chez les 45-64 ans, la probabilité de faire un AVC ischémique est 1,9 fois plus grande chez le quartile le plus modeste par rapport au quartile le plus aisé ;
un niveau de vie élevé est associé à une réduction de 11 % du risque de décès à un an.
Inégalités (ratio Q1-Q4) de survenue d’un AVC selon l’âge (épisodes d’AVC entre 2014 et 2017 en France, hors Mayotte) – @ Drees
La spécificité de l’AVC de l’enfant :
En France, selon le Centre national de référence de l’AVC (CNRAVC) de l’enfant, 500 à 1 000 AVC surviennent chaque année chez les enfants, une pathologie désormais mieux comprise grâce aux avancées en prévention et traitement. La mortalité par AVC pédiatrique a diminué, mais deux tiers des survivants conservent des séquelles à long terme. La plupart des AVC touchent des enfants en bonne santé, souvent à cause de malformations vasculaires ou d’infections.
L’établissement du diagnostic reste un défi clinique, avec un délai moyen supérieur à 24 heures, ce qui limite la prise en charge précoce. Les AVC de l’enfant, ayant lieu sur un cerveau en développement, nécessitent par ailleurs une approche personnalisée en rééducation et un suivi régulier pour garantir une autonomie future.
Coûts économiques (4,5 Mds€/an) des AVC :
Les AVC entraînent des coûts économiques considérables, notamment en termes d’hospitalisation et de soins. En France, chaque AVC coûte en moyenne 30 000 euros par an à l’Assurance maladie, représentant environ 6 % de ses dépenses totales, soit 4,5 milliards d’euros par an. Ces coûts incluent les soins d’urgence, les soins de suite et de réadaptation ainsi que les traitements à long terme.
De l’importance du diagnostic précoce et de la chaîne de soins
La rapidité de la prise en charge est essentielle pour réduire les séquelles et améliorer les chances de survie après un AVC. Cependant, selon la Haute autorité de santé (HAS), seulement un tiers des patients parvient à l’hôpital dans les quatre heures suivant l’apparition des symptômes. Or, une intervention précoce peut permettre l’utilisation de traitements spécifiques pour rétablir la circulation sanguine.
Là encore, les personnes à faible revenu ont moins de chances d’être admises dans des unités neurovasculaires (UNV), où la prise en charge spécialisée est disponible. Entre 2014 et 2017, seulement 52 % des patients ayant subi un AVC ischémique ont été traités dans ces unités. Les patients des 25 % les plus modestes ont 10 % de chances en moins d’être pris en charge en UNV, ce qui contribue aux séquelles plus graves observées chez ces populations.
L’enjeu de la prévention et de la sensibilisation :
La prévention des AVC repose sur la connaissance des facteurs de risque et des symptômes. Les principaux facteurs de risque sont :
l’hypertension artérielle (HTA) ;
le diabète ;
l’obésité ;
et le tabagisme.
Adopter un mode de vie sain peut donc contribuer à diminuer le risque d’AVC. La sensibilisation du public est essentielle : de nombreuses personnes se déclarent mal informées sur les signes avant-coureurs de l’AVC, en particulier dans les zones rurales. Des actions de sensibilisation et d’éducation sont indispensable pour informer le public sur les facteurs de risque et l’importance d’une réaction rapide en cas de symptômes d’AVC.
Des appels récurrents à l’action :
La lutte contre l’AVC nécessite une mobilisation collective, impliquant à la fois les pouvoirs publics, les professionnels de santé et la société civile. Les inégalités sociales en matière de santé doivent être prises en compte dans les politiques de prévention et de prise en charge des AVC. En renforçant la sensibilisation et l’accès à des soins appropriés, il est possible de réduire l’incidence des AVC et d’améliorer la qualité de vie des patients. À l’occasion de la Journée mondiale de lutte contre l’AVC, le 29 octobre, les appels des associations se multiplient pour accentuer les efforts communs afin que chaque citoyen connaisse les symptômes de l’AVC pour agir le plus rapidement possible et que le parcours patient soit le plus fluide et le plus efficace possible.
L’AMI vise à tester un système basé sur l’IA permettant de repérer les signes de déclin physique ou cognitif chez les personnes âgées. En intégrant ce dispositif dans les établissements de santé et médico-sociaux, l’ARS cherche à promouvoir une approche proactive pour améliorer la qualité de vie des personnes âgées, en anticipant leurs besoins et en adaptant la prise en charge de façon préventive.
Avec l’ambition d’optimiser les ressources de santé régionales pour les 75 ans et plus, en réduisant les urgences, hospitalisations non programmées et admissions en Ehpad, cette expérimentation repose sur l’utilisation d’un DMN d’IA capable de :
prédire les risques d’hospitalisation avec une précision de 99 % ;
et réduire de manière anticipée jusqu’à 80 % des passages aux urgences.
L’expérimentation est structurée en quatre phases, avec obligation de participation aux trois premières pour les porteurs de projet retenus :
phase 1 (3 mois) : lancement et installation du projet.
phase 2 (18 mois) : mise en œuvre du DMN et du modèle d’organisation.
phase 3 (3 mois) : évaluation des résultats.
phase 4 : possibilité de généralisation selon les résultats.
Une enveloppe de 450 000 € :
Un budget total de 450 000 euros est alloué pour couvrir les frais liés à l’intégration et au fonctionnement du DMN dans les structures sélectionnées. Ce financement vise à permettre une expérimentation complète, mesurable et efficace du dispositif, assurant son adaptation aux besoins spécifiques des personnes âgées en termes de suivi préventif.
Modalités de candidature
Eligibilité :
Peuvent participer à cette expérimentation les établissements de santé et médico-sociaux de la région Bourgogne-Franche-Comté, tels que les Ehpad, hôpitaux et réseaux de soins spécialisés, dotés des ressources nécessaires pour déployer le DMN.
Les structures doivent démontrer leurs capacités techniques et organisationnelles, ainsi que leur engagement à contribuer activement à la mise en œuvre et à l’évaluation de l’outil.
Processus de candidature :
Les dossiers de candidature sont à soumettre sur la plateforme “Démarches simplifiées” jusqu’au 22 novembre 2024, et devront inclure une présentation de la structure, un descriptif du projet d’intégration du DMN et un engagement de mise en œuvre conforme aux exigences de l’ARS. La rigueur et l’exhaustivité des dossiers seront primordiales pour la sélection, souligne l’Agence.
Critères de sélection et évaluation des projets :
Les candidatures seront examinées en fonction de critères tels que la pertinence du projet, son caractère innovant, la capacité technique de la structure et les ressources disponibles pour assurer le suivi des personnes âgées.
La sélection finale sera effectuée la semaine du 25 novembre 2024 par un comité de l’ARS, en privilégiant les projets en ligne avec les objectifs de prévention et de qualité des soins.
Calendrier :
22 octobre 2024 : publication de l’AMI ;
8 novembre 2024 : webinaire d’information pour les candidats ;
22 novembre 2024 : clôture des candidatures ;
Semaine du 25 novembre 2024 : sélection des projets retenus.
📢 Les candidats intéressés ont ainsi la possibilité de participer au webinaire de lancement de l’AMI, le 8 novembre de 10h à 11h. Ce webinaire présentera l’expérimentation, les modalités de participation et inclura une session de questions/réponses. Pour y participer, il est possible de se connecter :
par visio à l’aide de ce lien Teams (ID de réunion : 342 718 115 622 ; code secret : AcgtQ9)
ou par téléphone au +33 1 78 96 95 47 (ID de la conférence téléphonique : 631 329 699#)
👉 Tous les détails de cet AMI peuvent être consultés dans :
le cahier des charges publié par l’ARS, accessible via ce lien ;
