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  • Prévention : 13 cas d’usage de l’IA appliquée à la santé populationnelle en France (cartographie)

    La majorité des cas d’usage français ne sont pas encore déployés 

    La France dispose aujourd’hui de treize cas d’usage identifiés de l’intelligence artificielle appliquée à la prévention populationnelle. Leur maturité est contrastée : certains sont encore confinés à la recherche, d’autres sont en phase pilote, tandis qu’une poignée s’est déjà imposée dans les dispositifs nationaux de santé publique. 

    La recherche comme moteur d’innovation :

    Trois cas d’usage demeurent encore au stade académique. Le premier concerne la stratification des risques cardiovasculaires, où l’IA est employée pour identifier, au sein de la population, les profils les plus exposés aux arythmies ou à la mort subite, afin de cibler en amont les actions de prévention. Un second s’appuie sur l’analyse des données sérologiques issues de la crise sanitaire : des modèles prédictifs sont utilisés pour distinguer les individus ayant été infectés de ceux simplement vaccinés, affinant ainsi la compréhension de l’immunité collective.  

    Enfin, la modélisation de stratégies vaccinales illustre la capacité de l’IA à simuler différents scénarios de priorisation et à anticiper l’impact de campagnes de vaccination massives. Ces approches démontrent le potentiel de l’intelligence artificielle pour éclairer la prévention populationnelle, mais elles restent pour l’heure confinées à la recherche et à la publication scientifique, en attente d’une traduction concrète dans les dispositifs de santé publique. 

    La majorité des cas d’usage sont en phase pilote :

    Un second ensemble de cas d’usage (5 d’entre eux) est aujourd’hui en phase pilote. La prévention du suicide constitue un champ d’exploration majeur : l’IA y est utilisée pour repérer les signaux faibles de détresse psychologique et déclencher des interventions coordonnées avant le passage à l’acte. Plus largement, la santé mentale populationnelle s’ouvre à de nouveaux outils numériques capables d’évaluer en amont les situations de mal-être et de proposer un soutien personnalisé aux individus à risque.  

    La prévention de la perte d’autonomie illustre aussi ce mouvement : dans l’Yonne, une analyse territoriale fondée sur l’IA a permis d’identifier des zones de sous-recours à l’allocation personnalisée d’autonomie et de cibler les seniors nécessitant une prévention active, offrant aux collectivités un outil inédit d’aide à la décision.

    Enfin, la coordination territoriale de la prévention s’expérimente à travers des plateformes qui facilitent l’organisation de campagnes locales de dépistage ou de vaccination, et renforcent l’action collective à l’échelle des communautés de soins. Ces initiatives témoignent d’une même dynamique : l’IA est en train de s’ancrer dans les pratiques de prévention, mais elle reste encore au stade d’expérimentation avant de pouvoir passer à un déploiement national. 

    5 cas d’usage déjà intégrées au système de santé :

    Parmi les initiatives identifiées, cinq cas d’usage se distinguent par leur caractère pleinement opérationnel et leur intégration dans le système de santé français. Le premier concerne le dépistage précoce des complications diabétiques, où l’intelligence artificielle permet d’automatiser l’analyse d’images de fond d’œil afin d’élargir la couverture de dépistage de la rétinopathie, une pathologie silencieuse mais fréquente. Un autre usage est celui de la prévention des chutes et des passages aux urgences chez les personnes âgées, grâce à des modèles prédictifs capables d’anticiper les événements aigus et de déclencher une intervention avant qu’ils ne surviennent.  

    La télésurveillance des maladies chroniques constitue également un champ d’application désormais consolidé : insuffisance cardiaque, insuffisance rénale ou pathologies respiratoires peuvent être suivies à distance par des algorithmes qui détectent les signaux faibles et préviennent les hospitalisations évitables. À une échelle plus collective, la surveillance syndromique analyse quotidiennement les données issues des urgences, de SOS Médecins et de la mortalité pour détecter en temps réel l’émergence d’épidémies ou de vagues sanitaires. Enfin, l’épidémiologie des eaux usées s’impose comme une vigie sanitaire précieuse, en fournissant des indicateurs précoces de circulation virale et en offrant une base solide pour guider les décisions de santé publique. 

    Des cas d’usage répartis sur tous les niveaux de la prévention 

    Au-delà de leur degré de maturité, ces treize cas d’usage se distinguent aussi par le type de prévention auquel ils se rattachent. La prévention primaire, qui vise à anticiper l’émergence des risques, s’appuie en France sur des dispositifs de surveillance épidémiologique en temps réel et sur l’analyse des eaux usées, véritables vigies sanitaires capables de détecter les signaux précoces de circulation virale. Elle inclut également des approches de coordination territoriale pour organiser des campagnes locales de dépistage et de vaccination, ainsi que des travaux de recherche utilisant l’IA pour modéliser les stratégies vaccinales ou analyser les données sérologiques afin de mieux comprendre l’immunité collective. La prévention secondaire concerne quant à elle la détection précoce des pathologies ou des situations à risque, qu’il s’agisse d’améliorer le dépistage des cancers (sein, colorectal, diabète oculaire), de stratifier les risques cardiovasculaires ou encore de repérer les signaux faibles liés au suicide et à la détresse psychologique. Enfin, la prévention tertiaire vise à réduire les complications et préserver l’autonomie, avec des usages centrés sur la prévention des chutes et hospitalisations évitables chez les personnes âgées, ainsi que sur la télésurveillance des maladies chroniques. Elle s’élargit également à l’anticipation de la perte d’autonomie, grâce à l’analyse territoriale et populationnelle permettant de repérer les zones de sous-recours et les seniors les plus fragiles pour cibler les actions de prévention. Cet éventail montre que la France couvre l’ensemble du spectre préventif, du collectif à l’individuel, avec un enjeu majeur : transformer ces innovations en leviers durables de santé populationnelle. 

    Les USA à l’avant-garde de l’utilisation de l’IA appliquée à la santé populationnelle 

    Aux États-Unis, l’intelligence artificielle en santé populationnelle se déploie très largement, combinant recherche de pointe, infrastructures robustes de données et intégration dans des systèmes de soins déjà organisés. On observe plusieurs cas d’usage marquants : la prédiction du risque suicidaire via les dossiers de santé électroniques ou via des alertes automatisées intégrées dans la pratique clinique. Par exemple, le modèle VSAIL du Vanderbilt University Medical Center qui permet de signaler les patients à haut risque de tentative de suicide dans les 30 jours à venir, avec des alertes actives dans certaines cliniques. D’autres études parues dans des revues scientifiques montrent que des modèles de machine learning peuvent significativement améliorer la détection des idées suicidaires, des tentatives ou même des décès par suicide, bien que des défis subsistent, notamment liés au biais de données et à l’interprétabilité.

    Dans un autre registre, le risque d’obésité peut être calculé à partir de l’environnement bâti : une étude de l’Université de Washington réalisée grâce à l’entrainement d’un réseau neuronal convolutif sur plus de 150 000 images satellite et Street View, couplées à des données démographiques, a montré la faculté de l’IA à prédire le taux d’obésité dans plusieurs villes américaines. Ces travaux démontrent que l’environnement spatial (présence de parcs, densité du bâti, espaces verts etc.) est fortement associé aux taux d’obésité. 

     Cartographie des cas d’usage français de l’IA en santé populationnelle en fonction de leur degré de maturité :

     Cartographie des cas d'usage français de l'IA en santé populationnelle en fonction de leur degré de maturité
    Cartographie des cas d’usage français de l’IA en santé populationnelle en fonction de leur degré de maturité

     

  • Vers une prévention plus intégrée, incitative et durable : repenser le pilotage et les moyens

    • La prévention représente 2,2 % des dépenses de santé en France, contre 3 % en moyenne dans l’OCDE. 
    • Les autres postes de dépenses de santé (hospitaliers, médicaments, ambulatoire) sont en forte hausse. 
    • Le Bilan Prévention, gratuit et lancé en 2022, est encore peu utilisé sur le terrain (absence d’indicateurs publics pour évaluer l’impact de leurs actions (Cour des comptes). 
    • Les complémentaires santé disposent de programmes mais peinent à impliquer les assurés. 
    • Les outils actuels peinent à évaluer le retour sur investissement de la prévention à long terme. 
    • 48 % des plus de 50 ans ne participent pas aux dépistages (Roche) 
    • 45,6 % des adultes asymptomatiques présentent une pathologie ou un risque non diagnostiqué (étude Zoī). 
    • Le SNDS ne contient pas encore de données sur les comportements (tabac, alimentation, sommeil…). 
    • Le manque d’interopérabilité freine l’exploitation des données pour la prévention personnalisée. 

    ⚕️Un levier collectif aux multiples facettes 

    Campagnes éducatives, soins précoces, dépistage, la prévention santé s’appuie sur une approche émiéttée, portée par l’État, la Sécurité sociale, les collectivités, les professionnels de santé, les associations et les assureurs, avec des dispositifs adaptés à l’ensemble de la population comme à des publics spécifiques. Selon l’OMS, la prévention santé regroupe toutes les actions destinées à éviter l’apparition, l’aggravation ou les conséquences de maladies, en améliorant l’état de santé global de la population. Elle comprend des campagnes d’information, des actions éducatives, des actes de soin, mais aussi des mesures sociales favorisant l’accès à la santé. 

    La prévention est classée en trois niveaux : 

    • Primaire : éviter la survenue des maladies en agissant sur les facteurs de risque (alimentation, activité physique, vaccination). 
    • Secondaire : favoriser le dépistage, notamment des cancers et le traitement précoce (médecine du travail,). 
    • Tertiaire : limiter les complications ou les séquelles d’une pathologie (éducation thérapeutique, suivi au long cours). 

    Elle peut aussi être définie par ses champs d’action : 

    • Universelle : éducation sanitaire pour l’ensemble de la population. 
    • Sélective : prévention pour les groupes exposés à des risques (travailleurs, adolescents, femmes de plus de 50 ans). 
    • Ciblée : interventions sur des sous-groupes avec des facteurs de risques particuliers (ex. : glycosurie chez la femme enceinte). 

    📉Dépenses de prévention, retour aux niveaux pré-Covid 

    La France consacre 2,2 % de ses dépenses de santé à la prévention, contre 3 % en moyenne dans les pays de l’OCDE. Selon les derniers comptes de la santé publiés par la DREES, les dépenses de prévention ont reculé de 38,3 % en 2023, pour s’établir à 7,5 milliards d’euros, contre 12,1 milliards en 2022. Ce repli marque un retour à un niveau proche de celui de 2019 (5,7 Mds€), bien en deçà des pics enregistrés durant la crise sanitaire (16,5 Mds€ en 2021). Cette baisse s’explique essentiellement par l’arrêt des dispositifs exceptionnels liés au Covid-19, notamment les campagnes de dépistage massif et de vaccination. Ce recul contraste avec la hausse généralisée des autres postes de dépenses : soins hospitaliers (+5,7 %), soins ambulatoires (+5,7 %), médicaments en ambulatoire (+3,1 %) ou encore dispositifs inclus dans la réforme du 100 % santé (+5,9 %). En volume, l’activité des cliniques privées dépasse même de 16 % son niveau de 2019, quand celle des hôpitaux publics reste inférieure de 5 %. 

    Dans ce contexte, la prévention représente une part marginale de la dépense courante de santé, sans dynamique comparable aux autres segments du système. Alors que la France investit par ailleurs dans la maîtrise du reste à charge (274 € par habitant en 2023), la faible part allouée à la prévention interroge sur la soutenabilité d’un modèle encore centré sur le curatif. 

    🔍Non-recours à la prévention : un paradoxe face à l’adhésion déclarée des Français 

    Prévention : le non-recours atteint 48 % chez les plus de 50 ans 

    Un baromètre Roche Diagnostics–CSA révèle un déficit de dépistage en France : 46 % des femmes n’ont pas réalisé de mammographie depuis deux ans, et près de 50 % des plus de 50 ans n’ont pas été dépistés pour le cancer colorectal. Parmi les non-participants, beaucoup ne se sentent pas concernés. Le renoncement aux soins touche 34 % des Français, jusqu’à 55 % chez les aidants familiaux. Des disparités régionales fortes sont relevées, notamment dans les Hauts-de-France. Roche appelle à cibler les zones sous-dotées, à faciliter l’accès aux tests et à renforcer la sensibilisation, la France reste en retard par rapport à d’autres pays européens où les taux de dépistage dépassent les 70 %.  

    45,6 % des adultes asymptomatiques porteurs d’une pathologie ignorée, selon Zoī 

    Selon les données issues de la première cohorte longitudinale de la start-up Zoī, spécialisée en santé préventive, 45,6 % des 1 000 participants à une étude, pourtant asymptomatiques, sont porteurs d’au moins une pathologie chronique ou d’un marqueur de risque avancé non diagnostiqué. Alors que 84,4 % se considèrent en bonne santé, l’étude révèle un fort écart entre perception et réalité, avec des affections silencieuses fréquentes comme l’hypertension, l’hypercholestérolémie, le prédiabète ou l’apnée du sommeil. Les jeunes adultes présentent également des niveaux de risque préoccupants, notamment cardiovasculaire, parfois supérieurs à ceux de leurs aînés. Par ailleurs, 88 % des adultes sans symptômes présentent au moins un déséquilibre biologique précoce, et un tiers cumule trois anomalies ou plus. Zoī plaide ainsi pour une prévention systématique, structurée et continue, plutôt que ponctuelle, et met gratuitement à disposition de la recherche publique ses données standardisées et pseudonymisées, enrichies selon les normes SNOMED CT, LOINC et FHIR-like. 

    L’exemple de l’obésité : 12,7 milliards d’euros de coûts en 2024, des politiques de prévention à renforcer 

    Selon une étude menée par le cabinet Asterès pour Novo Nordisk, 18,1 % des adultes français sont concernés par l’obésité. Le coût socio-économique de ses complications est évalué à 12,7 milliards d’euros en 2024, un chiffre qui pourrait atteindre 15,4 milliards à l’horizon 2030. Dans le détail, 80 % de ces dépenses sont supportées par l’Assurance maladie, principalement pour la prise en charge de pathologies associées : le diabète (38 %), les maladies cardiovasculaires (27 %) et certains cancers (13 %). À cela s’ajoutent environ 1,5 milliard d’euros à la charge des complémentaires santé et 1 milliard pour les entreprises, en raison des arrêts de travail, pertes de productivité et décès prématurés liés à l’obésité. L’étude souligne que, malgré 25 ans de prévention et politiques publiques dans ce domaine, la prévalence de l’obésité continue de progresser en France. 

    77 % des Français prêts à suivre un programme de santé personnalisé 

    L’enquête Anticyp menée en juin 2025 auprès de 4 301 personnes, montre que 77 % des Français se déclarent prêts à suivre un programme de santé préventive et 92 % envisagent d’investir personnellement dans leur santé, malgré des budgets souvent limités. L’accès aux soins est cité comme principal problème par 39 % des répondants, devant le coût des soins (23 %) et le manque de prévention (21 %). La moitié des sondés (48 %) soutient l’idée d’une consultation préventive obligatoire tous les deux ans, tandis que 47 % consulteraient même sans remboursement. Le principe d’une rémunération des médecins liée à leur capacité d’anticipation est approuvé par 67 % des participants. Ces résultats traduisent une adhésion croissante à une approche plus préventive et participative de la santé. 

    🏥Mon Bilan Prévention : un outil encore peu mobilisé 

    Lancé en 2022, Mon Bilan Prévention est un dispositif gratuit proposé aux assurés à quatre âges clés (18-25, 45-50, 60-65, 70-75 ans). Il repose sur un questionnaire et un entretien de 30 à 45 minutes avec un professionnel de santé (médecin, infirmier, sage-femme ou pharmacien), pour repérer les comportements à risque et construire un plan d’action personnalisé. 

    Malgré son potentiel reconnu, « Mon Bilan Prévention » reste encore peu utilisé par les pharmaciens d’officine, alerte Alexis Berreby, président de l’Union des Pharmaciens de la Région Parisienne. 

     Pour Alexis Berreby, également co-président du groupement Leadersanté, l’urgence est “d’activer tous les leviers” pour favoriser son adoption : pédagogie, outils numériques, collaboration entre professionnels, et surtout, cohérence au niveau national. Contrairement à d’autres dispositifs comme les entretiens AVK (d’antivitamine K) ou asthme, « Mon Bilan Prévention » repose sur une approche plus globale. Le pharmacien y aborde avec le patient l’ensemble des déterminants de santé : alimentation, sommeil, activité physique, hygiène de vie, consommation de tabac. L’objectif est d’anticiper les risques de maladies chroniques à des moments-clés de la vie. Ce bilan donne lieu à la remise d’une feuille de route au patient, destinée à initier une démarche durable et coordonnée avec d’autres professionnels de santé. Mais malgré cette approche transversale, les retours du terrain sont encore faibles. 

    👔Complémentaires santé : un savoir-faire en prévention peu exploité selon PwC et la Cour des comptes 

    Des outils mal adaptés aux publics ciblés par les complémentaires 

    Selon France Assureurs, les complémentaires santé disposent d’un savoir-faire en matière de prévention, notamment dans les contrats collectifs en entreprise, présentés comme des « territoires de santé ». Pourtant, les assurés mobilisent peu ces dispositifs, souvent méconnus ou perçus comme peu personnalisés. Une étude de PwC souligne ce paradoxe : les organismes de complémentaire santé investissent dans la prévention, mais peinent à engager les assurés. L’enjeu, selon le cabinet, est de digitaliser les parcours, segmenter les offres et s’appuyer sur les données pour cibler les populations les plus à risque. La Cour des comptes regrette dans son rapport de 2021 l’absence d’évaluation rigoureuse des dispositifs déployés par les complémentaires santé : ni indicateurs de résultats, ni données publiques accessibles, ni études d’impact longitudinales. Les programmes proposés (coaching santé, bilans de prévention, accompagnement en ligne, téléconsultation spécialisée, etc.) souffrent aussi d’un manque de structuration nationale et de faible articulation avec les campagnes publiques de prévention. Les inégalités de reste à charge restent fortes pour les ménages modestes ou les seniors, qui sont aussi les cibles prioritaires des actions de prévention. Selon la DREES, la couverture complémentaire ne garantit pas un accès équitable à la prévention, surtout lorsque celle-ci repose sur une logique volontaire ou sur des outils numériques inadaptés à certaines populations. 

    📋Dépistage, vaccination, fiscalité : les 10 mesures de l’Assurance Maladie pour renforcer la prévention 

    Face à la progression attendue des pathologies chroniques, qui pourraient concerner 43 % de la population d’ici 2035, l’Assurance Maladie place la prévention au cœur de son rapport « Charges et Produits pour 2026 ». Elle propose une stratégie articulée autour de plusieurs mesures : 

    • Création d’une coalition des financeurs. 
    • Instauration d’une demi-journée de prévention pour les salariés (vaccination, dépistages, bilan). 
    • Dépistage généralisé de l’hypertension en pharmacie. 
    • Tableau de bord prévention individualisé dans Mon espace santé. 
    • Interdiction des dépassements d’honoraires sur les actes de dépistage organisé. 
    • Promotion du Nutri-Score. 
    • Révision de la fiscalité des produits nocifs. 
    • Et intensification des campagnes de vaccination. 

    Ces actions, portées par une approche collective impliquant assureurs, employeurs, collectivités, école et citoyens, visent à ralentir la croissance des maladies chroniques et préserver la soutenabilité du système de santé. 

    📋Le HCSP recommande une évaluation en trois phases, de l’acceptabilité aux effets comportementaux 

    Le Haut Conseil de la santé publique (HCSP) a proposé une stratégie d’évaluation progressive du dispositif. Une première phase qualitative, à conduire rapidement, doit mesurer l’acceptabilité et la faisabilité du Bilan Prévention. Une seconde intégrera des données quantitatives et des focus qualitatifs réguliers. Enfin, une évaluation devra analyser les évolutions de comportement chez les patients et les professionnels. 

    Le HCSP recommande également : 

    • De limiter le nombre d’indicateurs de suivi tout en renforçant les analyses qualitatives. 
    • De réfléchir à la pertinence d’une évaluation médico-économique. 
    • D’adapter les systèmes d’information pour permettre une évaluation continue. 
    • Et d’observer les effets du dispositif sur les inégalités sociales de santé. 

    « Il faut qu’on passe à la vitesse supérieure » 

    Pour Alexis Berreby, la réussite du dispositif dépend d’un engagement collectif. Il plaide pour une meilleure pédagogie auprès des pharmaciens, un soutien managérial dans les officines et une plus grande lisibilité des objectifs au niveau national. Sans ces ajustements, l’outil risque de rester sous-utilisé, malgré les ambitions affichées. 

    📋l’Institut Montaigne appelle à refonder la gouvernance et la coordination 

    La France investit en prévention, mais sans stratégie claire ni résultats probants 

    Selon l’Institut Montaigne, la France consacre près de 15 milliards d’euros par an à la prévention, un niveau comparable à celui du Royaume-Uni ou de l’Allemagne, mais dont l’impact reste limité en raison d’un pilotage défaillant, d’une fragmentation institutionnelle et d’un système historiquement orienté vers le soin curatif. Le think tank souligne que le problème tient moins aux moyens engagés qu’à la manière dont ils sont employés : évaluation insuffisante des résultats, faible adhésion aux campagnes de dépistage, et absence de coordination entre les multiples acteurs impliqués. Il propose trois axes pour provoquer un “choc de prévention” : 

    • Clarifier la gouvernance par une coordination interministérielle.
    • Réformer les outils budgétaires en créant un ONDAS (Objectif national d’Assurance santé) doté d’une vision pluriannuelle.
    • Et faire du numérique et de l’intelligence artificielle des leviers majeurs de personnalisation et d’anticipation des actions de santé publique. 

    🏛️Prévention en santé : pourquoi l’État ne parvient pas à en faire une priorité durable ? 

    La prévention reste sous-financée et mal pilotée, alertent deux anciens ministres 

    Réunis pour une table ronde sur la prévention en santé, les anciens ministres Xavier Bertrand et Aurélien Rousseau ont pointé les faiblesses du système français, à l’occasion de la 6e édition de la Soirée des hôpitaux. Tous deux s’accordent à dire que la prévention, bien que régulièrement invoquée, n’est pas véritablement intégrée dans les priorités politiques ni budgétaires. Pour Xavier Bertrand, cela tient à un « modèle économique inadapté », qui a des difficultés à mesurer les bénéfices différés de la prévention, à l’image de la réduction des fractures ou des hospitalisations évitées. Aurélien Rousseau évoque, lui, une absence de « combat culturel » gagné : « La prévention reste perçue comme un supplément, jamais comme une priorité. » 

    Les deux anciens ministres ont souligné l’héritage curatif du système de santé français, historiquement construit autour de l’excellence hospitalière. Résultat : le débat sur la prévention est souvent évacué des discussions budgétaires. Une autre limite évoquée est l’incapacité des outils actuels à modéliser le retour sur investissement des politiques préventives. « Si l’on fait bien notre travail en prévention, cela a un effet sur les retraites. C’est un sujet difficile à intégrer dans les équations financières actuelles », note Aurélien Rousseau. 

    Pour Xavier Bertrand, le pilotage de la prévention doit être renforcé, en redonnant un poids politique au ministère de la Santé. Il pointe également un manque de stabilité ministérielle : « Depuis 20 ans, la France a connu une dizaine de ministres de la Santé, là où l’Allemagne a maintenu une ministre en poste pendant six ans. » Aurélien Rousseau, de son côté, souligne le rôle stratégique de la Direction de la sécurité sociale, souvent sous-estimé dans la hiérarchie de l’administration d’État. Il estime que la culture du court terme, notamment à Bercy, freine l’investissement en prévention, en l’absence d’économies immédiates à démontrer. 

    Elle souligne également l’intérêt des données de santé pour personnaliser la prévention, tout en déplorant l’absence actuelle de données sur les habitudes de vie (tabac, alimentation, sédentarité) dans le système national des données de santé (SNDS). 

    💻Quid du numérique ? Un potentiel limité par le manque d’interopérabilité dans les données de santé 

    Le recours au numérique ouvre des perspectives nouvelles pour adapter la prévention aux risques individuels. Grâce à l’analyse de données et à l’IA, il devient possible d’anticiper certaines pathologies de manière plus fine. L’outil Mammorisk, par exemple, combine questionnaire, mammographie et analyse salivaire pour proposer un dépistage personnalisé du cancer du sein dès 40 ans. Mais plusieurs obstacles freinent cette transformation. 

    • Des données fragmentées et peu interopérables : Les données de santé proviennent de multiples sources (Assurance maladie, établissements, professionnels, applications mobiles), mais restent peu interconnectées. Ce manque d’interopérabilité limite leur exploitation dans les outils de prévention. 
    • Une réglementation contraignante sur les données : Le cadre juridique, bien qu’indispensable à la protection des patients, ralentit l’accès aux données, y compris lorsqu’elles sont anonymisées. Selon une enquête Ipsos pour BMS France et l’EDHEC, 42 % des Français se disent inquiets pour la sécurité de leurs données de santé, ce qui souligne l’importance de la transparence mais aussi d’une simplification des procédures d’accès pour les acteurs habilités. 
    • Un déficit d’évaluation des outils numériques : Malgré la multiplication des applications et dispositifs numériques en santé, peu d’études documentent leur efficacité réelle sur les parcours de soins ou la qualité de vie. Des critères d’évaluation plus stricts pourraient être envisagés, notamment pour les outils référencés dans Mon espace santé. 
    • Intégration des données de santé personnalisées : Absence de données sur les habitudes de vie (tabac, alimentation, sédentarité) dans le système national des données de santé (SNDS). 

    🚀Vers un modèle plus lisible, structuré et collectif 

    La prévention est largement reconnue comme un levier par les pouvoirs publics, les professionnels et la population. Si sa place dans l’organisation et le financement du système de santé représente approximativement 2,2 % des dépenses de santé en 2023, les bases d’une évolution sont posées. Le recentrage post-crise sanitaire ouvre l’opportunité d’inscrire durablement la prévention dans les priorités de politique publique 

    Les attentes de la population sont fortes : 77 % des Français se disent prêts à s’engager dans un programme de santé personnalisé. Ce décalage entre l’adhésion citoyenne et l’usage encore limité des dispositifs existants (comme le Bilan Prévention ou les programmes des complémentaires santé) souligne la nécessité d’agir sur plusieurs leviers mentionnés dans les différents rapports : lisibilité, accès, articulation des offres et évaluation de l’impact. 

    Face à la progression attendue des pathologies chroniques – qui pourraient concerner 43 % de la population d’ici 2035 – et à un coût socio-économique croissant des maladies évitables (12,7 milliards d’euros pour l’obésité en 2024), les recommandations convergent. Clarifier la gouvernance, stabiliser les financements, mobiliser les territoires, intégrer les données et renforcer la coordination entre acteurs : autant de conditions pour donner à la prévention une plus grande portée. 

     

  • Prévenir plutôt que guérir : la santé populationnelle, un chantier collectif sans pilote unique

    Assurance Maladie : l’examen de prévention en santé comme porte d’entrée

    La Caisse nationale d’assurance maladie (CNAM) joue un rôle avec son examen de prévention en santé (EPS), totalement pris en charge et ouvert aux assurés de plus de 16 ans. Cet examen, d’une durée d’environ deux heures, permet de faire le point sur sa santé, d’échanger avec des professionnels, de bénéficier de dépistages et de réintégrer un parcours coordonné autour du médecin traitant. Les médecins de prévention, adaptent les bilans en fonction de l’âge, des pathologies ou du suivi antérieur. Ils ciblent notamment les publics les plus fragiles, parfois éloignés du système de soins. Ce rôle souligne l’importance de la complémentarité avec les médecins traitants : aux premiers la prévention élargie et l’orientation, aux seconds la continuité thérapeutique.

    Hôpitaux et offreurs de soins : de la mission curative à la responsabilité populationnelle

    Longtemps considérés comme centrés sur le soin curatif, les hôpitaux sont désormais appelés à intégrer la prévention à leurs missions. Le Haut Conseil de la santé publique insiste sur la nécessité d’articuler soins et prévention au sein d’organisations territoriales adaptées. Il ne s’agit plus de proposer des parcours stéréotypés, mais de bâtir des solutions modulaires selon les besoins. Cela passe par des partenariats territoriaux (Contrats locaux de santé, Communautés professionnelles territoriales de santé), par la production d’indicateurs de prévention et par une meilleure coordination entre acteurs.

    Mutuelles : accompagner la prévention au plus près des adhérents

    Les mutuelles, comme Harmonie Mutuelle, contribuent à élargir l’accès à la prévention en proposant :

    • La prise en charge partielle ou totale de certains actes (sevrage tabagique, dépistages),
    • La diffusion d’informations et conseils santé,
    • Des rendez-vous de prévention locaux, notamment pour les seniors.

    Ces initiatives montrent qu’en renforçant la prévention en entreprise et au travail, on améliore à la fois la santé des collaborateurs et la performance des organisations. Mais là encore, il s’agit d’initiatives dispersées, dépendantes de chaque mutuelle et de ses choix d’accompagnement.

    Entreprises : la prévention au service de la santé au travail

    De plus en plus d’entreprises intègrent la prévention dans leurs stratégies de responsabilité sociale. Le groupe Eramet illustre cette dynamique avec des campagnes de dépistage, de vaccination et de sensibilisation menées en France et à l’international. En 2025, une campagne de dépistage des cancers de la peau a permis à 80 salariés en France d’être examinés, et 10 % d’entre eux ont présenté des signes évocateurs nécessitant une prise en charge précoce. En Afrique, Eramet a déployé des mammographes au Gabon et lancé des campagnes de dépistage du HPV, ciblant près de 200 femmes volontaires. Au Sénégal, 91 salariées ont bénéficié de mammographies, avec 22 % de résultats nécessitant un suivi renforcé. Ces initiatives démontrent la valeur ajoutée d’actions ciblées et régulières, mais elles restent dépendantes de la stratégie interne de chaque entreprise et ne s’inscrivent pas toujours dans une politique nationale cohérente.

    Santé publique France et ARS : la coordination scientifique et territoriale

    Santé publique France occupe une forte place par sa mission d’anticipation, de compréhension et d’action. L’agence surveille l’état de santé des populations, alerte en cas de risques, et conçoit des stratégies de prévention et de promotion de la santé. Les Agences régionales de santé (ARS), de leur côté, déploient des dispositifs comme « Mon bilan prévention », intégrant conseils personnalisés et accompagnement sur les habitudes de vie. Mais elles sont aussi chargées de coordonner les CLS (Contrats locaux de santé) et de décloisonner les politiques publiques entre collectivités, établissements et associations.

    Les collectivités et intercommunalités : l’échelle territoriale de la prévention

    Les intercommunalités jouent un rôle d’« assembleur », sans se substituer aux acteurs de santé. À travers les Contrats locaux de santé, elles permettent un diagnostic partagé, une mise en cohérence des initiatives et une réduction des inégalités territoriales. L’échelle du bassin de vie est particulièrement pertinente : elle facilite le dialogue avec les professionnels, garantit une continuité d’accès aux soins et développe une véritable culture de la prévention adaptée aux réalités locales.

    Un écosystème d’acteurs mais pas de pilote unique

    Des mutuelles aux hôpitaux, de l’Assurance maladie aux entreprises, en passant par Santé publique France, les ARS et les collectivités, la prévention s’inscrit dans une mosaïque d’initiatives. Cette diversité est une force, mais elle révèle aussi une limite : aucun acteur n’est pleinement responsable de la prévention.

  • Holistic : quand l’IA réinvente la prévention santé populationnelle

    8 structures, 1200 professionnels, 45 spécialités : un consortium inédit pour penser la santé autrement

    Les dépenses de santé se concentrent majoritairement sur les patients atteints de polypathologies chroniques. Cette logique réactive, centrée sur le soin à la phase avancée, fragilise non seulement la soutenabilité du système, mais retarde aussi l’opportunité d’agir en amont. Or, la prévention – primaire, secondaire et tertiaire – comme définie par l’OMS, est la seule réponse à même d’inverser cette tendance. Holistic place cette ambition au cœur de sa démarche : accompagner des solutions numériques, souvent issues de start-ups, dans une logique populationnelle où le bon soin, au bon moment et au bon endroit devient réalité.

    Holistic est porté par les Hôpitaux Paris Saint-Joseph – Marie Lannelongue, déjà reconnus pour leur dynamisme en innovation. Mais la force du projet réside dans la richesse de son écosystème :

    • 8 structures mixtes (1 CPTS, 2 hôpitaux, 5 centres de santé).
    • Plus de 45 spécialités représentées.
    • 1 200 professionnels de ville impliqués.

    Cette diversité garantit un regard croisé sur les besoins réels et une capacité à tester les solutions dans des contextes variés – de la médecine de ville aux services hospitaliers spécialisés.

    L’IA au service d’une prévention ciblée

    L’apport majeur du Tiers-Lieu Holistic est son positionnement technologique fort : l’IA permet :

    • D’identifier plus tôt les signaux faibles de fragilité.
    • De prédire les trajectoires des patients.
    • D’optimiser l’organisation des soins et la coordination entre professionnels.

    Mais Holistic ne se limite pas à une validation technologique : chaque projet est évalué sur l’acceptabilité par les usagers, son impact réel sur les parcours et son empreinte écologique.

    Exemple 1 : anticiper l’épuisement des aidants avec Monka

    D’ici 2030, la France comptera près de 6 millions de personnes fragiles et d’aidants, soit une hausse de 20 %. Le risque d’épuisement est important, avec des conséquences sociales, psychologiques et économiques majeures. Le programme Monka apporte une réponse globale en intégrant dimensions médicales, sociales et psychologiques. Grâce à Holistic, l’expérimentation se déploie :

    • Aux urgences, pour accompagner les aidants dès la sortie d’hospitalisation.
    • Auprès des services RH, pour tester un dispositif de soutien aux salariés aidants.

    Les algorithmes sont validés en conditions réelles et l’impact est mesuré tant sur la qualité de vie des aidants que sur la soutenabilité du système de santé.

    Exemple 2 : mieux prévenir les complications de la goutte

    La goutte, première cause de rhumatisme inflammatoire en France, touche 1 % de la population (et jusqu’à 14,5 % en Polynésie). Pourtant, 55 à 75 % des patients n’ont pas accès au traitement de fond recommandé.
    Le projet Appli Goutte vise à combler cette faille en facilitant le suivi et la coordination entre médecins généralistes et rhumatologues. Avec Holistic :

    • Un lien direct est établi entre la médecine de ville et l’hôpital.
    • Un design d’IA prédictive permet d’anticiper les trajectoires patients.
    • Un nouveau parcours prévention est co-construit avec les praticiens.

    Cette démarche illustre la capacité du Tiers-Lieu à transformer une problématique répandue mais sous-estimée en levier de prévention active.

    Une offre de services structurée et sur-mesure

    Holistic ne se limite pas à accueillir des projets. Le Tiers-Lieu propose deux formes d’accompagnement :

    • Un accès complet à l’expérimentation, intégrant services experts, terrains variés et évaluation multidimensionnelle.
    • Un accès direct à certains services – comme la formation ou l’appui à la conception – sans nécessairement passer par une phase d’expérimentation.

    Cette flexibilité attire start-ups et industriels, qui bénéficient d’un cadre agile et d’une expertise médicale de haut niveau.

    Des espaces pour le bien-être et la créativité

    Au-delà de la technologie, Holistic investit aussi le champ du bien-être et de l’humain.

    • La Bulle, espace dédié au personnel et aux patients, propose sophrologie, hypnose, musicothérapie et accompagnement psychologique.
    • Le projet Corps Composé.s offre des ateliers créatifs pour favoriser inclusion sociale et expression artistique face à la maladie.

    Ces initiatives démontrent que la prévention ne se limite pas aux algorithmes : elle s’incarne aussi dans des lieux de respiration et de lien social.

    Une reconnaissance nationale et une ambition européenne

    Lauréat du programme France 2030, Holistic fait partie des Tiers-Lieux d’expérimentation retenus au niveau national. Son modèle, combinant expertise hospitalière, ancrage territorial et ouverture aux industriels, constitue une référence en matière de prévention populationnelle. L’ambition est de contribuer à bâtir un système de santé plus résilient, capable d’anticiper plutôt que de subir, et inspirer des initiatives similaires en Europe.

    Holistic illustre un enseignement majeur : l’innovation en santé ne vaut que si elle est collective, évaluée et intégrée aux parcours réels des patients. En réunissant hôpitaux, médecine de ville, chercheurs, start-ups et citoyens, Holistic trace la voie d’une santé plus proactive, plus équitable et plus soutenable.

  • L’IA au service de la prévention : une synthèse transversale des applications actuelles et perspectives (revue de littérature)

    La prévention constitue un pilier stratégique des systèmes de santé contemporains visant à réduire l’incidence des maladies chroniques, infectieuses et mentales tout en optimisant les ressources hospitalières. L’intégration de l’intelligence artificielle (IA) dans ce domaine représente une évolution dont la pertinence et les limites sont aujourd’hui explorées à travers de multiples travaux scientifiques.

    Cet article propose une synthèse transversale de 38 études récentes publiées entre 2024 et 2025 dans des revues internationales à comité de lecture couvrant un large spectre :

    • maladies cardiovasculaires (Shah, 2025 ; Whiteson & Frishman, 2025 ; Bartusik-Aebisher et al., 2025),
    • oncologie (Desai & Desai, 2025 ; Gantenbein et al., 2025),
    • maladies infectieuses et contrôle hospitalier (Wang et al., 2025 ; Alhusain, 2025 ; El Arab et al., 2025),
    • VIH/IST (Ni et al., 2025 ; Tao et al., 2025 ; Ndenkeh et al., 2025 ; Beegle et al., 2025 ; Ratevosian et al., 2025),
    • diabète et maladies métaboliques (Rosella et al., 2025 ; Clarós et al., 2025 ; Kohli et al., 2025),
    • santé mentale (Narimani & Naeim, 2025 ; Yıldız, 2025),

    ainsi que d’autres champs émergents tels que :

    • la prévention des chutes (Gervasi et al., 2025),
    • de la myopie (Liu et al., 2025),
    • des plaies de pression (Kirkland-Kyhn et al., 2025),
    • et du burn-out professionnel par IA prédictive (Armenteros-Cosme et al., 2025).

    L’objectif est d’établir une vision intégrée des apports de l’IA à la prévention en santé en mettant en évidence les résultats clés, les tendances communes et les implications pratiques pour les décideurs et responsables du numérique en santé.

    L’IA comme pilier des stratégies préventives

    L’IA est mobilisée en prévention selon trois logiques principales :

    1. Prédiction et stratification du risque : utilisation de modèles prédictifs pour identifier les individus à haut risque (cardiopathies, diabète, cancer).
    2. Intervention personnalisée : chatbots et systèmes interactifs configurés selon les lignes directrices (ex. VIH, prévention des infections).
    3. Surveillance et détection précoce : monitoring temps réel en établissement de santé (prévention des chutes, infections nosocomiales).

    Cette transversalité ressort de l’ensemble des études mais les performances et impacts varient selon les domaines cliniques et les populations ciblées.

    3 leviers complémentaires pour la prévention cardiovasculaire

    Plusieurs publications montrent l’intégration croissante de l’IA pour prédire les risques cardiovasculaires et proposer des interventions ciblées. Shah (2025, Digital Health) a souligné la valeur ajoutée de l’IA dans la personnalisation des stratégies de prévention primaire et secondaire. Habibovic et al. (2025, JMIR Research Protocols) décrivent le protocole TIMELY, une plateforme basée sur l’IA et l’e-santé, conçue pour accompagner sur le long terme les patients atteints de maladie coronarienne.

    Les approches combinent données cliniques, génétiques et environnementales, comme l’a exposé Soufan et al. (2025, Health Science Reports). Les modèles d’IA se distinguent également dans l’interprétation automatisée de l’électrocardiogramme, où Bartusik-Aebisher et al. (2025, Biomedicines) rapportent une capacité à détecter précocement des anomalies annonciatrices d’événements cardiaques.

    Étude Outil IA Population ciblée Résultat clé
    Shah (2025) Modèles prédictifs Prévention cardio globale Amélioration de la stratification du risque
    Habibovic et al. (2025) Plateforme TIMELY Patients coronariens RCT en cours pour suivi préventif continu
    Bartusik-Aebisher et al. (2025) IA-ECG Population générale Détection précoce accrue des anomalies

     

    La prévention oncologique passe par la prédiction et la simulation

    Dans le champ de la cancérologie, les contributions se concentrent sur le dépistage et la réduction des facteurs de risque. Desai & Desai (2025, Cancer Causes & Control) décrivent l’évolution de l’IA tout au long du continuum oncologique féminin incluant la phase préventive. Gantenbein et al. (2025, Dermatology) proposent un outil de simulation automatisée du vieillissement cutané comme stratégie de sensibilisation et prévention du mélanome. Enfin, Liu et al. (2025, Journal of Ethnopharmacology) associent pharmacologie intégrative, apprentissage machine et IA pour explorer des mécanismes de prévention dans le cancer bronchique.

    Les approches combinent donc prévention comportementale, prédiction biologique et outils éducatifs, montrant une diversité d’applications selon le type de cancer.

    La prévention des maladies infectieuses et contrôle hospitalier dépend fortement de l’acceptabilité du personnel et de la charge cognitive induite

    L’IA est particulièrement mobilisée dans la lutte contre les infections nosocomiales. Wang et al. (2025, JMIR Medical Internet Research) ont évalué la fidélité des chatbots aux recommandations de l’OMS pour la prévention des infections chirurgicales soulignant une performance variable selon les modèles. Gervasi et al. (2025, Frontiers in Digital Health) démontrent l’efficacité de « Verso Vision », un système de monitoring IA, dans la réduction des chutes hospitalières, donc indirectement des complications infectieuses associées.

    Des revues narratives (Alhusain, 2025 ; El Arab et al., 2025) mettent en évidence des bénéfices tangibles mais aussi des enjeux éthiques autour de la surveillance automatisée du personnel soignant. Des études de terrain (Jalal et al., 2025, Cureus) confirment que l’acceptabilité des infirmières vis-à-vis de ces systèmes dépend du niveau de charge cognitive supplémentaire induite.

    Prévention du VIH et des IST évolue d’une information générique vers des interventions personnalisées

    Parmi les domaines où l’IA a été le plus étudiée, la prévention du VIH occupe une place centrale. Plusieurs travaux ont évalué l’acceptabilité des chatbots et leur conformité aux recommandations. Ni et al. (2025, JMIR Human Factors) ont validé l’usage national d’un chatbot de prévention en Malaisie. Ndenkeh et al. (2025, PLOS Digital Health) mettent en évidence la pertinence perçue par des groupes de patients vulnérables aux États-Unis.

    Beegle et al. (2025, AIDS Behavior) ont mené une analyse thématique de quatre plateformes d’IA, montrant une variation importante dans la qualité et la pertinence des recommandations. Tao et al. (2025, AIDS) ainsi que Ratevosian et al. (2025, Lancet HIV) insistent sur la nécessité de standardiser les outils et de renforcer leur ancrage dans les contextes communautaires.

    L’usage de l’IA dans la prévention du VIH illustre ainsi la transition de la diffusion d’information générique vers l’intervention personnalisée et contextualisée.

    La prévention des maladies métaboliques se structure autour de modèles prédictifs reliés un continuum prévention-diagnostic-suivi

    Les travaux de Rosella et al. (2025, Digital Health) présentent une approche participative pour développer des IA prédictives dans la prévention du diabète, intégrant la perspective des patients et des professionnels. Clarós et al. (2025, European Journal of Public Health) construisent un modèle centré sur les maladies liées au syndrome métabolique, associant prédiction et prévention.

    Kohli et al. (2025, Journal of Diabetes & Metabolic Disorders) insistent sur le rôle central de l’IA dans la continuité entre prévention, diagnostic et suivi des patients diabétiques.

    La prévention en santé mentale

    Dans le domaine psychique, Narimani & Naeim (2025, Annals of Medicine and Surgery) soulignent l’essor des modèles de deep learning multimodaux capables de dépister précocement les troubles mentaux, avec une attention particulière à la prévention des rechutes. Yıldız (2025, Issues in Mental Health Nursing) propose une analyse bibliométrique montrant l’intérêt croissant pour l’application de l’IA dans la prévention du suicide notamment par le dépistage prédictif en milieu infirmier.

    Autres champs émergents

    • Prévention des chutes et escarres : Gervasi et al. (2025) avec un système de vision IA, et Kirkland-Kyhn et al. (2025) sur l’acceptabilité d’IA centrées sur la prévention des plaies de pression.
    • Prévention en ophtalmologie : Liu et al. (2025) recensent les stratégies IA appliquées au contrôle de la myopie pédiatrique.
    • Prévention en santé au travail : Armenteros-Cosme et al. (2025, Sensors) passent en revue les modèles prédictifs IA pour prévenir les risques professionnels.
    • Prévention en infectiologie tropicale : Sutanto & Ansharullah (2025, Acta Tropica) décrivent les potentialités de l’IA dans la prévention de la dengue.

    Discussion et implications stratégiques

    L’analyse transversale des 38 articles met en évidence :

    1. Une diffusion multisectorielle de l’IA en prévention, allant des maladies chroniques (cardio, diabète, oncologie) aux pathologies infectieuses et mentales.
    2. Des bénéfices constatés : meilleure stratification du risque, personnalisation des recommandations, gain en surveillance hospitalière.
    3. Des limites récurrentes : variabilité des performances des modèles, dépendance à la qualité des données, diversité dans l’acceptabilité par les patients et les soignants, enjeux légaux de responsabilité (Yang et al., 2025).
    4. Une convergence progressive vers des approches centrées sur le patient, combinant prévention technologique et intégration communautaire.

    Pour les décideurs en santé, un enjeu sera de garantir l’interopérabilité des systèmes, la validation clinique à large échelle et le respect des cadres éthiques et réglementaires.

    Maturité des systèmes d’IA

    Les domaines de l’IA en prévention les plus matures au regard de ce corpus sont :

    1. prévention et contrôle des infections en milieu hospitalier (IPC),
    2. prévention cardiovasculaire via plateformes et IA‑ECG,
    3. et 3) prévention VIH par chatbots conversationnels avec des signaux d’efficacité, d’acceptabilité et de structuration économique plus avancés que dans d’autres champs du corpus.

    Le tableau ci-dessous analyse la maturité des différents domaines de prévention selon une grille multicritères inspirée de la lecture croisée “evidence-to-implementation”, pondérant :

    1. solidité des preuves cliniques (de la série de cas à l’étude comparative),
    2. alignement avec guidelines/faisabilité réglementaire,
    3. acceptabilité/usage par cliniciens et patients,
    4. résultats quantitatifs et généralisabilité,
    5. clarté du chemin d’intégration et d’échelle (pilotes → RCT → déploiement) .

    La cotation de la maturité est la suivante : maturité Haute (H), Moyenne (M), Émergente (E), fondée sur la combinaison de métriques quantitatives disponibles (ex. IRR, scores de performance), revues intégratives/systématiques, et protocoles RCT en cours avec infrastructure d’implémentation décrite.

    Tableau synthèse de maturité par domaine de prévention

    Domaine Représentants (PMID, revue) Type d’IA et cas d’usage Principales preuves/indicateurs Limites clés Maturité
    Infection/IPC (SSI guidelines) Wang et al., 2025, J Med Internet Res, PMID:40744114 [JMedInternetRes] LLMs pour recommandations alignées OMS SSI 300 réponses, 25 items, évaluations multidimensionnelles par 4 chirurgiens; exactitude 4.03/5, consistance 4.07/5, “harm” 4.29/5; inter-cotateurs 0.54–0.87; Claude 3.5 et GPT‑4o leaders Stabilité/consistance perfectibles; clarté et complétude modérées; risque de conséquences cliniques si erreurs H
    Chutes à l’hôpital Gervasi et al., 2025, Front Digit Health, PMID:40309322 Vision par ordinateur (Verso Vision) pour prévention des chutes Étude rétrospective, n=362; incidence 2.85 vs 6.65/1000 p‑t; IRR 0.21 (0.12–0.38), p<0.0001; sensibilité IRR 0.22 (0.13–0.35) Rétrospective, besoin de prospectif/RCT; contexte monocentrique H-
    Cardiovasculaire (prévention) Shah, 2025, Digital Health, PMID:40621169; Habibovic et al., 2025, JMIR Res Protoc (TIMELY), PMID:40812736 Modèles prédictifs, IA‑ECG, plateformes patient-centrées (TIMELY) Proposition de valeur clinique/éco et intégration workflow; TIMELY: RCT multicentrique protocolisée, intégration e‑santé/IA et coaching; feuille de route d’implémentation détaillée Résultats RCT en attente; hétérogénéité des modèles/jeux de données M+ à H-
    VIH/IST (chatbots) Ni et al., 2025, JMIR Hum Factors, PMID:40663792; Ndenkeh et al., 2025, PLOS Digit Health, PMID:40465591; Tao, 2025, AIDS, PMID:39878675 Chatbots d’éducation et triage prévention VIH Usabilité/acceptabilité confirmées en contexte national (MY) et groupes focus (Sud USA); faisabilité d’implantation en milieux réels Variabilité inter‑plateformes; besoin d’alignement aux guidelines et contrôle qualité des contenus M+
    Prévention oncologique (peau) Cai et al., 2025, JAAD Int, PMID:39790864; Gantenbein et al., 2025, Dermatology, PMID:39401496 Chat IA pour conseils prévention; simulation IA vieillissement cutané Évaluation de l’adéquation des recommandations; simulation comme levier de photoprotection et prévention mélanome Données d’impact comportemental populationnel limitées; nécessité d’essais contrôlés M
    Infection/IPC (revues intégratives) El Arab et al., 2025, Front Public Health, PMID:40241963; Alhusain, 2025, Saudi Med J, PMID:40254319 Surveil. IA, conformité IPC, analytique prédictive Revue des applications hospitalières et défis organisationnels/éthiques; directions futures d’intégration Preuves hétérogènes, besoin de standards et d’évaluations multicentriques M+
    Métabolique/diabète Rosella et al., 2025, Digital Health, PMID:40656860; Clarós et al., 2025, Eur J Public Health, PMID:40611530 Prédiction risque diabète/syndrome métabolique, approche participative Co‑conception responsable, cadre gouvernance/équité; modèle patient‑centré à l’échelle populationnelle Résultats d’impact clinique/endpoints durs non publiés; généralisation à prouver M
    Santé mentale (prévention/suicide) Narimani & Naeim, 2025, Ann Med Surg, PMID:40901142; Yıldız, 2025, Issues Ment Health Nurs, PMID:40435463 Multimodal DL pour détection précoce et prévention Potentiel pour repérage et prévention des rechutes; tendances bibliométriques et implications soignantes Dépendance aux données sensibles; peu d’essais d’impact à grande échelle M-
    IPC – perceptions infirmières Jalal et al., 2025, Cureus, PMID:40416172 Monitoring IA et conformité IPC Perception/acceptabilité cliniciennes comme facteur clé d’adoption Études perceptionnelles, pas d’outcomes cliniques durs M-
    Cardio – IA‑ECG et revues Bartusik‑Aebisher et al., 2025, Biomedicines, PMID:40722756; Whiteson & Frishman, 2025, Cardiol Rev, PMID:37847073 IA‑ECG, dépistage/détection Revue des capacités et cas d’usage en prévention/détection Manque d’essais d’implémentation généralisés M
    Anémie – éducation Ito et al., 2025, PEC Innov, PMID:40276577 LLMs vs recherche web pour conseils prévention Comparatif qualité de contenu; implications pour éducation patient Traduction en outcomes cliniques non démontrée E/M-

     

    Tableau récapitulatif des applications IA en prévention

    Domaine Article (année, revue) Type d’IA/outil Population/contexte Résultat principal
    Cardiovasculaire Shah (2025), Digital Health Modèles prédictifs, aide à la décision Prévention cardiovasculaire, intégration parcours Proposition de valeur clinique/économique conditionnée par validation, intégration workflow et gouvernance des données
    Cardiovasculaire Habibovic et al. (2025), JMIR Res Protoc (TIMELY) Plateforme e-santé avec IA, capteurs, coaching RCT multicentrique chez coronariens (continuum de soins) Évaluation de l’effet sur comportements et risque; résultats attendus (plateforme patient-centrée prête pour implantation si bénéfices confirmés)
    Infectieux/IPC Wang et al. (2025), J Med Internet Res LLMs (ChatGPT-4o, OpenAI-o1, Claude 3.5, Gemini 1.5) Alignement sur directives OMS SSI (25 items, 300 réponses) Scores moyens élevés pour harm 4.29 et consistance 4.07; exactitude 4.03 pour recommandations; nécessité d’améliorer stabilité et clarté; Claude 3.5 et GPT-4o en tête
    Oncologie Cai et al. (2025), JAAD Int Chat IA conversationnel Prévention du cancer cutané (pertinence des conseils) Évaluation de l’adéquation/pertinence des recommandations; focalisation sur qualité informationnelle et sécurité patient dans conseils de prévention
    Oncologie Gantenbein et al. (2025), Dermatology Simulation IA du vieillissement cutané Prévention primaire mélanome/photoprotection Outil de simulation comme levier de changement comportemental en photoprotection pour réduire risque cutané
    Oncologie Desai & Desai (2025), Cancer Causes Control Modèles de risque, intégration continuum Cancers féminins (risque, prévention, détection précoce) Intégration amont en prévention et évaluation des bénéfices populationnels via IA tout au long du continuum
    VIH/IST Ni et al. (2025), JMIR Hum Factors Chatbot IA de prévention Déploiement national en Malaisie Usabilité et adoption observées en pratique; soutien à l’information personnalisée et navigation vers services
    VIH/IST Ndenkeh et al. (2025), PLOS Digit Health Chatbot prévention (évaluation formative) Groupes focus hommes GBHSH Sud des États-Unis Acceptabilité liée à pertinence culturelle, confidentialité et précision perçue des conseils
    VIH/IST Beegle et al. (2025), AIDS Behav Analyse thématique de 4 plateformes IA Contenu prévention et traitement VIH Variabilité inter-plateformes des messages; besoin d’alignement sur directives et contrôle qualité
    VIH/IST Tao et al. (2025), AIDS Implantation conversationnelle IA Contextes réels de prévention VIH/IST Faisabilité et considérations de mise à l’échelle en milieux cliniques et communautaires
    Métabolique/Diabète Rosella et al. (2025), Digital Health Approche participative, modèles prédictifs Prédiction/prévention diabète, parties prenantes Co-conception pour IA responsable; gouvernance et équité au cœur de l’adoption
    Métabolique/Diabète Clarós et al. (2025), Eur J Public Health Modèle IA centré patient Maladies liées au syndrome métabolique Prédiction et prévention intégrées, orientation patient-centrique à l’échelle populationnelle
    Métabolique/Diabète Kohli et al. (2025), J Diabetes Metab Disord Revue IA end-to-end Prévention, diagnostic, suivi diabète Rôle transversal de l’IA sur le continuum avec implications pour dépistage ciblé
    Santé mentale Narimani & Naeim (2025), Ann Med Surg Deep learning multimodal Prévention et traitement troubles mentaux Potentiel pour dépistage précoce et prévention des rechutes; enjeux de données multimodales
    Santé mentale Yıldız (2025), Issues Ment Health Nurs Analyse bibliométrique Prévention du suicide et rôle infirmier Tendances émergentes en modélisation prédictive et implications pour pratiques infirmières
    Chutes Gervasi et al. (2025), Front Digit Health Vision par ordinateur (Verso Vision) Prévention des chutes à l’hôpital Évaluation d’efficacité d’un système IA de monitoring pour réduire évènements indésirables
    Escarres Kirkland‑Kyhn et al. (2025), Adv Skin Wound Care Systèmes IA centrés patient Prévention des lésions de pression Acceptabilité et préparation des infirmiers conditionnent l’adoption et l’impact clinique
    Ophtalmologie Liu et al. (2025), Pediatr Investig Revue IA myopie Prévention et contrôle de la myopie pédiatrique Panorama des outils de dépistage et stratégies préventives assistées par IA
    Santé au travail Armenteros‑Cosme et al. (2025), Sensors Modélisation prédictive risques Prévention des risques professionnels Stratégies de prévention basées sur modèles prédictifs et capteurs, implications sécurité
    Maladies tropicales Sutanto & Ansharullah (2025), Acta Trop Revue technique IA dengue Prévention, contrôle, gestion dengue Rôle de l’IA pour surveillance, vecteurs et allocation des ressources préventives
    Infection nosocomiale Alhusain (2025), Saudi Med J Revue applications IA à l’hôpital Contrôle et prévention infections Applications, défis et directions futures pour intégration hospitalière
    Infection nosocomiale El Arab et al. (2025), Front Public Health Revue intégrative Prévention en milieu hospitalier Bénéfices et défis éthiques/organisationnels de la surveillance IA
    Juridique Yang et al. (2025), Sichuan Da Xue Xue Bao Analyse risques juridiques Soins assistés par IA Cadres de prévention des risques, responsabilité et conformité
    Cardio-environnement Soufan et al. (2025), Health Sci Rep IA et facteurs environnementaux Susceptibilité cardiovasculaire Vers prévention personnalisée intégrant expositions environnementales
    Ictus cardiaque Bartusik‑Aebisher et al. (2025), Biomedicines IA-ECG Détection/Prévention CVD Nouvelles frontières en diagnostic/prévention via ECG enrichi IA
    CVD prévention Whiteson & Frishman (2025), Cardiol Rev Revue IA cardiovasculaire Prévention et détection Synthèse des avancées et des usages cliniques émergents
    Anémie Ito et al. (2025), PEC Innov Comparatif LLM vs Google Prévention anémie (qualité info) Analyse comparative des contenus; implications pour éducation en santé
    Rein Shickel et al. (2025), Curr Opin Nephrol Hypertens IA au lit du patient Prévention/gestion AKI Rôle de modèles au chevet pour prévention et détection précoce
    Musculosquelettique Giaccone et al. (2025), BMC Musculoskelet Disord Aide décision IA Prévention et gestion rachis dégénératif Synthèse des systèmes d’aide à la décision pour prévention/prise en charge
    Communication santé Kim et al. (2025), Transl Behav Med IA-médiation communication Prévention cancer et addiction Revue systématique sur IA de communication en prévention
    Sport/trauma Souaifi et al. (2025), Bioengineering IA + wearables biomécaniques Prévention blessures sport Bilan des capteurs et analyses IA pour prévention lésionnelle
    Hématologie Andrès et al. (2025), Hematol Rep IA pour cytopénies iatrogènes Prévention/prédiction Rôle de l’IA dans anticipation et participation patient
    Cancer femmes Desai & Desai (2025), Cancer Causes Control Intégration continuum IA Prévention/risque/dépistage Avancées et intégration des modèles sur le continuum féminin

     

  • Fitbit intègre un coach santé alimenté par l’IA dans son offre Premium dès octobre

    Sommeil, entraînement, récupération : Fitbit prépare un coach intelligent

    Fitbit lancera en octobre 2025 une version préliminaire de son nouveau coach santé numérique, conçu à partir du modèle d’IA Gemini. Cette fonctionnalité sera accessible via l’abonnement Fitbit Premium, à travers une nouvelle version de l’application mobile compatible avec les derniers modèles de montres et traqueurs Fitbit, ainsi que les Pixel Watch. Présenté comme un assistant personnel en matière d’activité physique, de récupération et de suivi du bien-être, ce coach est conçu pour s’adapter aux données biométriques des utilisateurs et à leurs préférences déclarées.

    L’outil propose un programme d’activités physiques personnalisé, établi à partir d’un échange initial sur les objectifs, contraintes et équipements disponibles. Le plan évolue en fonction des données recueillies au fil du temps (niveau de récupération, qualité du sommeil, charge d’entraînement, etc.). En cas de fatigue, de blessure signalée ou d’imprévu, des ajustements sont suggérés à la demande.

    Le suivi du sommeil repose sur de nouveaux algorithmes destinés à affiner la mesure des différentes phases. L’analyse hebdomadaire permet d’identifier des tendances — endormissements tardifs, dette de sommeil, effets du décalage horaire — et d’adapter les horaires recommandés selon le niveau d’activité enregistré les jours précédents.

    Fitbit croise données multisources pour des conseils en temps réel

    Le coach croise les données issues des dispositifs Fitbit et Pixel Watch avec d’autres sources compatibles via Health Connect ou HealthKit, comme le poids corporel ou les niveaux de glucose. Il peut être interrogé à tout moment pour fournir des réponses contextualisées, à partir des données disponibles et de sources scientifiques : arbitrage entre sommeil et exercice, recommandations en cas de stress, ou choix d’exercices selon un objectif donné. L’outil identifie également des tendances dans les données collectées, qu’il restitue sous forme de bilans réguliers.

    Médecins, chercheurs, sportifs : Fitbit dévoile les partenaires de son coach santé IA

    Le développement de ce coach s’inscrit dans une démarche présentée comme encadrée par des experts. Fitbit indique collaborer avec un panel de professionnels issus de la médecine, des sciences comportementales et de l’intelligence artificielle, ainsi qu’avec l’équipe de performance de l’athlète Stephen Curry. La firme mentionne également la publication de travaux sur son modèle linguistique dans la revue Nature Medicine. L’arrivée du coach s’accompagne d’une refonte de l’application mobile, avec plusieurs évolutions attendues par les utilisateurs : visualisation simplifiée des données, navigation plus fluide, synchronisation améliorée, mode sombre.

    Le dispositif sera progressivement déployé aux États-Unis. Les abonnés Premium adultes peuvent s’inscrire pour être notifiés de l’ouverture de la phase de test à l’automne.

  • Singapour : une puce IA de diagnostic in vitro pour dépister rapidement la dengue

    15 minutes pour identifier dengue et paludisme

    Des chercheurs singapouriens ont développé une puce portable intégrant l’intelligence artificielle, capable d’identifier la dengues et d’autres infections tropicales en moins de quinze minutes. La dengue et le paludisme restent des menaces mondiales. Selon l’Organisation mondiale de la santé (OMS), la dengue cause environ 490 millions de cas et 25 000 décès chaque année. Les tests conventionnels, qu’il s’agisse de réactions en chaîne par polymérase (PCR) ou de sérologies, présentent plusieurs limites :

    • Sensibilité inférieure à 80 % pour certains tests rapides.
    • Délais allant de plusieurs heures à plusieurs jours.
    • Coût dépassant souvent 20 dollars par test.
    • Accessibilité restreinte dans les zones à faibles ressources.

    96 % de sensibilité pour la nouvelle puce diagnostique

    Un “lab-on-a-chip” validé sur 300 patients

    La plateforme national de secteur public Diagnostics Development Hub (DxD) de l’agence singapourienne A*STAR, en collaboration avec le département de génie biomédical de la National University of Singapore (NUS), a conçu une puce « lab-on-a-chip ». Elle associe :

    • Un capteur biologique avec optique embarquée.
    • Un algorithme d’intelligence artificielle auto-ajustable, calibrant en continu les seuils de détection.

    Cette technologie analyse en temps réel les biomarqueurs sanguins par fluorescence et fournit un résultat en moins de quinze minutes. Son format portable facilite son déploiement dans les cliniques de terrain et les zones isolées.

    Une étude prospective monocentrique a inclus 300 patients suspectés de dengue ou de paludisme à l’hôpital universitaire de Singapour. Les résultats, publiés dans le Journal of Clinical Microbiology, montrent :

    • Une sensibilité de 96 %.
    • Une spécificité de 98 %.
    • Une aire sous la courbe (AUC) de 0,99.

    Perspectives : vers des essais multicentriques internationaux

    Des essais multicentriques sont prévus dès 2026 afin d’obtenir les validations réglementaires européenne (CE) et américaine (FDA). À terme, cette puce portable pourrait être produite à grande échelle, pour le dépistage à domicile, l’usage dans les régions à faibles ressources et le développement de la médecine de précision en santé tropicale.

     

  • Plus de 1 000 consultations transcrites automatiquement à Foch avec l’IA de Microsoft

    Foch expérimente des outils pour automatiser comptes rendus, plannings et démarches administratives

    L’Hôpital Foch développe une stratégie d’intégration de l’IA dans ses activités cliniques, logistiques et de recherche. Appuyé par plusieurs partenariats industriels (Microsoft, INCEPTO, Owkin, Lifen, Botdesign, Hopia, Foobot, Kikleo), l’établissement fait évoluer son organisation pour réduire la charge des soignants, améliorer la coordination des soins, raccourcir les délais de diagnostic, mieux maîtriser sa consommation énergétique et faciliter la conduite des projets de recherche.

    • Depuis 2025, une cinquantaine de médecins testent DAX Copilot, solution développée avec Microsoft, capable de retranscrire automatiquement les consultations en compte rendu médical structuré. Déjà plus de 1 000 rapports ont été générés.
    • Un autre outil, co-développé avec la startup Hopia, permet d’optimiser les plannings des blocs opératoires en tenant compte des absences, contraintes et disponibilités. Le gain de temps dégagé bénéficie à l’encadrement soignant. Pour soulager les standards téléphoniques, un chatbot prend désormais en charge les démarches administratives.

    l’IA pour l’interprétation des images médicales et la recherche en oncologie

    Le service d’imagerie médicale collabore avec INCEPTO pour déployer des outils d’aide à l’interprétation sur la mammographie, la détection de fractures ou de nodules pulmonaires. En IRM, une solution IA de détection et caractérisation des lésions est testée pour la prostate, avec un élargissement prévu au genou. En médecine nucléaire, l’IA facilite la quantification des lésions tumorales sur les TEP/TDM au PSMA. L’établissement approfondit également son partenariat avec Owkin pour utiliser l’IA dans la recherche sur de nouveaux biomarqueurs, à partir d’organoïdes issus d’échantillons humains, comme cela a été le cas dans un projet sur le cancer de la vessie.

    COVID : un marqueur détecté en quelques mois grâce à l’IA et aux données augmentées à l’Hôpital Foch

    Pour pallier les difficultés d’inclusion dans les essais cliniques, Foch expérimente avec Botdesign la génération de données augmentées à partir de patients réels. Une première étude sur la COVID a permis d’identifier un marqueur prédictif en quelques mois, contre trois années avec les méthodes conventionnelles.

    Deux projets multicentriques sont en cours avec Lifen :

    • LUCC : base de données sur le cancer du poumon avec 10 000 patients visés, dont 2 000 déjà inclus à Foch ;
    • CUB : étude sur les maladies bronchiques chroniques visant 10 000 inclusions d’ici fin 2025.

    L’hôpital explore aussi des axes tels que la réduction du temps de saisie des données de recherche ou la valorisation automatisée des données médicales.

    5 % de gaz économisés et 1 700 repas sauvés

    L’Hôpital Foch utilise l’IA pour atteindre ses objectifs de réduction énergétique (−40 % visés d’ici 2030). Avec Foobot, il développe un jumeau numérique de ses infrastructures techniques. Dès septembre 2025, un pilotage automatique du réseau de chauffage sera testé avec des calculs de consignes toutes les 15 minutes, visant une économie de 5 % sur la consommation de gaz. En restauration, une expérimentation menée avec Kikleo a révélé, via analyse d’images par IA, 49 g de gaspillage par plateau, soit 1 700 repas perdus. En réponse, des ajustements ont permis une réduction de 11 % des déchets. Une extension de cette démarche aux repas des patients est prévue.

  • Comité d’éthique du numérique : 20 experts nommés pour accompagner les décisions publiques

    Renforcement de l’éthique du numérique : le CCNEN prend le relais du CNPEN

    Le Comité consultatif national d’éthique du numérique (CCNEN), créé par décret en mai 2024, vient de compléter sa composition avec la nomination officielle de ses 19 membres, désignés par décret du Premier ministre. Ces experts bénévoles rejoignent Claude Kirchner, président du comité nommé par le chef de l’État au printemps dernier. Le CCNEN succède au Comité pilote d’éthique du numérique (CNPEN), initié en 2019 sous le gouvernement d’Édouard Philippe. Il est placé sous l’égide du Comité consultatif national d’éthique pour les sciences de la vie et de la santé (CCNE), soulignant la continuité d’une réflexion éthique face aux évolutions technologiques. Outre son rôle consultatif, le CCNEN s’inscrit dans une stratégie de renforcement de la souveraineté numérique française et européenne, en fournissant une expertise indépendante sur les enjeux éthiques liés aux usages du numérique, notamment dans le champ de l’IA.

    Le CCNEN désormais au complet avec 20 experts désignés

    Les membres du comité ont été sélectionnés pour leur expertise dans des domaines suivants: recherche scientifique, droit, santé, économie, philosophie, robotique, éducation, administration, industrie, et société civile. Parmi les personnalités nommées figurent :

    • Francis Bach (Inria, Académie des sciences), Raja Chatila (Sorbonne Université), Annabelle Collin (Nantes Université) et Fabien Tarissan (CNRS, CNIL), tous issus du monde académique et scientifique ;
    • Célia Zolynski, professeure de droit privé, Jean-Luc Sauron, conseiller d’État, et Yannick Meneceur, magistrat, apportent une compétence juridique ;
    • Brigitte Seroussi, praticienne hospitalo-universitaire spécialisée en santé numérique, représente le domaine de la santé ;
    • Sylvie Joseph, administratrice du groupe La Poste et membre de la CFDT, ainsi que Marianne Tordeux-Bitker, directrice des affaires publiques d’une mutuelle hospitalière, introduisent une voix issue des organisations professionnelles et syndicales ;
    • Serena Villata (CNRS), Mireille Régnier (Inria), ou encore Alexei Grinbaum (CEA), engagés dans des comités d’éthique ou de recherche appliquée, apportent une expérience de terrain sur les enjeux réglementaires et éthiques.

    IA, libertés, inégalités d’accès : les premiers chantiers du Comité d’éthique du numérique

    Le comité pourra être saisi par les autorités ou s’autosaisir de sujets émergents, à la croisée des usages numériques et des questions de société. Son ancrage au sein du CCNE vise à faire le lien entre les enjeux technologiques et les préoccupations éthiques déjà dans le champ des sciences de la vie et de la santé. Les premières saisines devraient concerner l’intelligence artificielle, la protection des données personnelles, l’impact des algorithmes sur les libertés individuelles, ou encore l’équité d’accès aux technologies numériques.

    Liste complète des membres :

    • Claude Kirchner, président du CCNEN (nommé par le Président de la République)
    • Francis Bach, directeur de recherche à l’Inria, membre de l’Académie des sciences
    • Raja Chatila, professeur émérite en robotique, IA et éthique à Sorbonne Université
    • Annabelle Collin, professeure de mathématiques à Nantes Université
    • Nicolas Curien, économiste du numérique, membre de l’Académie des technologies, ex-membre de l’Arcom et de l’Arcep
    • Emmanuel Didier, sociologue, directeur de recherche au CNRS, professeur attaché à l’ENS, membre du CCNE
    • Éric Germain, historien et anthropologue des religions
    • Alexei Grinbaum, directeur de recherche au CEA, philosophe et physicien
    • Ons Jelassi, enseignante-chercheuse, directrice de Télécom Paris Executive Education, entrepreneure
    • Sylvie Joseph, administratrice du groupe La Poste, membre du directoire de Rennes School of Business et du groupe numérique de la CFDT
    • Yassine Lakhnech, président de l’Université Grenoble Alpes
    • Yannick Meneceur, magistrat de l’ordre judiciaire (proposé par le Défenseur des droits)
    • Mireille Régnier, directrice de recherche à Inria, présidente du COERLE
    • Jean-Luc Sauron, conseiller d’État (nommé par le vice-président du Conseil d’État)
    • Brigitte Seroussi, PU-PH en informatique biomédicale et santé numérique
    • Fabien Tarissan, directeur de recherche en informatique au CNRS, professeur attaché à l’ENS Paris-Saclay, membre de la CNIL
    • Catherine Tessier, directrice de recherche, référente intégrité scientifique et éthique de l’ONERA
    • Marianne Tordeux-Bitker, avocate de formation, directrice des affaires publiques de la Mutuelle Nationale des Hospitaliers
    • Serena Villata, directrice de recherche en informatique au CNRS
    • Sandrine Zientara, présidente de chambre, directrice du service de documentation de la Cour de cassation (nommée par le premier président de la Cour de cassation)
    • Célia Zolynski, professeure de droit privé à l’Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne

  • Gaspillage médicamenteux : entre 561 M€ et 1,7 Md€ de pertes estimées par an (rapport de la Cour des comptes)

    Prescriptions inadaptées, mésusage, surconsommation : la Cour des comptes recense les risques liés aux produits de santé

    La Cour des comptes consacre son rapport thématique 2025 au bon usage des produits de santé — médicaments et dispositifs médicaux — dont la consommation pèse lourdement sur les finances sociales : 36,05 Md€ ont été remboursés par l’assurance maladie en 2023, en progression de près de 12 % depuis 2019. La dynamique est particulièrement marquée en milieu hospitalier, avec une hausse annuelle moyenne de 14 % pour les médicaments innovants hors T2A. Mais au-delà des coûts, le rapport souligne une pluralité d’enjeux : risques sanitaires liés à la mauvaise utilisation, gaspillage, tensions d’approvisionnement, et impact environnemental. Les prescriptions inappropriées ou non conformes persistent, notamment pour les antalgiques, antibiotiques, antidiabétiques ou contraceptifs, avec un risque accru chez les publics vulnérables. La France reste ainsi le 4ᵉ pays de l’OCDE pour la consommation d’antibiotiques.

    Interopérabilité défaillante, Dossier médical partagé sous utilisé, la Cour pointe des lacunes dans la traçabilité des prescripteurs

    La Cour insiste sur la méconnaissance persistante des usages réels, tant sur le plan quantitatif que qualitatif. L’absence d’identification systématique des prescripteurs hospitaliers dans les bases de données nationales limite les leviers d’action. Les systèmes d’information tels que le dossier médical partagé (DMP) sont encore sous-utilisés : seuls 30 000 médecins l’alimentent régulièrement, sur plus de 110 000 conventionnés. Le manque d’interopérabilité entre le DMP et le dossier pharmaceutique ou les logiciels de prescription freine également le partage d’informations critiques. La généralisation de l’ordonnance numérique, encore incomplète, et le développement de l’aide à la prescription font partie des axes jugés prometteurs, mais insuffisamment exploités.

    Pharmacies hospitalières : des outils d’optimisation sans évaluation nationale

    La rémunération sur objectifs de santé publique reste limitée : elle ne couvre qu’environ la moitié des médecins libéraux. La Cour relève aussi que l’efficacité des campagnes d’information (courriels, lettres) adressées par l’assurance maladie reste difficile à évaluer.

    Trois dispositifs ont été introduits ou étendus récemment :

    • L’accompagnement de la prescription via vérification de l’indication thérapeutique pour certains médicaments.
    • L’ordonnance sécurisée obligatoire pour la codéine et le tramadol (depuis mars 2025).
    • Et la demande d’accord préalable pour certains traitements.

    En établissement, les pharmacies à usage intérieur optimisent les stocks et recourent à l’automatisation, mais les résultats restent inégalement évalués. Le rapport recommande de renforcer la coordination à la sortie d’hospitalisation, notamment sur les prescriptions post-opératoires.

    Gaspillage médicamenteux : conditionnements inadaptés et péremptions trop courtes pointés par la Cour

    Les pharmaciens d’officine peuvent accentuer leur contribution au bon usage : substitution de génériques, généralisation des tests rapides d’orientation diagnostique (TROD) pour limiter les prescriptions inutiles, en particulier d’antibiotiques. En octobre 2024, 370 000 TROD ont été réalisés, chiffre encore modeste au regard des neuf millions d’angines annuelles. Le rapport appelle également à des actions ciblées sur les industriels : conditionnements plus adaptés, durées de péremption plus longues, et élargissement du champ de réutilisation ou re-dispensation des médicaments coûteux. L’éco-organisme Cyclamed pourrait être mobilisé pour produire des données de caractérisation sur les médicaments jetés.

    La Cour émet sept recommandations :

    • L’identification individuelle des prescripteurs hospitaliers (d’ici 2027).
    • Des études de caractérisation des médicaments jetés.
    • L’intégration des données de dispensation au DMP.
    • L’élargissement du dispositif d’accompagnement à d’autres molécules à risque.
    • La prise en compte du conditionnement et des dates de péremption dans les négociations tarifaires.