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  • AAP MedTech : Bpifrance soutient les expérimentations hospitalières dès 1 M€ de budget

    aide mixte en subventions et avances remboursables.

    Des expérimentations en conditions réelles pour valider les dispositifs innovants

    Ce nouvel AAP complète l’initiative précédente lancée par la Direction du Numérique en Santé autour des Tiers lieux d’expérimentation numérique. Il cible cette fois-ci les technologies médicales dites « dures », avec une volonté affirmée de rapprocher les porteurs d’innovation des utilisateurs finaux dans les hôpitaux. Les projets attendus devront être menés en consortium, mobiliser au moins 1 million d’euros de dépenses totales, et s’inscrire dans une des deux verticales définies : robotique chirurgicale ou implants. Ils pourront, au choix, s’orienter vers une spécialité médicale ou une problématique technologique spécifique.

    Un Tiers lieu MedTech devra réunir une diversité d’acteurs : professionnels de santé, industriels, chercheurs, startups, patients, aidants, gestionnaires hospitaliers, économistes, etc. L’objectif est de co-développer, expérimenter et évaluer les dispositifs médicaux dans des conditions proches du réel. Les projets devront également intégrer les besoins des utilisateurs dès les premières étapes de développement, pour favoriser une adoption rapide et adaptée. Les expérimentations menées dans ces Tiers lieux devront contribuer à la validation clinique et à l’accès au marché des innovations testées.

    Jusqu’au 17 mars 2026 pour candidater

    L’aide accordée par Bpifrance se divise en deux volets pour les entreprises :

    • 50 % en subventions,
    • 50 % en avances remboursables, avec un plancher fixé à 100 000 € par partenaire.

    Les établissements de recherche bénéficieront uniquement de subventions. Les candidatures doivent être déposées sur la plateforme en ligne de Bpifrance avant le 17 mars 2026 à 12h (heure de Paris). Les documents requis (cahier des charges et dossier de candidature) sont disponibles en téléchargement.

  • 5 000 maisons « France Santé » prévues d’ici 2027 pour garantir une offre de soins à 30 minutes de chaque Français

    déploiement de 5 000 maisons « France Santé » à l’horizon 2027. L’objectif est de garantir à chaque habitant une offre de soins accessible en moins de trente minutes. Ce nouveau réseau s’inspirera des maisons « France Services », déjà connues pour proposer un guichet unique de services publics.

     

    Une priorité inscrite au budget, mais en quête de compromis parlementaire

    La création des maisons « France Santé » sera inscrite dans les projets de loi de finances et de financement de la Sécurité sociale pour 2026. Cette initiative est présentée comme une réponse à la « préoccupation majeure » des Français en matière d’accès aux soins, qu’il a qualifiée de priorité nationale. Toutefois, cet engagement intervient dans un contexte de forte tension sur les finances publiques. Le chef du gouvernement a également annoncé qu’il recevrait prochainement les représentants des professions de santé au ministère de la santé.

    Le projet s’inscrit aussi dans une volonté plus large de changement de méthode. Le premier ministre cherche à établir des compromis avec les forces politiques, notamment les socialistes, pour faire adopter le budget sans majorité parlementaire.

  • Epic lance Comet, une intelligence médicale entraînée sur 100 milliards d’événements cliniques

    Un modèle prédictif entraîné sur 100 milliards d’événements médicaux

    Comet s’appuie sur Epic Cosmos, plateforme sécurisée de données de santé dé-identifiées. Entraîné sur plus de 100 milliards d’événements médicaux, le modèle exploite des séquences temporelles issues de diagnostics, examens biologiques, prescriptions ou séjours hospitaliers. Inspiré des modèles de langage, il génère plusieurs trajectoires plausibles de l’évolution clinique d’un patient afin d’éclairer les décisions médicales.

    Testé sur 78 situations cliniques, Comet a surpassé les modèles prédictifs spécialisés dans la majorité des cas. Les premières applications concernent la prédiction du risque d’athérosclérose (ASCVD), de cancers comme le pancréas, de réadmission à 30 jours ou d’allongement de séjour. Ces perspectives doivent permettre aux soignants de planifier plus finement les parcours de soins.

    Un outil anticipatif pour admissions, retours à domicile et suivi chronique

    L’outil fonctionne entièrement au sein de Cosmos, sous des standards stricts de sécurité, confidentialité et conformité. Chaque intégration dans un flux de travail clinique fera l’objet d’une évaluation dédiée pour s’assurer de sa pertinence. Le modèle sera progressivement enrichi de nouveaux types de données, pour l’évolution des pratiques médicales.

    Comet vise à rendre la planification des soins plus anticipative que réactive : orienter les admissions en urgence, décider d’un retour à domicile, répartir les ressources ou adapter le suivi de pathologies chroniques. Epic et ses partenaires de recherche, dont Yale et Microsoft (via une publication sur arXiv), y voient un changement structurel dans l’aide à la décision clinique.

  • Les dernières modifications de financement du programme ESMS numérique

    total des enveloppes régionales passe de 70 M€ à 63,5 M€, impactant la plupart des régions à l’exception de la Corse et des Outre-mer, dont les enveloppes restent stables ;
    Les établissements d’accueil, d’hébergement et d’insertion (AHI) deviennent éligibles au programme SONS, et l’obligation d’atteindre des cibles d’usage pour la messagerie sécurisée de santé (MSSanté) et le dossier médical partagé (DMP)/Mon Espace Santé est levée pour les AHI non éligibles au SONS.

     

    Programme ESMS numérique : 83 M€ réalloués pour la phase finale de généralisation en 2025

    Le programme ESMS numérique pour les établissements médico-sociaux (ESMS), qui s’inscrit dans le cadre plus large du Ségur numérique, a pour objectif d’accélérer la mise en œuvre et l’utilisation effective du Dossier de l’Usager Informatisé (DUI), interopérable au sein de tous les établissements. L’année 2025 marque la phase finale de généralisation de ce programme, qui a déjà permis de financer 21 200 structures depuis son lancement.

    Avant la publication de l’instruction du 2 septembre, le cadre de financement pour 2025 était établi par la précédente instruction DNS/DGCS/CNSA du 16 avril 2025, qui prévoyait une enveloppe 2025 spécifique de 83 M€ pour le programme ESMS numérique, avec un déploiement conforme aux années précédentes : pilotage déconcentré aux ARS, financement à l’usage, obligation de mutualisation pour les porteurs de projets et soutien aux petites structures.

    L’instruction modificative du 5 septembre 2025 a pour but de compléter et de modifier celle du 16 avril. Son impact est double : elle revoit la répartition des fonds pour l’année 2025 et modifie les modalités de financement applicables à des catégories spécifiques de structures.

    Ségur numérique médico-social : 6,5 M€ transférés pour soutenir les éditeurs de logiciels

    La modification la plus importante introduite par l’instruction du 2 septembre 2025 est la réaffectation de 6,5 M€ pris sur l’enveloppe initiale pour être affectés à l’abondement du programme SONS (Système Ouvert et Non Sélectif), dans le cadre de sa Vague 2. Cette réorientation des crédits a été sollicitée par la Délégation au Numérique en Santé (DNS), dans le but d’« optimiser l’utilisation des financements disponibles pour cette dernière année d’engagement des crédits Ségur numérique médicosocial ».

    Cette modification budgétaire est destinée à faciliter la généralisation du programme. Celle-ci dépend à la fois de la capacité financière des structures et de la disponibilité d’une offre logicielle conforme et interopérable sur le marché. En redirigeant des fonds vers le programme SONS, qui subventionne la mise en conformité des logiciels édités, les autorités de tutelle envoient un signal clair aux éditeurs de solutions logicielles, afin qu’ils répondent à la demande des établissements qui n’auraient pas encore achevé leur transformation numérique.

    Les crédits régionaux passent de 70 à 63,5 M€, avec une dotation préservée pour les outre-mer

    Le total des enveloppes régionales, initialement prévu à 70 M€ (56 M€ d’appels à projets et 14 M€ de seconde délégation FMIS), est réduit à 63,5 M€. Cette nouvelle enveloppe est répartie entre les régions au prorata du nombre d’ESMS de chacune. La nouvelle répartition est détaillée dans le tableau ci-dessous.

    L’instruction maintient une allocation de 500 K€ pour la Corse et les territoires d’outre-mer (Guadeloupe, Guyane, La Réunion, Martinique, Mayotte), contrairement aux autres régions, qui voient leur enveloppe régionale de crédits réduite. Cette mesure est une manifestation concrète du principe de « soutien renforcé aux organismes gestionnaires de petite taille », particulièrement pertinents dans ces territoires où les défis logistiques et la fragmentation du tissu d’établissements sont plus marqués. Elle assure que la généralisation numérique ne laisse pas de côté les acteurs les plus fragiles, garantissant une certaine équité territoriale dans le déploiement du programme.

    Certaines activités des AHI bientôt éligibles à la Vague 2

    La nouvelle instruction du 5 septembre modifie les modalités de financement pour les établissements AHI. L’instruction précédente du 16 avril précisait uniquement que les solutions logicielles choisies par ces structures devaient être candidates au référencement Ségur. La nouvelle instruction est plus extensive : certaines catégories d’activité de ces structures deviendront éligibles au programme SONS Vague 2.

    Un arrêté de la Délégation au Numérique en Santé (DNS) est attendu dans le courant de l’année 2025 pour préciser quelles seront les catégories d’établissements AHI rendues éligibles. Cette extension de l’éligibilité reconnaît l’importance de ces structures dans le maillage médicosocial et les intègre plus directement dans la logique de conformité et d’interopérabilité visée par le programme SONS.

    Les AHI bénéficieront d’un assouplissement important, car l’instruction du 2 septembre stipule que les établissements AHI qui ne sont pas éligibles au programme SONS n’auront pas d’« obligation stricte d’atteinte des cibles d’usage » pour  MSSanté et le DMPartagé / Mon Espace Santé.

    Cette mesure témoigne d’une vision pragmatique de la généralisation du programme ESSMS Numérique. Les établissements AHI, par la nature de leurs missions d’accueil et d’insertion sociale, n’ont pas un usage intensif des outils médicaux d’échange et de partage de données comme la MSSanté ou le DMP. Maintenir une obligation de taux d’usage élevé pour ces outils, qui pouvait atteindre 70% dans d’autres contextes du programme, aurait potentiellement constitué un frein à leur participation. En assouplissant cette condition, l’instruction permet à ces établissements de se concentrer sur l’objectif principal du programme, à savoir la mise en place d’un DUI (dossier de l’usager informatisé), sans être pénalisés par des cibles qui ne correspondent pas pleinement à leurs activités.

    Les perspectives : réallocation des crédits et assouplissements pour adapter le Ségur aux réalités du terrain

    Pour les ESSMS qui planifiaient de répondre aux appels à projets régionaux, la réduction des fonds alloués peut nécessiter un ajustement de leurs projets. L’annonce de ces changements le 5 septembre, avec une date butoir pour les projets régionaux fixée au 15 septembre, a laissé très peu de temps pour ces adaptations.

    Les établissements AHI bénéficient quant à eux d’une clarification et d’un assouplissement bienvenus, ce qui est susceptible d’encourager la participation des structures les moins familiarisées avec les exigences du Ségur numérique. Pour l’écosystème des éditeurs de logiciels, l’abondement du programme SONS est un signal fort, les incitant à accélérer la mise en conformité de leurs solutions.

    L’instruction du 2 septembre n’est pas un simple texte de redéploiement de crédits ; elle s’inscrit au contraire dans une logique d’optimisation de la stratégie du Ségur numérique. En réaffectant des fonds elle devrait permettre de lever les derniers goulots d’étranglement du marché de l’e-santé, tout en adaptant les exigences du programme à la diversité des structures qu’il vise à inclure.

    Instruction n° DNS/DGCS/CNSA/2025/100 du 2 septembre 2025

  • Lunit référencée par UniHA pour le dépistage du cancer du sein dans 1 500 hôpitaux publics

    Lunit et Fujifilm proposeront leurs solutions d’IA à 130 GHT et 1 500 hôpitaux publics

    Lunit, société sud-coréenne spécialisée dans l’intelligence artificielle appliquée au diagnostic et au traitement du cancer, a remporté l’appel d’offres du marché imagerie d’UniHA. Ce référencement ouvre la voie au déploiement de ses outils d’aide au dépistage du cancer du sein dans 1 500 hôpitaux publics et 130 groupements hospitaliers de territoire (GHT) en France, pour une durée de quatre ans. L’opération est menée en partenariat avec Fujifilm, distributeur des solutions Lunit.

    Les solutions Lunit INSIGHT MMG et DBT analysent les mammographies et tomosynthèses pour détecter les lésions suspectes, attribuer une probabilité de cancer, en indiquer la localisation et le type. Elles évaluent également la densité mammaire et tiennent compte des antériorités. Intégrés au PACS/RIS ou aux consoles de mammographes, ces dispositifs visent à réduire les faux positifs, améliorer la détection précoce et soutenir les radiologues en période de forte charge.

    Solutions d’IA Lunit : déjà certifiées et utilisées dans 65 pays, elles arrivent dans les hôpitaux publics français

    Certifiées FDA et EU MDR, les solutions de Lunit sont utilisées dans plus de 65 pays et documentées par plus de 80 publications scientifiques. Leur adoption en France intervient dans un contexte de renforcement du programme national de dépistage. Au CHU de Lille, le Dr Eric Kamus décrit l’IA comme un « garde-fou » dans des conditions de travail exigeantes, soulignant son rôle de soutien au diagnostic et l’effet rassurant pour les patientes.

    Du côté d’UniHA, Bertrand Lepage, responsable de la filière Ingénierie Biomédicale, précise que le lancement de l’appel d’offres répond à un « intérêt croissant » des établissements pour ces technologies. L’objectif : garantir au secteur public un accès à des solutions équivalentes à celles du privé, dans un cadre contractuel harmonisé.

  • La HAS refuse l’accès précoce au Leqembi, invoquant une efficacité jugée « non pertinente » et des risques élevés

    Déjà approuvé dans plusieurs pays

    Le 9 septembre, la Haute Autorité de santé (HAS) a rejeté la demande d’accès précoce au Leqembi, un anticorps monoclonal développé par Biogen et Eisai contre la maladie d’Alzheimer. Ce traitement cible les plaques amyloïdes présentes dans le cerveau des patients à un stade très précoce de la pathologie, et a montré, lors d’essais cliniques, une réduction moyenne du déclin cognitif de 27 % après 18 mois.

    Déjà approuvé par les autorités sanitaires aux États-Unis, au Japon, au Royaume-Uni, en Chine, en Corée du Sud et dans plusieurs autres pays, le médicament représente un espoir pour les 900 000 personnes touchées par Alzheimer en France, selon l’Institut Pasteur.

    Suspension de l’accès précoce en attendant une évaluation classique du remboursement

    Des effets secondaires graves et un suivi par IRM contraignant

    Dans son avis, la HAS estime que les données cliniques fournies ne démontrent pas un bénéfice suffisamment pertinent au plan clinique pour justifier un accès précoce au remboursement. Elle pointe une “quantité d’efficacité modeste” ainsi qu’un “profil de tolérance préoccupant”, évoquant notamment des effets secondaires graves, tels que des œdèmes ou hémorragies cérébrales observés dès les premières injections. En raison de ces risques, la mise en œuvre du traitement nécessiterait un suivi renforcé, incluant des IRM régulières, ce qui impliquerait une réorganisation lourde du parcours de soins. Des exigences jugées difficiles.

    La décision suscite l’incompréhension dans la communauté médicale et parmi les associations de patients. Le refus d’un accès précoce ne signifie pas que le Leqembi ne sera jamais remboursé. La HAS doit encore statuer sur sa mise sur le marché via la procédure classique. Ce processus, plus long, pourrait toutefois compromettre son efficacité pour les patients actuellement éligibles, puisque le traitement n’est indiqué qu’en début de maladie.

    Quelles données cliniques et méthodologiques mobilisées ?

    Données cliniques et étude 

    L’efficacité de Leqembi repose principalement sur une étude de phase III, l’essai CLARITY-AD, menée chez des patients présentant une maladie d’Alzheimer au stade léger ou un trouble cognitif léger.

    • Critère principal : variation du score CDR-SB (Cognitive Dementia Rating – Sum of Boxes) à 18 mois.
    • Résultat : une amélioration statistiquement significative vs placebo, mais jugée modeste et non cliniquement pertinente par la HAS.
    • Critères secondaires : échelles ADAS-Cog 14 et ADCOMS ; effets également jugés non significatifs cliniquement.

    Corrélation incertaine entre biomarqueurs et effets cliniques

    • Le médicament a démontré une réduction de la charge amyloïde (plaques β-amyloïdes), un marqueur biologique de la maladie.
    • Toutefois, aucune corrélation robuste n’a été établie entre cette réduction et une amélioration fonctionnelle ou cognitive observable.
    • Les effets positifs sur l’imagerie amyloïde ont été observés chez seulement 40 % des participants (sous-groupe TEP), soulevant des risques de biais de sélection.

    Protocole de suivi : fortement contraignant

    Le traitement implique :

    • Une IRM préalable et répétée (notamment avant les 5e, 7e et 14e perfusions) pour surveiller les anomalies d’imagerie liées à l’amyloïde (ARIA).
    • Un génotypage ApoE ε4 obligatoire, excluant les patients homozygotes ApoE ε4 en raison d’un risque d’effets indésirables sévères.

    Effets indésirables relevés

    Le traitement est associé à un profil de tolérance préoccupant, avec plusieurs effets indésirables graves rapportés :

    • ARIA-E : œdèmes cérébraux vasogéniques
    • ARIA-H : microhémorragies cérébrales, hémorragies intracérébrales
    • Risque d’atrophie cérébrale, possiblement accéléré par les ARIA.

    Effet sur la qualité de vie : des données jugées insuffisantes pour soutenir le Leqembi

    L’impact du Leqembi sur la qualité de vie des patients n’a pas été évalué de manière robuste. La HAS relève que seules des analyses exploratoires ont été conduites, jugées insuffisantes pour conclure à un bénéfice tangible. En l’absence de données consolidées sur ce point, la HAS estime que l’innovation thérapeutique du Leqembi reste à démontrer, tant en matière de qualité de vie que d’évolution clinique réelle. Ce constat s’ajoute à une efficacité jugée modeste et à un profil de tolérance préoccupant, justifiant le refus d’un accès précoce au remboursement.

    Décision n° 2025.0204/DC/SEM du 4 septembre 2025 du collège de la Haute Autorité de santé portant refus d’accès précoce de la spécialité LEQEMBI (lécanémab)

    Questionnaire pour la contribution des associations d’usagers – Évaluation d’un médicament pour une demande d’autorisation d’accès précoce

  • Fin de la 2G en 2026 : des centaines de milliers de dispositifs de téléassistance à remplacer

    La fin des réseaux 2G/3G menace la continuité des services

    L’annonce de l’extinction progressive des réseaux mobiles 2G d’ici fin 2026, suivie de celle de la 3G à l’horizon 2029, suscite des inquiétudes parmi les professionnels des services connectés, notamment dans le champ sanitaire et médico-social. Orange prévoit l’arrêt de la 2G dès septembre 2026, Bouygues Telecom et SFR à la fin de la même année.

    Dans le domaine de la santé, les réseaux 2G et 3G demeurent largement utilisés pour des équipements essentiels comme les dispositifs de téléassistance à domicile, particulièrement en zones rurales ou mal couvertes par la 4G. Ces systèmes permettent aux personnes âgées ou en situation de handicap de contacter une aide d’urgence, via des boîtiers ou pendentifs connectés. Leur remplacement complet, estimé à plusieurs centaines de milliers d’unités, représenterait un chantier logistique et financier important, avec un risque de rupture de service en cas de défaillance ou de retard.

    Des délais « irréalistes » inquiètent les acteurs du secteur

    À quelques mois de cette échéance, l’Association française de téléassistance (Afrata) alerte sur l’ampleur du chantier à venir : environ 200 000 transmetteurs devront encore être remplacés à domicile pour assurer leur compatibilité avec les réseaux plus récents. Un remplacement à grande échelle qui représente un défi logistique, technique et financier.

    L’Afrata juge ces délais “irréalistes”, estimant qu’ils ne tiennent pas compte de la diversité des secteurs concernés ni des capacités d’adaptation des acteurs. Outre la santé, les réseaux 2G/3G sont encore utilisés dans la gestion de l’éclairage public, la télégestion de l’eau, les systèmes d’alarme, ou encore les ascenseurs, où ils assurent la communication avec les services de secours. Si les opérateurs justifient cette transition par une volonté de libérer des fréquences pour la 4G et la 5G, les acteurs du secteur appellent à un accompagnement renforcé, notamment en matière de financement, de coordination technique et de calendrier. Sans réponse adaptée, le risque est réel de voir certains usagers, en particulier les plus fragiles, confrontés à une interruption de services critiques, avec des conséquences sur leur sécurité.

  • E-santé en contexte de crise : quatre projets primés pour leur capacité d’action sur le terrain (Prix 2025 de l’ODESS)

    50 000 € par projet : la Fondation Pierre Fabre renforce son soutien à la e-santé dans les pays du Sud

    Quatre initiatives numériques retenues pour leur impact terrain en contexte de crise

    Dans un contexte international marqué par des crises sanitaires, climatiques et économiques, la Fondation Pierre Fabre, via l’ODESS, réaffirme son engagement en faveur d’un accès équitable aux soins. Depuis sa création en 2016, l’ODESS a identifié 191 projets de e-santé dans 80 pays, et en a soutenu 44, avec un accompagnement financier allant jusqu’à 50 000 € par initiative. À deux mois de sa 9e conférence internationale, l’Observatoire de la e-Santé dans les pays du Sud (ODESS) a distingué quatre projets numériques déployés en Asie et en Afrique, choisis parmi un nombre record de candidatures

    La conférence internationale 2025 de l’ODESS se tiendra le 9 octobre à Lavaur (Tarn, France), sur le thème « Santé numérique en contexte de crise ». L’événement réunira des acteurs institutionnels et de terrain venus de plus de dix pays, dont les ministères de la Santé du Liban et de la Thaïlande, l’UNICEF et le HCR. Il sera accessible en ligne, en direct et en replay.

    Surveillance, formation, environnement, maternité : les quatre axes des Prix ODESS 2025 et leur capacité à passer à l’échelle

    Parmi les 347 candidatures, quatre projets ont été retenus par un jury international, composé notamment d’Isabelle Adenot (Agence du numérique en santé), Cheick Oumar Bagayako (DIGISANTE-Mali) et Antoine Geissbuhler (Université de Genève).

    • Digital Disease Surveillance (Thaïlande) : Porté par le ministère thaïlandais de la Santé publique, ce système national de surveillance épidémiologique suit 60 maladies à déclaration obligatoire. Interfacée avec 1 500 établissements, la plateforme permet une collecte et une analyse en temps réel des données, facilitant une réponse sanitaire rapide.
    • Z-Waka (Vietnam, Cambodge, Myanmar) : Lancée en 2021, cette plateforme de formation continue certifiante a déjà été adoptée par 60 000 professionnels de santé. Conçue avec des partenaires publics et privés locaux, elle propose webinaires, conférences et modules e-learning pour renforcer les compétences hospitalières.
    • AI Respiratory Cloud (Afrique du Sud) : Développé par le projet AIrSynQ, ce dispositif associe capteurs environnementaux et intelligence artificielle pour surveiller les risques respiratoires liés à la pollution de l’air, responsable de 4,72 millions de décès en 2021 (GBD). Il vise également à orienter les politiques publiques environnementales.
    • Safe Delivery+ (Népal et 70 pays) : Créée par l’ONG Maternity Foundation, cette application mobile gratuite, traduite en cinq langues, a été utilisée par 455 000 professionnels. Elle améliore les compétences des sages-femmes dans les pays à revenu faible et intermédiaire via une approche d’apprentissage mixte.

    9 octobre : une conférence axée sur la résilience numérique en temps de crise

    La journée du 9 octobre abordera plusieurs enjeux liés à la santé numérique en situation de crise : santé mentale, désinformation, surveillance épidémiologique ou usage des données contextuelles. Elle sera ponctuée de tables rondes, keynotes et interviews des lauréats. Parmi les temps forts : une table ronde sur la santé mentale en crise, une keynote sur la lutte contre la désinformation, une discussion sur la surveillance épidémiologique par données géospatiales, ainsi qu’une intervention sur l’usage des données contextuelles.

  • Etude : un outil d’IA capable d’atténuer les biais dans les ensembles de données (JMIR)

    Détecter les biais au niveau des data

    Les algorithmes d’IA en santé sont souvent accusés de reproduire ou d’amplifier des biais discriminatoires (par exemple selon la race, le sexe ou l’âge). En effet, certains groupes démographiques peuvent être sous-représentés, et certaines maladies peuvent se manifester différemment ou être surdiagnostiquées selon les populations. L’existence de ces biais freinent l’utilisation en clinique des outils d’IA. Il existe des outils pour réduire ces biais, mais ils agissent surtout au niveau des modèles, pas des données.

    AEquity identifie trois biais fréquents avant l’entraînement des modèles d’IA en santé

    Sous-échantillonnage, labels inadaptés, groupes complexes

    C’est pourquoi des chercheurs de l’Icahn School of Medicine at Mount Sinai ont développé AEquity, un outil qui aide à détecter et à corriger les biais dans les ensembles de données de santé avant leur utilisation dans l’entraînement de modèles d’intelligence artificielle (IA) et d’apprentissage automatique. Concrètement, les chercheurs l’ont conçu autour d’un principe simple : mesurer la difficulté d’apprentissage des données selon les groupes. Ils commencent par prendre un petit sous-échantillon équilibré des données (par exemple 3 à 10 %). Et en suivant la vitesse à laquelle le modèle apprend pour chaque groupe (ex. hommes vs femmes, Noirs vs Blancs), ils calculent un score appelé. Si un groupe a besoin de beaucoup plus d’exemples pour atteindre le même niveau de performance, cela signale un biais. Ensuite, AEquity parvient à identifier la source du problème :

    • Un mauvais choix de label choisi (mal adapté, comme “coûts de santé”),
    • le sous-échantillonnage (trop peu de données pour un groupe),
    • la complexité d’un groupe (plus hétérogène, donc plus dur à modéliser).

    Une fois ce travail effectué, les chercheurs pourraient corriger le dataset avant même d’entraîner l’IA.

    L’équipe a ensuite testé AEquity sur différents types de données médicales : images, dossiers de patients et une grande enquête de santé publique (National Health and Nutrition Examination Survey) sur les coûts de santé, en utilisant divers modèles d’apprentissage automatique.

    Les résultats de cette étude ont été publiés le le 4 septembre dans le Journal of Medical Internet Research.

    Résultats : des biais réduits de 80%

    • Quand on utilisait les coûts comme critère, l’algorithme sous-estimait les besoins des patients noirs. Le bon critère était le nombre de maladies chroniques. Ainsi, la différence entre patients noirs et blancs disparaît quasiment.
    • Sur les radiographies thoraciques, AEquity a permis de réduire les écarts de performance entre patients noirs et blancs de 29 % à 96,5 % selon le diagnostic.
    • Sur les données issues de la National Health and Nutrition Examination Survey, AEquity a révélé un biais de label (le meilleur critère est la mortalité à 5 ans) et un biais de complexité (la combinaison race + mortalité est plus difficile à apprendre).
    • En suivant ses recommandations (bon critère + collecte ciblée de patients noirs), le biais entre patients noirs et blancs a été réduit d’environ 80 %.

    Ces résultats suggèrent qu’AEquity pourrait être utile aux développeurs, aux chercheurs et aux autorités de régulation. D’autant qu’il peut as’daptable à un large éventail de modèles d’apprentissage automatique, depuis des approches simples jusqu’aux systèmes avancés qui alimentent les grands modèles de langage. Et il peut s’appliquer à de petits comme à de grands ensembles de données.

    « Cette recherche marque une évolution cruciale de notre vision de l’IA en santé : non plus seulement comme outil d’aide à la décision, mais comme moteur d’amélioration de la santé dans toutes les communautés que nous servons », a déclaré le Dr David Reich, président du Mount Sinai Hospital. « En identifiant et en corrigeant les biais au niveau des ensembles de données, nous traitons le problème à la racine avant qu’il n’affecte la prise en charge. C’est ainsi que nous renforçons la confiance des communautés envers l’IA et veillons à ce que les innovations qui en découlent améliorent les résultats pour tous les patients, et pas seulement pour ceux qui sont le mieux représentés dans les données.»

    “Une partie de la solution”

    Cependant, pour corriger certains biais, AEquity recommande de collecter plus de données dans un groupe spécifique. Or, en pratique, recruter des patients sous-représentés est coûteux et parfois difficile. Et il reste limité à certaines tâches sans fournir d’explication causale.

    Le Dr Girish Nadkarni, dernier auteur de l’étude, a d’ailleurs précisé, que de tels outils ne constituaient qu’« une partie de la solution ». Si nous voulons que ces technologies servent réellement tous les patients, nous devons associer les avancées techniques à des changements plus profonds dans la manière dont les données sont collectées, interprétées et appliquées en santé. Tout repose sur la qualité des données, c’est le socle. »

    *Detecting, Characterizing, and Mitigating Implicit and Explicit Racial Biases in Health Care Datasets With Subgroup Learnability: Algorithm Development and Validation Study

    Gulamali F, Sawant AS, Liharska L, Horowitz C, Chan L, Hofer I, Singh K, Richardson L, Mensah E, Charney A, Reich D, Hu J, Nadkarni G
    J Med Internet Res 2025;27:e71757

  • Un test clinico-pathologique base sur l’IA affine le diagnostic du cancer du sein précoce

    Réduire les traitements intensifs inutiles en cancer du sein précoce

    La start-up française Spotlight Medical, spin off de l’institut Gustave Roussy vient de valider un test de diagnostic in vitro par intelligence artificielle, capable d’identifier un sous-groupe de patientes à faible risque métastatique parmi celles classées « haut risque » en cancer du sein précoce ER+/HER2−.

    Avec 2,3 millions de nouveaux cas et 685 000 décès annuels, le cancer du sein demeure la première cause de cancer chez la femme, selon l’OMS. Dans les pays industrialisés :

    • 1 femme sur 8 sera touchée au cours de sa vie ;
    • Il représente la première cause de mortalité par cancer chez la femme.

    Les recommandations actuelles prévoient une escalade thérapeutique par inhibiteurs de CDK4/6 pour les patientes ER+/HER2− à haut risque clinique. Mais aucun outil de routine ne distingue encore de façon fiable celles pouvant se limiter à l’hormonothérapie associée à la chimiothérapie.

    Un algorithme intégrant 14 paramètres

    Spotlight Medical a conçu un test pronostique clinique basé sur l’IA, exploitant des décennies de données patients pour optimiser les traitements anticancéreux. Cette nouvelle technologie de test d’IA combinant :

    • 4 variables clinico-pathologiques ;
    • 10 descripteurs morphologiques numériques issus d’une seule lame H&E.

    95,4 % de survie sans rechute métastasique à 9 ans

    Validé sur 633 patientes (cohortes CANTO + UNIRAD) et publié dans le Journal of Clinical Oncology, ce modèle a permis de reclasser une partie significative des malades avec ;

    • 95,4 % survie sans rechute observée rejoint celle de l’étude TAILORx pour les patientes N0 à risque intermédiaire (≈ 94,5 %) de survie sans rechute métastasique à 9 ans.
    • 79 % de réduction des événements métastasiques.

    Ce test identifie donc une population biologiquement à faible risque, comparable à un stade I, et pourrait éviter une escalade thérapeutique inutile à près de 50 000 femmes par an. Il ouvre la voie à une stratification thérapeutique personnalisée, limitant toxicités et coûts. Les prochaines étapes incluent son intégration dans des essais cliniques élargis et les procédures d’homologation.