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  • GeodAIsics lève 5 millions d’euros pour déployer son IA en médecine personnalisée

    Un financement sans capital-risque, financé exclusivement par le monde médical

    La start-up grenobloise GeodAIsics annonce une levée de fonds de 5 millions d’euros en série A, avec un actionnariat composé uniquement de médecins et de biologistes. Le capital est ouvert à des radiologues du réseau VIDI, des biologistes du groupement Les Biologistes Indépendants (LBI) ainsi qu’à des professionnels de santé indépendants. Cette configuration, sans fonds de capital-risque au conseil d’administration, positionne l’opération parmi les plus importantes levées de ce type dans la MedTech française récente.

    Un jumeau numérique au cœur de la technologie

    GeodAIsics Développe des solutions d’intelligence artificielle générative basées sur sa technologie brevetée de “Generative Manifold Learning” (GML). Ces outils exploitent des données multimodales (imagerie, biologie, etc.) pour créer un jumeau numérique du patient, ce qui facilite la détection précoce de maladies comme Alzheimer, l’insuffisance rénale, certaines infections ou cancers. Les algorithmes de GeodAIsics se veulent transparents et explicables, à destination des industriels intégrant ces briques logicielles dans leurs dispositifs médicaux. Les applications visent l’ensemble de la chaîne de soin, depuis l’acquisition des données (automates de biologie, machines de radiologie, de spectroscopie) jusqu’à la restitution des résultats (comptes rendus lisibles par les patients, atlas de population pour les médecins).

    “Notre compréhension de la chaîne de soin permet d’assurer à nos partenaires la pertinence et la robustesse des briques logicielles que nous développons”

    Dr Arnaud Attyé, cofondateur et directeur général de GeodAIsics.

    Cap sur l’Europe et l’Amérique du Nord

    Les fonds levés permettront à l’entreprise de finaliser le développement et la commercialisation de ses propres solutions, d’étendre ses partenariats industriels en Europe et en Amérique du Nord, et de renforcer ses équipes de recherche, développement et marketing/vente.

  • Spécialistes à distance sous 24h : Re:State prône l’annuaire NHS dopé à l’IA générative (rapport du think tank)

    • 70% des jours d’hospitalisation NHS concernent des maladies chroniques.
    • Le modèle hospitalier actuel génère des surcoûts sans gains cliniques démontrés.
    • Le suivi à distance et l’hospitalisation à domicile sont au cœur des recommandations du think tank Re:State
    • Des équipes locales « SWAT » accompagneraient le changement organisationnel.
    • Une messagerie sécurisée clinicien-à-clinicien est préconisée à l’échelle nationale.
    • L’IA générative doit accélérer la localisation des experts NHS via un annuaire intelligent.
    • Un financement stable sur 5 ans des Virtual Wards est proposé.

    Une logique post-guerre devenue inadaptée et coûteuse

    Historiquement conçu pour traiter des pathologies aiguës et infectieuses, l’hôpital britannique concentre aujourd’hui des ressources lourdes dans des bâtiments qui peinent à répondre aux besoins des patients chroniques et polymorbides. Près de 70 % des jours d’hospitalisation concernent des pathologies chroniques. Le rapport analyse les tentatives actuelles de déplacement de soins spécialisés vers les communautés (consultations spécialisées en soins primaires, centres diagnostiques communautaires). Si ces modèles améliorent ponctuellement l’accès et la satisfaction des patients, ils génèrent des surcoûts (dédoublement des ressources, dilution des compétences, augmentation de la demande induite) sans gain cliniquement prouvés. Le modèle actuel coûte cher, dégrade la productivité.

    70% des lits occupés par des soins chroniques : Re:State propose de décongestionner l’hôpital par le suivi virtuel

    Le think tank britannique Re:State propose de redéfinir l’hôpital autour du soin à distance et du suivi virtuel, notamment dans un modèle plus adapté à la prise en charge des maladies chroniques. Pour Re:State, l’avenir réside dans une approche « Hopital of the future : Hospital as a service, not a building » s’appuyant sur les capacités numériques : suivis à distance, hospitalisation à domicile et monitoring continu permettent de délivrer des soins complexes sans mobiliser systématiquement le lit hospitalier. Le rapport “Hospital as a service, not a building”, publié en mai 2025 appelle à une refonte du NHS et propose plusieurs pistes.

    21 mesures pour rediriger les ressources du NHS

    Repenser les parcours : prioriser les soins de proximité assistés par le spécialiste

    • Réviser les parcours multimorbidité-fraîgilité : Les systèmes intégrés de soins (ICS) doivent conduire des revues cliniques de leurs parcours, sur le modèle du programme “Get It Right First Time”, afin de mieux articuler soins primaires, secondaires et sociaux. L’objectif : renforcer la capacité des médecins généralistes, avec un appui spécialiste à distance.
    • Identifier les soins compatibles avec le virtuel : Un audit national devrait distinguer les actes nécessitant une présence physique de ceux adaptables à une approche « virtual first », posant les bases d’une réorganisation des parcours.
    • Tester de nouveaux financements en soins primaires : Re:State propose des pilotes de trois ans où les GPs seraient rémunérés à l’acte pour certaines consultations spécialisées, avec un tarif prenant en compte la complexité des cas multimorbides.
    • Déployer des équipes locales de transformation : Chaque ICS pourrait mobiliser des équipes « SWAT » d’experts en conduite du changement, financées par le Department of Health (DHSC), pour accompagner la mise en œuvre des nouveaux parcours.

    Miser sur la communication clinique en temps réel : Avis spécialisés sous 24h : l’atout d’un annuaire NHS boosté à l’IA générative

    • Un réseau national sécurisé clinicien-à-clinicien : Re:State recommande la création d’une plateforme de communication nationale, intégrant messagerie, visioconférence et partage de données en temps réel, opérant sous supervision du DHSC avec des exigences renforcées de cybersécurité.
    • Annuaire NHS dopé à l’IA : Un annuaire national adossé à de l’IA générative permettrait de localiser rapidement les experts pertinents dans l’ensemble du NHS, réduisant les délais d’avis spécialisé.
    • Incitations financières pour les avis à distance : Les ICS pourraient introduire des incitations (bonus ou pénalités) pour favoriser la participation des spécialistes à ces plateformes de conseil inter-cliniciens.

    Structurer l’hôpital autour du soin à distance : un financement sécurisé sur 5 ans

    • Remote General Hospitals : premiers pilotes : Trois ICS fusionnés pourraient expérimenter des “hôpitaux généraux à distance”, avec urgences virtuelles, dermatologie, ophtalmologie et suivi ambulatoire à distance comme noyau initial. L’évaluation porterait sur les coûts, les résultats cliniques et l’expérience patient.
    • Former massivement les cliniciens à la télémédecine : Le NHS et les Collèges médicaux seraient chargés d’intégrer la téléconsultation et le monitoring à distance dans les curricula de formation initiale et continue.
    • Financement pluriannuel des Virtual Wards : Le DHSC devrait accorder une enveloppe sur 5 ans pour stabiliser le financement des hôpitaux à domicile, assortie d’objectifs de capacitaire mesurables.
    • Intégrer les EHPAD dans les Virtual Wards : Des incitations tarifaires pourraient encourager les maisons de retraite à participer activement au suivi hospitalier à domicile, notamment via le monitoring connecté.
    • Interopérabilité des dispositifs connectés : Le NHS devra édicter des standards techniques pour assurer l’interopérabilité des dispositifs de monitoring avec les dossiers patients électroniques.

    Dossier clinique unifié : socle technique indispensable

    • Unification des données cliniques : Le Dossier Clinique Unifié (UCR) servirait de référentiel unique à tous les acteurs du NHS. Tous les EPR devront être compatibles UCR, facilitant le partage en temps réel et l’analyse populationnelle.
    • Standards nationaux de données et contrats EPR limités à 5 ans Le DHSC fixerait des standards obligatoires (codification, modèle de données, interopérabilité) et limiterait à 5 ans les contrats des fournisseurs de logiciels hospitaliers pour stimuler l’innovation et la compétition.

    Virtual Ward de Cambridge : 85 patients suivis à distance pour un tiers du coût habituel

    A Cambridge University Hospitals NHS Foundation Trust, le Virtual Ward est devenu un laboratoire du soin hospitalier à distance. Jusqu’à 85 patients peuvent y être pris en charge simultanément par une équipe réduite composée d’un consultant généraliste, d’un médecin junior et de 3 à 8 infirmiers. Basée dans un bureau au sein de l’hôpital Addenbrooke, l’équipe assure une surveillance continue via des dispositifs de monitoring à distance et une interface numérique de gestion des patients. Le coût moyen d’une journée d’hospitalisation virtuelle y est estimé à 90£, contre 300£ en hospitalisation conventionnelle. Surtout, les réadmissions à 30 jours y sont divisées par deux (6-10% contre 12% en hospitalisation classique). Ce modèle permet de décongestionner les lits physiques et de rediriger les ressources hospitalières vers des actes complexes non délocalisables.

    Une stratégie exportable ?

    L’approche de Re:State anticipe les mutations structurelles que connaîtront nombre de systèmes de santé sous la pression du vieillissement et des maladies chroniques. L’articulation entre soins de proximité renforcés, plateformisation des expertises et socle numérique interopérable dessine un modèle hôpital-hors-les-murs potentiellement exportable.

  • La CNIL publie ses recommandations pour encadrer le développement des systèmes d’IA utilisant des données personnelles

    La CNIL publie ses recommandations pour encadrer le développement des systèmes d’IA utilisant des données personnelles

    Les difficultés récurrentes liées à l’application du RGPD lors de l’entraînement des modèles d’intelligence artificielle ont conduit la CNIL à publier ses premières recommandations.

    Encadrer l’utilisation des données personnelles par les IA en formation

    L’utilisation de données personnelles expose les individus à des risques. La CNIL rappelle que le RGPD impose des conditions. Les recommandations s’appliquent aux systèmes d’IA fondés sur l’apprentissage automatique (machine learning), qu’ils soient conçus pour un usage défini ou pour des usages généraux (general purpose AI). Sont concernés aussi bien les systèmes dont l’apprentissage est statique que ceux qui s’adaptent en continu à partir de nouvelles données d’utilisation. La phase de développement uniquement est couverte par ces recommandations, incluant la conception du système, la constitution de la base de données et l’apprentissage. Le déploiement opérationnel n’en fait pas partie.

    La CNIL souligne que ses recommandations tiennent compte du règlement européen sur l’intelligence artificielle, le RGPD et le règlement IA s’appliquant conjointement lorsque des données personnelles sont traitées. Ces recommandations viennent ainsi compléter le cadre européen en précisant les obligations en matière de protection des données.

    Comment fixer la durée de conservation des données selon la CNIL ?

    Les 7 étapes de conformité :

    • Définir l’objectif du système d’IA (finalité) : Les responsables doivent déterminer de manière précise et documentée la finalité poursuivie par le système d’IA. Cette définition doit être spécifique, explicite et légitime au regard du RGPD, afin de limiter les usages secondaires non prévus des données.
    • Déterminer les responsabilités des différents acteurs : La gouvernance du projet doit être clarifiée pour identifier qui, parmi les acteurs impliqués (fournisseurs de données, développeurs, commanditaires), est responsable de traitement, sous-traitant ou co-responsable de traitement, au sens du RGPD.
    • Identifier la base légale autorisant le traitement des données personnelles : Chaque traitement doit reposer sur une base juridique appropriée (consentement, intérêt légitime, obligation légale, exécution d’un contrat, intérêt vital ou mission d’intérêt public). Le choix de cette base doit être justifié et cohérent avec la finalité définie.
    • Vérifier la possibilité de réutiliser certaines données existantes : Avant de collecter de nouvelles données, les responsables doivent évaluer si des données déjà collectées peuvent être réutilisées dans le respect des principes de limitation de la finalité, de durée de conservation et de minimisation.
    • Limiter les données personnelles à celles strictement nécessaires : La constitution des bases d’apprentissage doit être guidée par le principe de minimisation des données. Seules les données pertinentes et indispensables à l’objectif doivent être intégrées, afin de réduire les risques d’exposition excessive des individus.
    • Fixer une durée de conservation des données : Les responsables doivent prévoir des durées de conservation limitées et justifiées en fonction des objectifs poursuivis et des obligations légales. Une fois la durée expirée, les données doivent être supprimées ou anonymisées.
    • Réaliser une analyse d’impact sur la protection des données (AIPD) : Lorsque le traitement est susceptible d’engendrer des risques élevés pour les droits et libertés des personnes, une AIPD doit être réalisée avant le démarrage du projet afin d’identifier, évaluer et réduire ces risques.

    Des fiches à venir

    La CNIL annonce la publication prochaine de nouvelles fiches abordant des thématiques spécifiques : collecte de données sur internet, recours à l’intérêt légitime comme base légale, exercice des droits des personnes concernées, ou encore recours à des licences ouvertes. Ces fiches feront l’objet d’une consultation publique.

    Développement des systèmes d’IA : les recommandations de la CNIL pour respecter le RGPD

  • Carmat lance un appel aux dons (35M€) pour éviter la cessation des paiements

    Une échéance qui approche dangereusement 

    Concepteur du cœur artificiel Aeson, Carmat annonce l’ouverture d’une campagne de dons, accessible à tout le monde. La société est dans une situation financière périlleuse. Son besoin de financement sur les douze prochains mois est estimé à 35 millions d’euros. Un financement supplémentaire de 4,5 millions d’euros sera nécessaire avant fin juillet 2025. Le reste des besoins de financement devrait être couvert au fil des mois suivants pour atteindre les 35 millions d’euros recherchés.

    “Dans un environnement très dégradé, et malgré tous nos efforts, nous ne sommes pas parvenus à ce jour à sécuriser les financements nécessaires à la poursuite de notre mission“.

    Stéphane Piat, directeur général de Carmat.

    Un appel au grand public

    La société précise que cette campagne de dons vise à mobiliser la solidarité du public pour soutenir son activité et permettre de continuer à proposer une solution de suppléance cardiaque pour les patients en insuffisance cardiaque terminale. Le cœur artificiel d’Aeson est conçu comme une alternative à la transplantation cardiaque. Le dispositif est déjà utilisé chez certains patients dans le cadre d’autorisations d’utilisation ou d’études cliniques.

    En 2022, 411 greffes de cœur ont été réalisées en France, contre 425 en 2019. Le taux de survie à 1 an après transplantation cardiaque est estimé à 85 à 90 % selon les registres nationaux et internationaux, à savoir approximativement 12 ans.

  • IA générative en santé : une méthodologie en 7 étapes pour accompagner les établissements dans son intégration

    Un parcours méthodologique pour les hôpitaux

    L’Association des directeurs d’hôpital (ADH), la Fédération hospitalière de France (FHF), la Fédération de l’hospitalisation privée (FHP), FIA-PRO et Unicancer publient une fiche méthodologique à destination des établissements de santé souhaitant déployer l’intelligence artificielle générative. Conçue à partir de retours d’expériences terrain, cette ressource détaille un parcours en sept étapes pour encadrer la mise en œuvre de ces technologies.

    La méthodologie proposée vise à :

    • Structurer les projets avec une approche progressive.
    • Sécuriser les usages en conformité avec la réglementation.
    • Favoriser l’adhésion des professionnels de santé et des patients.
    • Optimiser les effets sur la qualité des soins et l’organisation hospitalière.

    Les cas d’usage recommandés couvrent plusieurs domaines : aide au diagnostic, dépistage, chirurgie assistée …

    Le cadrage préconise que le projet doit être piloté par un leader identifié, avec un temps dédié et des conditions favorables à sa mission. Un comité d’éthique multidisciplinaire (professionnels, patients, juristes) est prévu pour superviser l’usage responsable de ces technologies. La première étape opérationnelle consiste à analyser les besoins des différents services (cliniques, administratifs, formation), en consultant les équipes concernées. Des actions de formation initiale et continue sont recommandées, accompagnées d’ateliers pratiques. L’évaluation de l’infrastructure existante (interopérabilité, standardisation des données) et la planification des financements. Le choix des outils repose sur des critères de qualité et de performance : marquage CE, preuves d’efficacité pour les dispositifs médicaux, intégration au workflow existant, possibilité de co-développement avec industriels ou académiques, et indicateurs de performance. Le déploiement s’effectue par projets pilotes, dans des services volontaires. Un chef de projet opérationnel accompagne le leader stratégique. Par ailleurs, la montée en charge se fait par étapes avec retour d’expérience.

    La conformité avec le RGPD, la CNIL et le marquage CE est exigée

    La fiche propose une feuille de route articulée en sept étapes :

    • Cadrage stratégique : définition d’une gouvernance, désignation d’un leadership légitime et formulation d’un cadre éthique.
    • Évaluation initiale et préparation : analyse des besoins, mobilisation des équipes et audit de l’infrastructure.
    • Sélection et validation des outils : identification des cas d’usage pertinents et évaluation des solutions.
    • Déploiement progressif : mise en œuvre via des projets pilotes avec retour d’expérience.
    • Respect du cadre réglementaire : prise en compte de la sécurité des données et du consentement éclairé.
    • Suivi et amélioration continue : mesure des impacts et diffusion des apprentissages.
    • Vigilance éthique permanente : prévention des biais, maîtrise des limites et respect des valeurs du soin.

    Un document à destination de l’ensemble des acteurs du secteur

    La fiche est conçue pour répondre aux besoins de différents profils : directions d’établissements, professionnels de santé porteurs d’innovation, DSI hospitaliers, équipes pédagogiques et de recherche, ainsi que les industriels du numérique en santé. Elle ambitionne de favoriser une adoption responsable, adaptée aux spécificités du système hospitalier français.

    Fiche méthodologique implémentation IA Générative

  • Le CNOM trace ses lignes rouges face à l’irruption de l’IA dans le soin

    Le CNOM refuse la téléconsultation déterritorialisée

    Le rapport d’activité 2024 du Conseil national de l’Ordre des médecins souligne la montée en puissance des outils numériques dans la pratique médicale. Face à cette évolution, l’Ordre propose des ajustements pour garantir que les intérêts des patients et les principes déontologiques demeurent prioritaires.

    Sur le plan interne, l’Ordre poursuit sa dématérialisation : inscriptions en ligne, bulletins numériques, et diffusion via ses newsletters et réseaux sociaux. Une économie de 1 million d’euros est dégagée sur les coûts d’impression. Mais l’essentiel du rapport se concentre sur l’encadrement de la transformation numérique de la pratique médicale. Sur la télémédecine, le CNOM réaffirme son opposition à l’exercice médical exclusivement à distance, sans ancrage territorial et sans connaissance préalable du patient. Les dispositifs commerciaux implantés dans des espaces publics sont explicitement visés. Le CNOM rappel qu’il a participé aux travaux de la Haute autorité de santé (HAS) pour définir les conditions d’exercice de ces pratiques.

    Au-delà des aspects organisationnels, le rapport met en garde contre la financiarisation croissante de certains segments de l’offre de soins numériques. L’entrée de capitaux non médicaux dans les sociétés d’exercice libéral (SEL) médicales est identifiée comme un facteur de déstabilisation potentielle de l’indépendance professionnelle.

    L’ordre veut intégrer l’IA dès les études médicales

    L’intelligence artificielle (IA) fait l’objet d’une attention. Le Think Tank “IA et Santé” de l’Ordre a multiplié les travaux et les échanges institutionnels au fil de l’année. Plusieurs points de vigilance sont formulés.

    • Le premier concerne la responsabilité médicale. Pour l’Ordre, l’utilisation de systèmes d’aide à la décision fondés sur l’IA ne peut diminuer la responsabilité propre du médecin. L’accès aux données d’entraînement des algorithmes, la transparence sur les biais potentiels et les performances réelles des dispositifs sont jugés indispensables.
    • L’Ordre souligne aussi l’insuffisance actuelle de la formation initiale des médecins aux outils numériques. Il propose que la compétence dans l’utilisation critique des outils d’IA soit intégrée dans les cursus universitaires, afin d’éviter une dépendance passive aux solutions.
    • Sur le plan réglementaire, le CNOM a soumis en 2024 une révision du code de déontologie, incluant un nouvel article dédié aux pratiques numériques. Ce texte rappelle les obligations de vérification des outils par le médecin et la protection renforcée des données de santé des patients.

    Au fil des pages du rapport, une ligne directrice se dégage : le numérique et l’IA sont appelés à transformer durablement la pratique médicale, mais sans que la responsabilité clinique et les garanties déontologiques soient affaiblies. Le CNOM entend poursuivre en 2025 son travail avec les pouvoirs publics pour stabiliser un cadre juridique adapté à ces nouvelles pratique.

    Rapport d’activité 2024 du CNOM : Protéger, organiser, anticiper. L’ordre face aux défis de demain – Juin 2025.

     

     

  • Etude : une IA multimodale pour mieux dépister, pronostiquer, suivre les maladies de peau (Nature)

    PanDerm : une IA évaluée sur plus de 7 tâches cliniques en dermatologie

    L’apprentissage profond a déjà largement montré des performances remarquables — égalant ou dépassant parfois les dermatologues — pour le diagnostic et la prise en charge des maladies de la peau. Mais, les modèles d’IA actuels en dermatologie restent limités à des tâches isolées, comme le diagnostic du cancer de la peau à partir d’images dermoscopiques. Autant dire que cela réduit leur utilité dans des contextes cliniques réels variés. 

    C’est pourquoi une équipe internationale dirigée par des chercheurs australiens de l’Université Monash ont développé PanDerm. C’est un outil qui a été évalué sur un large éventail de tâches cliniques : dépistage du cancer de la peau, prédiction du risque de récidive ou de propagation, évaluation du type de peau, comptage de grains de beauté, suivi de l’évolution des lésions, diagnostic d’un large éventail d’affections cutanées, et segmentation des lésions. « Les modèles précédents avaient du mal à intégrer et traiter différents types de données et méthodes d’imagerie, ce qui limitait leur utilité pour les médecins dans des contextes réels variés », explique le Pr associé Zongyuan Ge, expert en IA et vision par ordinateur à la Faculté des technologies de l’information de l’Université Monash et co-auteur principal de l’étude.  

    Un outil qui analyse différents types d’images 

    Entraîné sur plus de deux millions d’images cutanées, le modèle a utilisé des données issues de 11 institutions dans plusieurs pays, couvrant quatre types d’imagerie médicale (photos en gros plan, images dermoscopiques, lames pathologiques et photographies corporelles complètes).  

    PanDerm a été évalué sur différentes tâches : 

    • le dépistage du cancer de la peau, 
    • la stratification des risques, 
    • le diagnostic différentiel d’affections cutanées courantes et rares, 
    • la segmentation de lésions, 
    • le suivi longitudinal, 
    • la prédiction de métastases et le pronostic. 

    Les résultats de leur étude ont été publiés le 22 avril dans Nature Medicine.  

    Résultats : l’IA améliore le diagnostic de 11% 

    • L’IA a permis de repérer des mélanomes précoces avec 10 % de succès en plus que les cliniciens, en comparant l’évolution des lésions dans le temps. 
    • Panderm a aidé les dermatologues à poser un meilleur diagnostic de cancer de la peau, en améliorant leur précision de 11 % à partir d’images spécialisées. 
    • Les médecins non spécialistes de la peau ont pu mieux reconnaître 128 maladies cutanées avec 16,5 % d’erreurs en moins sur des photos cliniques classiques. 

    « Comprendre les maladies cutanées comme les dermatologues » 

    Ces résultats mettent en évidence la plus-value apportée par cet outil. En effet, ces performances ont été obtenues en ayant recours à seulement 5 à 10 % des données annotées généralement requises. Toute la différence repose sur l’approche multimodale. « En entraînant PanDerm avec des données issues de différentes techniques d’imagerie, nous avons créé un système qui comprend les maladies cutanées comme le font les dermatologues : en synthétisant les informations issues de différentes sources visuelles, » indique le premier auteur de l’étude. Le Pr H. Peter Soyer, directeur du Dermatology Research Centre de l’Université du Queensland et co-auteur principal, ajoute que PanDerm « pourrait donc être particulièrement utile dans des contextes très sollicités ou à ressources limitées, ou en soins primaires où l’accès aux dermatologues est restreint. » 

    PanDerm n’est pas encore utilisé en routine dans les hôpitaux, il est en phase de test. Les chercheurs veulent s’assurer qu’il fonctionne bien dans la vraie vie, pas seulement en laboratoire. Les chercheurs prévoient par conséquent de l’évaluer sur davantage de maladies de peau, pas seulement les plus courantes comme le mélanome ou l’eczéma, de vérifier que l’IA donne des résultats fiables chez tous les patients, quel que soit leur âge, couleur de peau, ou leur origine géographique et qu’il fonctionne bien dans différents types d’hôpitaux, en ville ou en zone rurale. 

    * A multimodal vision foundation model for clinical dermatology 

    Yan, S., Yu, Z., Primiero, C. et al. Nat Med (2025). 

    https://www.nature.com/articles/s41591-025-03747-y 

     

  • La Corée du Sud investit 7 M$ dans un outil IA de dépistage précoce de l’autisme

    1 % des enfants concernés

    Deux universités sud-coréennes lancent un projet de 7 millions de dollars pour développer un outil de dépistage précoce de l’autisme, fondé sur le big data et l’intelligence artificielle. L’autisme touche environ 1 % des enfants en Corée du Sud, soit 25 000 cas annuels selon l’OMS (source OMS, 2023). Le diagnostic précoce est essentiel, mais 30 % des cas sont identifiés après l’âge de 4 ans. Les outils actuels, basés sur des évaluations cliniques, restent généraux et non structurés. Trois limites sont identifiées :

    • Absence d’analyse automatisée de bases de données massives ;
    • Forte variabilité inter-clinicienne, influencée par les contextes culturels ;
    • Manque de standardisation nationale.
      L’écart moyen entre les premiers signes et l’intervention est de deux ans.

    L’IA au service du diagnostic

    Des psychiatres pédiatriques du Yonsei University College of Medicine et du Seoul National University Hospital, en partenariat avec SK Telecom, ont créé un « AI Living Lab » dédié à l’autisme. Le dispositif repose sur des bases de données cliniques et comportementales structurées :

    • Collecte de données (biométriques, comportementales, génétiques) auprès de 12 300 enfants à risque, incluant imagerie haute résolution, données linguistiques et oculométriques ;
    • Modélisation IA explicable générant un moteur de scoring ;
    • Interface destinée aux professionnel·le·s de santé, intégrable en téléconsultation.

    Résultats cliniques prometteurs

    Une étude menée sur 958 enfants a évalué des images rétiniennes via un réseau de neurones convolutifs (CNN ResNext-50). Les résultats sont encourageants :

    • Sensibilité de 88 % ;
    • Spécificité de 85 %.
      L’étude a reçu l’approbation des comités d’éthique. À Singapour, une solution analogue, Enigma, a réduit de 20 % le temps administratif par patient dans les hôpitaux tests.

    Perspectives d’usage clinique

    Les chercheurs poursuivent la validation d’un modèle d’IA structuré basé sur l’analyse croisée des données biométriques et comportementales. Deux objectifs sont visés :

    • Développement d’un outil de dépistage précoce s’appuyant sur le big data ;
    • Interopérabilité via des API médicales pour cliniciens et familles.

    L’approche pourrait être étendue à d’autres troubles du neurodéveloppement :

    • Trouble du déficit de l’attention avec ou sans hyperactivité (TDAH) ;
    • Troubles du langage (dysphasie) ;
    • Troubles des apprentissages (dyslexie, dyspraxie) ;
    • Troubles de la coordination motrice ;
    • Formes précoces de schizophrénie infantile.

    Des coopérations sont en cours avec Singapour et l’Inde pour enrichir les bases de données, diversifier les profils culturels et renforcer la robustesse des modèles IA.

     

  • Réutilisation des données de santé : le nombre de solutions recensées par l’Anap et le HDH double depuis 2024

    Un nombre de solutions qui double en l’espace de quelques mois

    Cette édition 2025 marque un tournant quantitatif et qualitatif. L’année dernière, seuls dix éditeurs avaient été recensés, tous ayant répondu à un premier questionnaire exploratoire. Parmi eux figuraient Arkhn, Codoc, Enovacom, Euris Health Cloud, Hopsiia, Lifen, Loamics, MedTrucks, MipihSIB (devenu depuis …) et Ospi. Cette année, ils sont vingt à avoir participé, doublant quasiment la volumétrie initiale et reflétant la dynamique d’un marché en structuration rapide.

    Deux acteurs présents en 2024 ne figurent cependant plus dans cette nouvelle édition : Loamics et Ospi. Aucune mention directe n’explique leur absence dans le document. Toutefois, au regard de la méthodologie décrite, plusieurs hypothèses se dégagent. L’enquête 2025 repose sur une participation volontaire via un questionnaire diffusé publiquement en janvier. Leur retrait pourrait ainsi s’expliquer par un choix stratégique de ne pas répondre, un désengagement du secteur de la santé, ou bien une recentrage sur d’autres verticales. Il est aussi possible que leur maturité fonctionnelle ou leur inscription dans des cas d’usage concrets sur le terrain n’aient pas suffisamment progressé pour justifier une nouvelle participation.

    À l’inverse, plusieurs nouveaux venus intègrent ce panorama : des acteurs spécialisés comme Vidal, Calmédica, Rhisa ou Adlin Science, mais aussi des solutions encore émergentes comme Yunohit ou Ana Healthcare.

    Des solutions classées en quatre grandes familles :

    Pour donner de la lisibilité à cette diversité croissante, l’analyse proposée distingue quatre grandes familles de solutions, en fonction de leur ancrage technologique et fonctionnel :

    D’abord, les solutions dites “natives”, directement issues d’éditeurs historiquement implantés dans les établissements. C’est le cas du MipihSIB, de Dedalus ou de Cpage, dont les solutions sont souvent perçues comme des prolongements logiques des SIH existants. Elles répondent bien aux besoins de pilotage interne, de reporting ou de dialogue de gestion.

    Viennent ensuite les solutions spécialisées, positionnées sur des niches fonctionnelles précises. Vidal Sentinel se consacre à la détection des effets indésirables médicamenteux. Calmédica propose un outil de télé-suivi des patients. Sancare structure des données PMSI, et MedTrucks facilite la modélisation territoriale des parcours de soins.

    Une troisième famille regroupe les plateformes orientées données médicales complexes, en particulier la biologie, l’imagerie, la génétique ou l’anatomopathologie. On y retrouve des solutions comme Lifen, Alia Santé, Biwako, Medsavana, ANA Healthcare ou encore Rhisa, souvent utilisées pour la création de cohortes multicentriques ou la structuration fine des données sources.

    Enfin, certaines plateformes apparaissent comme des socles techniques génériques pour des projets d’EDS variés. Codoc, Arkhn, Enovacom, Adlin ou Euris Health Cloud sont capables d’absorber de multiples sources hétérogènes, de standardiser les données selon les formats OMOP ou FHIR, et de fournir des environnements complets d’analyse, de visualisation et d’exploitation de la donnée. Ces solutions sont souvent celles qui intègrent le plus grand nombre de fonctionnalités dans le cycle de vie de la donnée, de l’extraction à la réversibilité, en passant par la pseudonymisation, le data lineage ou l’analyse statistique.

    Des solutions qui montent en gamme depuis 2024

    Si l’Anap et le HDH prennent soin de ne pas hiérarchiser les éditeurs, plusieurs constantes émergent. Parmi les cinq axes fonctionnels analysés dans le panorama – extraction, qualité, exploitation, sécurité et réversibilité -, on observe des écarts significatifs entre les solutions, tant sur la profondeur des fonctionnalités que sur leur articulation.

    En matière d’extraction des données, la majorité des solutions sait aujourd’hui traiter des formats structurés, semi-structurés (comme le JSON) et non structurés. Mais seules certaines plateformes, telles que Hopsiia, Enovacom, Codoc ou Arkhn, se démarquent réellement par leur capacité à agréger des flux hétérogènes issus de nombreux applicatifs du SIH, grâce à des connecteurs robustes ou à l’intégration de logiques de data streaming.

    La mise en qualité de la donnée – comprenant la pseudonymisation, la restructuration de texte libre, la standardisation en formats OMOP ou FHIR, et le data lineage – reste encore un différenciateur fort. Peu de solutions maîtrisent l’ensemble de ces briques : Arkhn, Adlin Science, Enovacom et, dans une moindre mesure, Savana et Codoc, proposent des chaînes de traitement quasi complètes.

    Mais c’est sans doute sur l’exploitation des données que les écarts sont les plus manifestes. Certaines solutions se limitent à fournir un accès en consultation ou des exports bruts, quand d’autres intègrent de véritables environnements analytiques. Adlin Science, Arkhn, Hopsiia et Codoc proposent ainsi des plateformes intégrées capables de répondre à une large palette de besoins : analyses statistiques en R ou Python, exploitation visuelle via dashboarding, moteur de recherche dans les bases pseudonymisées, ou encore environnement de développement intégré (IDE) pour les data scientists. Ces solutions s’adressent donc aussi bien à des utilisateurs avancés qu’à des équipes projets moins techniques, grâce à des interfaces no-code de plus en plus présentes.

    Sur le plan de la sécurité, le panorama confirme une montée en gamme. Si la certification ISO 27001 n’est pas encore généralisée, la plupart des solutions ont intégré les exigences fondamentales : séparation des rôles, traçabilité, double authentification, intégration dans les SSO. Enfin, la réversibilité reste le point noir de l’écosystème. Peu d’acteurs offrent des garanties complètes sur la restitution des données, des métadonnées, des codes et des modules en cas de changement de prestataire. Arkhn est l’un des rares à proposer une ouverture de bout en bout, là où d’autres se limitent à des exports partiels ou dans des formats propriétaires.

  • SESAM-Vitale : une adoption massive, mais des segments encore à la traîne, les éditeurs accélèrent avant la fin des TLA

    • Concentration du marché : Quelques éditeurs captent plus de 85 % du marché.
    • Retards de certains segments : Les laboratoires peinent à migrer vers l’Addendum 8, freinant l’homogénéisation.
    • Interopérabilité incomplète : Certains services (contraception d’urgence, IVG) restent faiblement déployés.
    • Fin des TLA et mobilité : L’arrêt des TLA impose d’accélérer le déploiement des solutions mobiles.
    • Hétérogénéité des équipements : Le niveau de mise à jour des postes et lecteurs reste variable selon les professions.
    • Structuration des acteurs via les fédérations : Les organisations professionnelles influencent les évolutions réglementaires.
    • Adaptation des petits éditeurs : Les plus petites structures peinent à suivre les mises à jour règlementaires.

    Interopérabilité et services socles : l’intégration progresse mais reste inégale selon les professions et les outils

    Le GIE SESAM-Vitale publie l’édition 2024 de son étude de marché annuelle consacrée aux Entreprises du Numérique en Santé. Cette nouvelle édition met en évidence les grandes tendances à l’œuvre dans un écosystème, marqué notamment par :

    • L’élargissement progressif du paysage des acteurs, entre industriels établis, startups innovantes et nouveaux services numériques liés à Mon espace santé.
    • L’ancrage des usages numériques dans les pratiques professionnelles, notamment via l’application carte Vitale, l’ordonnance dématérialisée et l’intégration des services socles.
    • L’évolution des technologies et des enjeux d’interopérabilité au sein des outils métiers.

    L’étude s’attache également à analyser les dynamiques économiques du secteur, le positionnement des fournisseurs de solutions pour les professionnels de santé libéraux et les établissements, ainsi que les perspectives à moyen terme.

    Concentration du marché SESAM-Vitale, 85 % des professionnels équipés par 18 éditeurs

    En 2024, le nombre de professionnels de santé qui utilisent la télétransmission SESAM-Vitale est de 414 816. Sur les 180 éditeurs de solutions de télétransmission SESAM-Vitale, 18 concentrent 85,42 % des parts de marché. Cette concentration s’explique par la capacité des leaders à intégrer rapidement les nouvelles obligations réglementaires et les attentes fonctionnelles des praticiens. Parmi eux :

    Concernant le volume des feuilles de soins électroniques, Equasens (20 %), Everys (16 %) et CompuGroup Medical (11 %) se distinguent. Le marché des éditeurs reste donc concentré autour de quelques acteurs dominants.

    Migration vers l’Addendum 8 : 91,6 % des professionnels équipés en un an

    En un an, la migration vers l’Addendum 8 a franchi un cap important : de 45,7 % d’équipements conformes fin 2023, le taux bondit à 91,6 % fin 2024. Pharmaciens (97,3 %) et auxiliaires médicaux (95,9 %) ont largement achevé leur mise à niveau. Le retard des laboratoires, limités à 0,7 %, interroge cependant sur la capacité de certains segments à suivre le rythme imposé par les nouvelles versions du cahier des charges SESAM-Vitale.

    L’intégration des services de l’Assurance Maladie progresse également dans les logiciels métiers. Près de 99,5 % des professionnels utilisent le téléservice ADRi pour vérifier en ligne les droits des patients. Le suivi des remboursements et des rejets en tiers payant est désormais standard (98,5 %). Quelques dispositifs plus récents restent encore à généraliser, à l’image de la contraception d’urgence (14,6 % de déploiement) ou du tiers payant IVG (72,1 %).

    3 595 établissements et 33 000 transporteurs raccordés aux services de facturation SESAM-Vitale

    Le marché ne se limite pas à la médecine de ville. Du côté hospitalier, 3 595 établissements sont équipés de logiciels de gestion administrative du patient (GAP), fournis par 31 éditeurs, dont Dedalus France ou Maincare Solutions. Côté transport, 33 423 acteurs (ambulanciers et taxis conventionnés) utilisent les services SESAM-Vitale pour la facturation, un segment dominé par LOMACO.

    L’arrivée de l’appli carte Vitale pousse à l’adoption de lecteurs polyvalents. En janvier 2025, 58 modèles référencés par 14 fabricants sont disponibles, combinant lecture des QR codes, NFC et cartes physiques. Cette offre adaptée vise à répondre à la réduction des ports USB sur les postes de travail et à simplifier l’équipement des praticiens.

    Accompagner la fin des TLA

    Le retrait définitif du support des terminaux lecteurs applicatifs (TLA), prévu pour juillet 2025, oblige les éditeurs à proposer des alternatives mobiles. Aujourd’hui, 21 solutions mobiles SESAM-Vitale sont commercialisées par 15 éditeurs. Trois architectures se partagent le marché : solutions “online”, “réparties” et “compactes”. Les auxiliaires médicaux (96 % équipables), sages-femmes (75 %) et médecins généralistes (62 %) figurent parmi les premiers utilisateurs visés. En parallèle, les offres techniques d’intégrateurs permettent aux éditeurs de construire rapidement leurs solutions mobiles à partir de composants logiciels spécialisés.

    GIE SESAM-Vitale. Étude de marché 2024 des entreprises du numérique en santé. Paris : GIE SESAM-Vitale ; 2024.