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  • Rôle de l’IA dans la prédiction et la gestion de l’obésité (revue de littérature)

    L’article intitulé « Harnessing Artificial Intelligence in Obesity Research and Management: A Comprehensive Review » a été publié en 2025 dans la revue Diagnostics par Azmi et al., issus principalement du Scientific Research Center du Ministère de la Défense en Arabie Saoudite. Cette revue analyse les applications cliniques et de recherche de l’intelligence artificielle (IA), en particulier l’apprentissage automatique (machine learning, ML) et l’apprentissage profond (deep learning, DL), dans la compréhension, la prédiction et la gestion de l’obésité.

    1,2 Mds d’obèse en 2030 selon une projection de l’OMS à travers le monde

    L’obésité représente un défi sanitaire mondial en raison de sa prévalence croissante et de ses nombreuses comorbidités associées telles que le diabète de type 2, les maladies cardiovasculaires, certains cancers et les troubles respiratoires. En 2014, l’OMS estimait que 600 millions de personnes étaient obèses avec une projection à près de 1,2 milliard en 2030. Cette pathologie complexe est influencée par des facteurs génétiques, épigénétiques, comportementaux et environnementaux.

    L’objectif des auteurs à travers cet article est d’explorer comment l’IA, via ses méthodes ML et DL, peut améliorer la recherche et la prise en charge de l’obésité en s’appuyant sur les données cliniques, génétiques et environnementales. La revue s’appuie sur une analyse rigoureuse d’études observationnelles, de revues systématiques et d’applications cliniques récentes.

    Applications de l’IA dans la prédiction et la détection de l’obésité

    De nombreux modèles ML et DL ont été développés pour prédire l’obésité et ses risques associés à partir de données hétérogènes. Les auteurs ont mis en avant différents travaux à ce propos dans leur revue.

    Prédiction précoce chez l’enfant :

    Dugan et al. ont comparé six modèles ML sur un dataset pédiatrique (CHICA) avec 167 variables, montrant que les modèles random tree et ID3 étaient les plus sensibles à la prédiction d’obésité après 2 ans, avec un facteur prédictif clé étant le surpoids avant 2 ans

    Facteurs socio-environnementaux chez l’adolescent :

    Allen et al. ont utilisé des forêts aléatoires pour analyser 120 variables socio-économiques et environnementales dans l’étude ABCD (22 sites aux USA), révélant des interactions complexes entre niveau d’éducation, revenu, pollution, activité physique et obésité

    Prédiction génétique :

    Wang et al. ont employé des modèles ML (SVM, KNN, arbres décisionnels) sur des SNPs issus de séquençage nouvelle génération, identifiant 9 SNPs clés pour prédire le risque d’obésité avec une précision de 70,77% et une sensibilité de 80,09%

    Comparaison de modèles :

    Plusieurs études ont montré que les algorithmes de gradient boosting (GB), XGBoost (XGB) et random forest (RF) surpassent d’autres méthodes en précision, rappel et F1-score, avec des performances atteignant jusqu’à 98% d’exactitude dans certains cas.

    Ci-dessous un extrait du tableau des auteurs regroupant des études avec les modèles testés les données utilisées, et les performances observées, soulignant la diversité des approches et leur efficacité variable selon le contexte.

    Extrait du tableau 1 : synthèse des études

    Auteurs Objectif de l’étude Modèles testés et données utilisées Modèle(s) performant(s) Résultats clés (précision, sensibilité, etc.)
    Almeida et al. Prédiction du % de masse grasse chez l’enfant Réseaux de neurones (NN), modèles logistiques, données anthropométriques (n=3084) NN Précision supérieure pour la classification « normal »/« obèse »
    Carvalho et al. Reconnaissance d’exercices physiques chez l’enfant Arbre de décision (DT), forêt aléatoire (RF), perceptron multicouche (MLP), 30 enfants RF Précision : 92,95 %
    Chen et al. Détection du surpoids via mesures sanguines Extreme learning machine (ELM), SVM, BPNN, 225 obèses, 251 témoins ELM AUC 89,98 %, sensibilité 83,95 %, spécificité 96,02 %
    Dugan et al. Prédiction de l’obésité infantile (CHICA) Random tree (RT), forêt aléatoire (RF), ID3, J48, Naive Bayes, BayesNet, 167 variables RT, ID3 Sensibilité 88 %, spécificité 80–82 %
    Kaur et al. Prédiction du risque d’obésité et planification des repas Gradient boosting (GB), XGBoost (XGB), SVM, KNN, 2111 adultes, 16 variables GB, XGB Précision jusqu’à 98,11 %
    Wang et al. Prédiction génétique du risque d’obésité SVM, KNN, arbres de décision, 139 SNPs, âge, sexe SVM Précision 70,77 %, sensibilité 80,09 %, spécificité 63,02 %
    Lin et al. Détection du surpoids et prédiction de l’obésité LR, KNN, ANN, DT, RF, GBM, CatBoost, 5236 participants chinois CatBoost Précision 91 %
    Lingren et al. Prédiction de l’obésité sévère précoce chez l’enfant SVM, Naive Bayes, EHR de deux hôpitaux pédiatriques américains Naive Bayes PPV 0,9–0,95
    Maharana et al. Influence de l’environnement bâti sur la prévalence de l’obésité CNN, 150 000 images satellite Google Maps CNN 64,8 % de la variance expliquée
    Rajput et al. Détection de l’obésité et comorbidités dans les textes cliniques PART, Naive Bayes, RF, Hoeffding tree, CNN, base de données i2b2 PART, CNN Précision jusqu’à 95,2 %

    Note : Le tableau complet du manuscrit comprend plus d’une vingtaine d’études couvrant également la prédiction par imagerie, les approches hybrides, l’utilisation de données génétiques, environnementales, comportementales et cliniques, ainsi que les performances détaillées selon les métriques standardisées (accuracy, recall, F1-score, etc.)

    On observe que les modèles de gradient boosting, XGBoost et random forest sont fréquemment les plus performants, atteignant des précisions supérieures à 97 % dans certains contextes. Les réseaux de neurones convolutifs (CNN) sont particulièrement efficaces pour l’analyse d’images et la détection de facteurs environnementaux. Les approches hybrides et l’intégration de variables génétiques, cliniques et comportementales permettent d’améliorer la sensibilité et la spécificité des modèles. Par ailleurs, les performances varient selon la qualité et la diversité des données, la population étudiée et l’objectif clinique.

    IA dans la gestion et le traitement de l’obésité

    L’IA est exploitée pour personnaliser les interventions thérapeutiques, améliorer le suivi et optimiser les traitements médicamenteux et chirurgicaux :

    Interventions personnalisées :

    Des systèmes comme CHICA ou des applications mobiles utilisent l’IA pour proposer des plans alimentaires adaptés, des recommandations d’activité physique, et des interventions comportementales ciblées.

    Surveillance continue :

    L’intégration de capteurs portables et de réseaux neuronaux convolutifs permet le suivi en temps réel de l’activité physique, du sommeil et de la consommation calorique, facilitant un ajustement dynamique des recommandations.

    Pharmacothérapie assistée par IA :

    L’IA peut aider à prédire la réponse aux médicaments anti-obésité (orlistat, phentermine, liraglutide, semaglutide, etc.) en intégrant des données cliniques et génétiques, bien que cette application soit encore en phase émergente.

    Chirurgie bariatrique :

    L’IA intervient dans l’évaluation préopératoire (ex. prédiction d’intubation difficile avec un modèle XGBoost à plus de 80% d’exactitude), le suivi post-opératoire (prédiction des complications via réseaux neuronaux et forêts aléatoires), et l’analyse vidéo opératoire par DL pour optimiser la durée et la qualité des interventions.

    L’IA est prometteuse mais des défis demeurent selon les auteurs

    L’intégration de l’IA dans la santé numérique dédiée à l’obésité ouvre la voie à une médecine de précision, capable de prendre en compte la complexité multifactorielle de cette pathologie. Les modèles prédictifs permettent d’identifier précocement les individus à risque, tandis que les outils de gestion personnalisée améliorent l’adhésion et l’efficacité des traitements. L’IA contribue aussi à optimiser les ressources médicales en ciblant mieux les interventions.

    Cependant plusieurs défis subsistent :

    • Qualité et diversité des données : les modèles requièrent des bases de données volumineuses, complètes et représentatives, ce qui reste un frein majeur.
    • Infrastructure technique : le déploiement nécessite des capacités informatiques importantes, souvent absentes dans les milieux à ressources limitées.
    • Compétences organisationnelles : le personnel médical doit être formé à l’interprétation et à l’intégration des outils IA dans la pratique clinique.
    • Questions éthiques : la protection des données personnelles, la transparence des algorithmes et l’équité dans l’accès aux technologies sont des enjeux majeurs.

    Les recommandations proposées incluent la standardisation des protocoles de collecte de données, la formation des professionnels, le développement de cadres éthiques robustes, ainsi que la collaboration interdisciplinaire entre cliniciens, data scientists et décideurs.

    Référence principale :
    Azmi, S., Kunnathodi, F., Alotaibi, H.F., Alhazzani, W., Mustafa, M., Ahmad, I., Anvarbatcha, R., Lytras, M.D., & Arafat, A.A. (2025). Harnessing Artificial Intelligence in Obesity Research and Management: A Comprehensive Review. Diagnostics, 15(3), 396. https://doi.org/10.3390/diagnostics15030396

  • « On manque de données pour les stratégies de santé publique » Anne-Sophie Joly CNAO

    Pour enrichir son étude sur la thématique de l’obésité Health&Tech Intelligence s’est entretenu avec Anne Sophie Joly présidente et fondatrice du Collectif national des associations d’obèses (CNAO), afin d’obtenir son retour de terrain.

    L’obésité, une maladie multifactorielle et interconnectée

    L’obésité ne se résume pas à un excès de poids : elle résulte d’interactions complexes entre organes, métabolisme et facteurs inflammatoires. Les progrès technologiques permettent d’améliorer l’analyse croisées des données comme le mode de vie, la nutrition ou l’activité physique, pour dresser un portrait précis de chaque patient. Cela permet d’appréhender la maladie dans sa globalité et d’identifier les leviers d’intervention les plus pertinents. « Il est nécessaire d’avoir des photographies de l’état de santé à plein de niveaux de la population, parce qu’on manque de ces données là pour pouvoir partir sur des stratégies de santé publique », précise Anne-Sophie Joly.

    L’IA et la télésurveillance au service d’un accompagnement personnalisé

    La santé numérique a un rôle dans le suivi des patients atteints d’obésité. Grâce à la télésurveillance, il est désormais possible de détecter précocement les signes de complications, d’adapter les traitements et de maintenir un lien régulier avec les professionnels de santé. Les applications mobiles et les plateformes numériques encouragent l’autonomie du patient et facilitent la communication avec l’équipe soignante. « Il faut être le plus à même de voir l’évolution et essayer d’anticiper certaines choses », souligne Anne-Sophie Joly. La santé numérique permet ainsi de proposer un accompagnement sur-mesure, adapté à la singularité de chaque parcours de vie.

    Les jumeaux numériques, clé d’une médecine prédictive et personnalisée

    Les innovations technologiques comme les jumeaux numériques ouvrent la voie à une médecine plus prédictive et personnalisée. Ces modèles virtuels permettent de simuler l’impact des traitements, d’anticiper les risques de complications et d’optimiser les stratégies thérapeutiques pour chaque patient. Les données issues des objets connectés et des dispositifs médicaux enrichissent ces modèles, offrant une vision dynamique de l’évolution de la maladie. Grâce à ces avancées, la santé numérique devient un levier incontournable pour améliorer la prise en charge de l’obésité et la qualité de vie des patients.

  • Transformation numérique : l’IA progresse, mais l’infrastructure IT reste dépassée dans les établissements (rapport SOTI)

    • 81 % des établissements de santé utilisent l’IA en 2025 (contre 45 % en 2024).
    • 77 % des établissements ont connu un incident de sécurité en 12 mois.
    • 46 % des DSI manquent de temps pour traiter les sujets IT stratégiques.
    • L’adoption rapide de l’IA ne suffit pas à compenser les freins liés à l’obsolescence des systèmes.
    • La multiplication des objets connectés complexifie la gestion de l’environnement numérique.

    81 % des établissements recourent à l’IA pour les soins en 2025

    Selon l’étude de SOTI, intitulée “Dilemme numérique et santé : décrypter les risques et les défis émergents”, la numérisation des soins progresse rapidement. En France, la proportion d’établissements ayant intégré l’IA est passée de 45 % en 2024 à 81 % en 2025. Les usages les plus courants concernent la mise à jour des dossiers patients (60 %), l’analyse de données médicales (55 %), la planification de traitements (54 %), l’aide au diagnostic (42 %) et la personnalisation des soins (37 %). Cette progression s’appuie sur une réaffectation des budgets IT vers des technologies émergentes, destinées à améliorer les soins et l’efficacité opérationnelle.

    97 % des établissements encore freinés par l’obsolescence IT

    Malgré cette adoption croissante, 97 % des établissements français dépendent encore de systèmes anciens. Ces infrastructures posent des problèmes d’intégration et de sécurité, limitent le déploiement de nouveaux dispositifs (37 %), restreignent le support à distance (35 %) et mobilisent du temps au détriment de projets IT essentiels (46 %). En France, 99 % des établissements sondés utilisent déjà des objets connectés ou des solutions de télésanté, qui, bien que facilitant la prise en charge à distance, s’intègrent difficilement dans des systèmes vieillissants.

    +26 points : forte hausse des préoccupations IT liées à la sécurité

    En 2025, 51 % des décideurs IT en France citent la sécurité comme principale préoccupation, contre 25 % l’année précédente. Le rapport mentionne que 77 % des établissements ont subi un incident de sécurité au cours des 12 derniers mois. Les principales inquiétudes concernent la protection des données (34 %) et la gestion des appareils partagés (17 %).

    Usages de l’IA dans les soins en 2025 : la mise à jour des dossiers patients en premier lieu

    Usage Part des établissements
    Mise à jour des dossiers patients 60 %
    Analyse de données médicales 55 %
    Planification des traitements 54 %
    Aide au diagnostic 42 %
    Personnalisation des soins 37 %

    Obstacles IT liés aux systèmes obsolètes

    Obstacle identifié Part des décideurs IT
    Déploiement de nouveaux appareils/imprimantes 37 %
    Limitation du support à distance 35 %
    Manque de temps pour sujets stratégiques IT 46 %

    EMM : un levier de modernisation ?

    Pour répondre à ces enjeux, SOTI préconise l’adoption de plateformes de gestion de la mobilité d’entreprise (EMM). Ces solutions permettraient de centraliser la gestion des dispositifs, renforcer la sécurité, et garantir la conformité des opérations. Stephanie Lopinski, vice-présidente marketing monde chez SOTI, souligne que les outils traditionnels de gestion des appareils mobiles ne sont plus adaptés aux exigences du secteur.

     

  • ProteomIC : lancement d’une nouvelle plateforme à l’Institut du Cerveau

    3 approches technologiques pour mieux comprendre les protéines

    La plateforme ProteomIC, dirigée par Stéphane Haïk (Inserm) et par Katarina Grznarova, propose une offre technologique centrée sur l’analyse avancée des protéines. Elle met à disposition des chercheurs un ensemble d’équipements pour explorer en profondeur la structure, la fonction et les altérations des protéines, notamment dans le contexte des pathologies neurodégénératives.

    ProteomIC fournit aux équipes de recherche des outils pour trois axes essentiels :

    • La production de protéines recombinantes (systèmes FPLC, lyophilisateur, sonicateur).
    • L’amplification du mauvais repliement des protéines (lecteurs Omega de BMG LABTECH).
    • Et l’immunodétection multiplexée hautement sensible (QuickPlex SQ120-MSD, Simoa HD-X).

    La plateforme dispose également d’équipements pour l’imagerie en chimiluminescence et en fluorescence (Chemidoc, Odyssey CLx), la centrifugation (centrifugeuses classiques et ultracentrifugeuse Beckman) ainsi que la lecture de plaques (SpectraMax i3x) pour des mesures d’absorbance, de fluorescence ou de luminescence. Elle assure en outre la préparation et le fractionnement d’échantillons pour des techniques de type western blot, dot blot, ou pour des analyses en spectrométrie de masse.

    Les maladies neurologiques au cœur d’un dispositif technologique élargi autour de ProteomIC

    Grâce à un contrat-cadre réunissant les plateformes SMBC (ESPCI) et Omics (ICAN), les projets peuvent bénéficier de technologies complémentaires comme le MALDI, le LC-MS/MS, la protéomique unicellulaire, l’imagerie de masse, l’analyse du métabolisme cellulaire et des profils lipidiques à haute sensibilité. À court terme, de nouveaux équipements seront intégrés pour l’analyse structurale des protéines et de leurs agrégats via spectrométrie, diffusion de lumière ou calorimétrie. En partenariat avec iGenSeq, l’intégration de technologies récentes comme Alamar Biosciences ou Olink est également prévue. À moyen terme, des collaborations permettront l’accès à des méthodes de biologie structurale complexes telles que la cryo-microscopie électronique ou la cristallographie.

    Les chercheurs explorent les mécanismes protéiques dans les maladies vasculaires et tumorales du cerveau

    Les services offerts par ProteomIC ciblent des projets explorant les isoformes protéiques, leurs agrégats ou leurs modifications post-traductionnelles, avec des implications dans des pathologies comme les maladies d’Alzheimer, Parkinson ou Huntington. La plateforme soutient également les recherches sur d’autres atteintes neurologiques telles que les tumeurs cérébrales, les maladies vasculaires du cerveau ou l’épilepsie.

  • Télésurveillance : Resilience déploie ses solutions multi-pathologies

    Resilience se déploie au-delà de l’oncologie

    Depuis sa création en 2021, Resilience a télésuivi plus de 18 000 patients en France et en Belgique. L’entreprise, positionnée de base sur l’oncologie grâce à un partenariat avec Gustave Roussy, se déploie désormais en recherche clinique, élargit son offre à d’autres pathologies et renforce sa présence à l’international. À l’occasion du salon SantExpo 2025, Resilience a présenté de nouvelles solutions de télésurveillance adaptées à plusieurs disciplines médicales. Outre son dispositif initial en oncologie, l’entreprise propose désormais

    • Gutv, dédiée aux maladies inflammatoires chroniques de l’intestin (déployée dans une quinzaine de centres en France),
    • et Edra, axée sur la dépression et les troubles bipolaires. Cette dernière est en cours de développement, avec une obtention de marquage CE attendue courant 2025.

    Ces outils, combinant données rapportées par les patients (ePRO) et intelligence artificielle, visent à accompagner les parcours complexes, à améliorer la réactivité des professionnels de santé et à soutenir une médecine personnalisée.

    Renforcer son ancrage en recherche clinique

    Déjà remboursé depuis 2023 par l’Assurance Maladie pour son dispositif en oncologie, Resilience souhaite étendre cette reconnaissance à ses nouvelles solutions, via le dispositif PECAN. L’entreprise entend structurer une offre multi-pathologies, centrée sur le patient et intégrée dans les parcours de soins chroniques.  Elle s’affirme également comme un partenaire de recherche clinique, avec des modules spécifiques à certaines modalités thérapeutiques, comme la voie sous-cutanée en oncologie.

    La nomination en mars 2025 d’Arthur Thirion, ancien Directeur Général France de Doctolib, marque un tournant. Il pilote désormais l’expansion de Resilience sur le marché européen. Son objectif : positionner la plateforme comme une solution de référence en e-santé, en alliant personnalisation des soins et efficacité organisationnelle. « En structurant notre offre multi-pathologies et en consolidant notre rôle d’acteur de la recherche clinique, nous innovons pour un accès élargi à une médecine personnalisée, plus humaine », déclare-t-il.

  • L’hospitalisation à domicile prend pied dans le médicosocial

    Des prises en charge en HAD qui progressent malgré des freins

    « Développer l’articulation entre l’HAD et le secteur social et médicosocial et renforcer son rôle dans les parcours des personnes âgées, en situation de handicap ou de précarité », est l’un des sept axes de la feuille de route nationale HAD 2021-2026.

    Favoriser les synergies entre l’HAD et les établissements et services médicosociaux (ESMS), tel est l’objet du webinaire organisé le 3 juin par l’Agence nationale d’appui à la performance des établissements de santé et médicosociaux (ANAP) avec la présence de professionnels représentant des services d’HAD et des ESMS. Des exemples positifs ont été présentés, afin d’encourager le développement de telles coopérations. Le nombre de patients pris en charge à domicile progresse régulièrement, passant de 116 000 en 2017 à 168 000 en 2023, soit une augmentation moyenne de 6,4% l’an. Parmi eux, des personnes en perte d’autonomie : celles-ci doivent pouvoir bénéficier de soins adaptés en cas de maladie grave ou de soins complexes, sans recours systématique à l’hospitalisation, qui est souvent facteur d’aggravation. L’HAD fournit des solutions qui le permettent.

    Les personnes âgées bénéficiant de l’HAD sont soit hébergées en Ehpad (au nombre de 26 000 en 2023), en résidences autonomies ou bien pris en charge par les services de soins infirmiers à domicile (Ssiad). Ainsi L’HAD de l’AP-HP a signé 700 conventions avec les ESMS, dont 160 avec les Ehpad et 380 avec les Ssiad, pour un total de plus de 1 300 patients accompagnés en 2024 ; leur nombre progresse de 10% par an.

    La contractualisation avec l’HAD est moins fréquente dans les établissements accueillant des personnes en situation de handicap. Pourtant, comme l’a souligné une intervenante au webninaire, « elle serait un facteur d’égalité des soins, car les personnes handicapées peuvent être complètement perdues à l’hôpital, sans leurs outils de communication, sans voir les professionnels auxquels elles sont habituées ».

    L’offre HAD reste insuffisamment mobilisée

    En raison des réticences des équipes, qui y voit une hospitalisation « au rabais », ou du médecin traitant, qui se sent dépossédé de son malade. Il existe aussi un manque d’articulation entre les ESMS et les établissements d’HAD. A cet égard, le développement des groupements de coopération sociale et médicosociale (GCSMS) est une « opportunité forte » pour faciliter et développer les coopérations entre les services.

    Parmi les freins figure aussi la minoration de la tarification de l’HAD de 13% pour les prises en charge des patients hébergés en EHPAD et de 17% dans le cas des patients bénéficiaires du service d’un Ssiad. Cette décote s’explique par une différence objective des coûts mais, pour augmenter les interventions de l’HAD auprès des personnes âgées, « la suppression de cette décote pourrait être un signal fort », selon la Fédération des Établissements Hospitaliers et d’Aide à la Personne (Fehap).

    Au total, seulement 10,4% des séjours d’HAD sont réalisés dans les ESMS et majoritairement dans les Ehpad. Ce chiffre recouvre des différences régionales : entre 7 et 20% des ESMS ont recours à l’hospitalisation à domicile, selon les régions.

    En Ehpad l’HAD intervient essentiellement pour des pansements complexes, des soins palliatifs, des soins de nursing lourds, la prise en charge de la douleur notamment en cancérologie ou l’assistance respiratoire. Elle peut être appelée de nuit pour éviter des hospitalisations dites « sociales », quand les équipes de nuit sont confrontées à des personnes désorientées ou en décompensation en l’absence d’infirmière de nuit.

    Un recul massif des hospitalisations en Ehpad grâce l’HAD

    Quand la synergie entre les équipes fonctionne, les témoignages font état d’une réduction sensible du recours à l’hospitalisation. A titre d’exemple un Ehpad breton a déclaré avoir ainsi réduit de 90% les hospitalisations liées à la fin de vie.

    L’HAD peut être également envisagée en Ehpad dans le cadre d’évaluations anticipées. Celles-ci sont destinées aux patients dont l’état de santé est susceptible de se dégrader à courte échéance (phase palliative ou pathologies chroniques avec risque de décompensation), qui demandent à ne pas être transférés à l’hôpital. Une HAD peut alors être mise en place après une décision collégiale des équipes de soins. Des crédits dédiés sont délégués aux ARS pour cette prise en charge. Le service d’hospitalisation à domicile de l’AP-HP en réalise de plus en plus : 135 en 2023 et 400 en 2024. Cette tendance continuera en raison du vieillissement de la population et cela va dans le sens d’un parcours de vie sans rupture.

    En conclusion du webinaire, la coopération HAD-ESMS a été jugée comme « gagnant-gagnant », tant pour les personnes en perte d’autonomie et leurs aidants que pour les équipes de soins, mais aussi pour les finances publiques en raison de la baisse des journées d’hospitalisation qu’elle induit.

    Le séminaire de l’ANAP :https://www.anap.fr/s/article/webconference-had-esms-parcours?utm_campaign=Vos%20rendez-vous%20de%20juin%20%21&utm_content=Vos%20rendez-vous%20de%20juin%20%21&utm_medium=Emailing%20via%20Message%20Business&utm_source=Message%20Business

    Feuille de route HAD 2021-2026 : https://sante.gouv.fr/soins-et-maladies/prises-en-charge-specialisees/had-10951/article/la-feuille-de-route-2021-2026

    Les évaluations anticipées :https://sante.gouv.fr/IMG/pdf/annexe1_2022.11_02_fiche_technique_evaluations_anticipee_had_en_esms_.pdf

    Les chiffres de l’HAD en ESMS :https://chiffres-cles.scansante.fr/had.html

  • AAC : des tests subventionnés pour les solutions IA et robotique en santé (jusqu’à 300 000 € par PME)

    Un réseau européen de centres d’essai

    Le projet européen TEF-Health (Testing and Experimentation Facility for Health AI and Robotics) lance son deuxième appel à candidatures à destination des PME développant des solutions en intelligence artificielle ou robotique appliquées à la santé. Ce dispositif, cofinancé par la Commission européenne et plusieurs États membres, permet aux entreprises éligibles d’accéder à des services de test, d’expérimentation et de mise en conformité à tarif préférentiel, dans la limite de 300 000 € d’aides publiques sur trois ans.

    Coordonné par la Charité Universitätsmedizin de Berlin et fort de 52 partenaires répartis dans 9 pays de l’Union, TEF-Health met à disposition un maillage de plateformes physiques et numériques. Ces infrastructures incluent laboratoires, living labs, ressources de calcul, accès à des données médicales et environnements de test en conditions réelles. Les PME peuvent y concevoir et conduire des études de validation de leurs produits avec le soutien d’experts, en vue notamment de leur conformité au futur AI Act européen.

    Un parcours en quatre étapes

    L’appel, ouvert en continu jusqu’à fin 2027 ou jusqu’à épuisement des capacités, se déroule en quatre phases : dépôt de la candidature, vérification de l’éligibilité, évaluation, puis mise en relation avec les fournisseurs de services sélectionnés. La capacité d’accueil étant limitée, la règle du premier arrivé, premier servi s’applique en cas de forte demande.

    Critères d’éligibilité et évaluation

    Pour être admissibles, les entreprises doivent :

    • Être établies dans l’UE ou l’EEE (hors propriété extérieure à cet espace).
    • Être qualifiées PME au sens de la Commission européenne.
    • Ne pas avoir dépassé le plafond d’aides de minimis (300 000 € sur trois exercices).
    • Proposer une solution d’un niveau de maturité technologique (TRL) d’au moins 6.

    L’évaluation repose sur six critères pondérés : qualité et caractère innovant de la solution, adéquation avec les besoins couverts par TEF-Health, faisabilité technique et financière. Il n’existe pas de seuil minimal pour accéder à la phase de mise en relation, mais les prestataires choisiront librement les projets qu’ils souhaitent accompagner.

    Les candidats retenus pourront contractualiser avec des universités, centres de recherche, hôpitaux ou organismes certificateurs partenaires du projet, en fonction de leurs besoins. Le catalogue des services disponibles, régulièrement enrichi, est consultable sur le site tefhealth.eu.

  • HIMSS Europe 2025 : « L’IA peut raisonner, planifier… mais pas sans données », démo de Laurent-Philippe Albou (Roche)

    Un changement de paradigme : de la requête à l’interaction

    Dans une démo en direct de la session des Datatransformeurs de HIMSS Europe 2025, Laurent-Philippe Albou, chef de projet scientifique en biomédecine computationnelle chez Roche France, a montré comment un agent d’IA générative peut créer en temps réel un jeu de données synthétiques cliniques, rédigés à partir d’une simple requête en langage naturel. Quelques lignes de consignes suffisent pour que l’agent construise un ensemble de fichiers : données d’hospitalisation, diagnostics, traitements, observations… jusqu’à la création automatique d’un rapport clinique lisible par un humain.

    Au-delà du côté spectaculaire, cette démonstration illustre un véritable changement d’échelle : l’IA n’est plus un outil de requête, mais un partenaire capable de raisonner, planifier et interagir avec l’environnement de données. L’agent identifie les types d’informations à produire, choisit les standards à utiliser (comme OMOP, ICD-10…), documente ses choix et adapte sa stratégie en temps réel. L’utilisateur n’a besoin d’aucune ligne de code, seulement de savoir poser les bonnes questions.

    Des agents génératifs puissants, mais aveugles sans données

    Laurent-Philippe Albou l’a rappelé en conclusion de sa démonstration : ces agents conversationnels ne sont pas magiques. Leur capacité à raisonner, à produire des synthèses ou à générer des analyses dépend entièrement de l’accès à des données structurées, fiables et interopérables. Il plaide ainsi pour que les plateformes comme l’Espace européen des données de santé (EHDS) ne se contentent pas d’offrir un accès technique sécurisé, mais deviennent aussi des espaces où les protocoles, les expérimentations, et les bonnes pratiques européennes nourrissent directement ces IA.

    Vers une véritable coopération humain-IA :

    Malgré des avancées extraordinaires permises par ce agents, le chercheur a rassuré : non, l’IA ne remplacera pas les professionnels. “Mais elle les augmentera”. Dans les prochaines années, la véritable compétence sera de comprendre comment fonctionnent ces agents, pour les orienter, les contrôler et les faire travailler pour nous. L’avenir de l’IA en santé ne sera ni 100 % humain, ni 100 % automatisé. Il sera hybride, fondé sur une alliance entre intelligence humaine et capacité de traitement algorithmique. Une alliance qui, comme l’a expliqué Laurent-Philippe Albou, “ne pourra exister qu’à une condition : disposer de données européennes de qualité, pour construire des agents européens, adaptés à nos valeurs et à nos besoins”.

  • Accès aux soins : 76 % des Français demandent une action urgente (étude IFOP-Qare)

    • 91 % des Français constatent une dégradation de l’accès à au moins un service essentiel.
    • L’accès aux soins est considéré comme le domaine le plus en tension, devant l’alimentation et les transports.
    • 70 % dénoncent les délais d’attente comme principale cause, devant le manque de spécialistes (72 %) et les délais pour consulter un généraliste (62 %).
    • Ces problèmes touchent l’ensemble du territoire, y compris les zones non identifiées comme sous-dotées.
    • Les Français attendent des dispositifs de soins plus flexibles, adaptés à leurs contraintes quotidiennes (une majorité se montre favorable à la combinaison de solutions numériques).

    9 Français sur 10 confrontés à des difficultés d’accès aux services essentiels

    Qare, en partenariat avec l’IFOP, a mené une enquête nationale auprès de 4 007 Français du 23 au 30 avril 2025. Elle révèle que 91 % des personnes interrogées constatent une dégradation de l’accès à au moins un service essentiel, avec un consensus massif autour des difficultés d’accès aux soins (71 %), devant l’alimentation saine (53 %) et les transports publics (42 %). Cette perception s’accompagne d’un sentiment de dégradation (76 %) et d’une attente forte de solutions (76 %).

    64 % peinent à trouver un médecin traitant

    L’accès aux soins est perçu comme le service le plus en tension, avec 70 % à 86 % des habitants concernés selon les régions. Le Centre-Val de Loire se distingue par un niveau de difficulté particulièrement élevé (86 %), contre 65 % dans les Hauts-de-France. Ces difficultés impactent la qualité de vie (39 %), la santé mentale (20 %), la santé physique (28 %) et la situation financière (30 %) des répondants. Conséquence : 46 % envisagent un déménagement, dont 11 % régulièrement.

    Les principales causes identifiées sont les délais d’attente (70 %), loin devant la distance ou les questions financières. Les Français pointent aussi le manque de spécialistes (72 %), la difficulté à trouver un médecin traitant (64 %) et les délais pour consulter un généraliste (62 %). Ces constats sont partagés dans les zones sous-dotées comme dans les autres territoires.

    Une priorité politique pour 84 % des Français

    Pour 84 % des sondés, l’accès aux soins influencera leur choix lors de la prochaine élection présidentielle. Ce sujet devance l’emploi (71 %), l’éducation (70 %) et le logement (68 %). Julie Salomon, directrice médicale de Qare, estime que « la problématique des délais d’accès aux soins concerne une grande majorité de Français, avec des conséquences sur la qualité de la prise en charge ».

    La téléconsultation séduit pour sa rapidité et son accessibilité

    Interrogés sur les solutions, les répondants citent la prise de rendez-vous en ligne (59 %), l’élargissement des horaires de consultation (33 %), les services médicaux mobiles (29 %), les soins à domicile (29 %) et la téléconsultation vidéo (27 %). Deux tiers (67 %) se déclarent prêts à recourir à la téléconsultation, principalement pour un premier avis médical (34 %) ou accélérer les délais (31 %). Selon Sylvie Nhansana (PDF de Qare), « la réponse doit être pragmatique, en prenant en compte la pluralité des usages et la complémentarité des solutions ».

     

  • La généralisation du SPDA est lancée

    Déploiement national du SPDA pour simplifier l’accès à l’autonomie

    La ministre déléguée chargée de l’autonomie et du handicap, Charlotte Parmentier-Lecocq, aux côtés de Départements de France (DF) et des acteurs du grand âge ont lancé le 23 avril le déploiement du Service public départemental de l’autonomie (SPDA) dans toute la France. Cette généralisation fait suite à une préfiguration dans 18 départements et repose sur une organisation adaptée à chaque territoire.

    La multiplicité des acteurs des acteurs en charge de l’autonomie est source de dysfonctionnements pour toutes les personnes : maisons départementales pour les personnes en situation de handicap (MDPH), maisons départementales de l’autonomie (MDA), centres communaux d’action sociale (CCAS), centres locaux d’information et de coordination (CLIC), lieux France Service, CAF, Assurance retraite, Assurance maladie, communautés 360, dispositifs d’appui à la coordination (DAC), communautés professionnelles territoriales de santé (CPTS). Il est donc impératif de simplifier les procédures d’accès à ces différents dispositifs et de coordonner leurs interventions.

    Une expérimentation d’abord

    Après le rapport Libault (2022), qui proposait d’aller « vers un service public de l’autonomie », la loi Bien Vieillir du 8 avril 2024 indique les objectifs à poursuivre :

    « Le SPDA facilite les démarches des PA, PH et proches aidants, en garantissant que les services et les aides dont il bénéficient sont coordonnés, que la continuité de leur parcours est assuré et que leur maintien à domicile est soutenu, dans le respect de leur volonté et en réponse à leurs besoins ».

    La réflexion engagée entre le ministère en charge de l’autonomie et les départements a conduit au lancement d’une préfiguration de ce dispositif dans 18 départements volontaires, qui ont présenté un bilan très positif en février 2025. Les conditions de la réussite reposent notamment sur une coresponsabilité des acteurs, la participation des personnes, une animation au plus près du terrain et une bonne identification des orientations communes.

    Une organisation locale souple et adaptée à chaque territoire

    Dans une lettre circulaire datée du 16 avril adressée aux présidents de conseils départementaux et aux ARS, qui sont les copilotes du SPDA, les ministres en charge de la solidarité et de l’autonomie et le président de DF précisent l’organisation à mettre en place :

    • Installation d’une conférence territoriale de l’autonomie dans chaque département ;
    • Une gouvernance opérationnelle souple, qui s’appuie sur les compétences de chaque institution et les dynamiques locales existantes.

    Le SPDA ne devient pas un « guichet unique » : chaque structure doit être en mesure de donner une réponse de premier niveau au besoin exprimé, après un diagnostic partagé avec les autres.

    Des axes de travail prioritaires sont « proposés :

    • La prévention des chutes et des passages aux urgences ;
    • L’accompagnement à l’annonce du handicap ;
    • La création d’un guichet intégré ;
    • La reconnaissance mutuelle des évaluations ;
    • Le repérage de la fragilité (ICOPE) ;
    • L’accès à la santé des personnes en situation de handicap ».

    Un socle commun de quatre missions

    Le SPDA doit assurer quatre missions qui sont « nécessaires et interdépendantes », centrées sur les besoins des personnes :

    • Accueil, information et orientation ;
    • Évaluation des situations et attribution des droits ;
    • Coordination et soutien des parcours personnalisés, continus et coordonnés ;
    • Actions de prévention, de repérage et d’aller vers.

    Un accompagnement fort par la CNSA

    Le CNSA soutient le binôme CD-ARS pour le montage du SPDA :

    • Mise à disposition d’une boîte à outils ( guides pratiques, retours d’expérience des départements préfigurateurs) pour la mise en œuvre par la démarche projet ;
    • Appui technique et des temps de partage interterritoriaux pour accompagner la montée en charge.

    La CNSA porte en outre jusque mi-juin deux appels à manifestation d’intérêt pour soutenir l’ingénierie de projet liée à la mise en place du SPDA pour les départements d’une part et l’animation régionale et le montage pour les ARS d’autre part. Un budget de 43 000 euros est fléché pour chaque AMI.

    Cette démarche à engager en 2025 sera encadrée par un cahier des charges, élaboré par la CNSA, la direction générale de la cohésion sociale (DGCS) et le comité d’orientation et de suivi du dispositif, présidé par Dominique Libault, avec les personnes concernées et à partir des expériences des 18 départements préfigurateurs.

     

    Documents CNSA :

    Présentation du 4 février : https://www.cnsa.fr/sites/default/files/2025-03/SPDA_presentation_4fevrierVF.pdf

    Le SPDA, présentation : https://www.cnsa.fr/informations-thematiques/service-public-departemental-de-lautonomie

    Boîte à outils : https://cnsafr.sharepoint.com/sites/BoiteoutilsSPDA/Documents%20partages/Forms/AllItems.aspx?ga=1&id=%2Fsites%2FBoiteoutilsSPDA%2FDocuments%20partages%2FBoîte%20à%20outils%20SPDA%2F00%2E%20Boite%20à%20outils%20SPDA%20%2D%20Plan%2Epdf&parent=%2Fsites%2FBoiteoutilsSPDA%2FDocuments%20partages%2FBoîte%20à%20outils%20SPDA

    AMI

    Soutien à l’ingénierie de déploiement du Service public départemental de l’autonomie : https://www.cnsa.fr/appels-projets/soutien-lingenierie-de-deploiement-du-service-public-departemental-de-lautonomie#:~:text=Pour%20pouvoir%20bénéficier%20de%20ce,17h%20(heure%20de%20Paris).

    Lancement de la généralisation du SPDA : https://solidarites.gouv.fr/lancement-du-service-public-departemental-de-lautonomie-spda

    Courrier Etat et Départements de France :

    https://www.apmnews.com/documents/202504231716150.Courrier_SPDA_-_CV_CPL_FS.pdf