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  • Les plateformes européennes de données de santé : entre modèles exemplaires et chantiers en devenir

    Une grande hétérogénéité quant à la maturité des “HDH” européens

    Alors que l’Union européenne s’apprête à mettre en œuvre l’Espace européen des données de santé (EHDS), les pays membres affichent des niveaux de maturité très hétérogènes dans la gouvernance de l’usage secondaire des données de santé. Certains ont déjà mis en place des structures centralisées, interopérables et pleinement fonctionnelles, tandis que d’autres ne disposent ni de cadre juridique, ni d’outils techniques pour permettre un accès sécurisé aux chercheurs, innovateurs ou agences publiques. Pourtant, l’objectif est commun : exploiter le potentiel immense des données de santé pour améliorer les connaissances médicales, la prévention, l’efficience des systèmes de soins et, in fine, la santé des citoyens.

    7 plateformes européennes avec un niveau de maturité très élevé :

    Dès qu’on évoque les modèles les plus aboutis, plusieurs noms s’imposent. La Finlande, avec sa structure Findata, fait figure de pionnière : opérationnelle depuis 2020, elle permet un accès centralisé à des données de sources multiples (soins, pharmacie, protection sociale) via un environnement distant sécurisé. Un chercheur finlandais souhaitant étudier les parcours des patients diabétiques peut ainsi chaîner les données de prescription, d’hospitalisation et de mortalité, sans jamais sortir les fichiers de la plateforme.

    En France, le Health Data Hub (HDH), connecté au SNDS, offre également un accès à distance via un “espace projet” où les utilisateurs autorisés peuvent analyser les données, avec l’aide d’une équipe technique. Parmi ses projets phares récents, on trouve des modèles de prédiction du risque d’hospitalisation, ou l’évaluation de l’impact des campagnes de vaccination.

    Des structures comme Helsedata.no en Norvège, bien que situées hors UE, participent également à cette dynamique. Cette plateforme publique recense la majorité des registres de santé norvégiens et permet aux chercheurs de déposer une demande unique, qui est ensuite transmise aux différents détenteurs de données.

    La Suède et le Danemark, sans guichet unique formel, s’appuient sur une tradition ancienne de registres médicaux liés à un identifiant national unique. Ce modèle, historiquement ancré dans leurs politiques de santé publique, est massivement utilisé par les équipes universitaires et les agences sanitaires.

    Le Royaume-Uni a mis en place une pluralité de dispositifs : les Trusted Research Environments (TREs) opérés par le NHS permettent un accès distant et contrôlé à des données cliniques massives. Le programme OpenSAFELY, par exemple, a permis l’analyse en temps réel de l’efficacité vaccinale pendant la pandémie de COVID-19. La UK Biobank complète ce dispositif avec l’une des plus riches cohortes de recherche au monde.

    Enfin, la Suisse se distingue avec SPHN et BioMedIT, un réseau fédéral et interopérable offrant des environnements sécurisés à des fins de recherche biomédicale.

    Mais seuls deux pays possèdent un HDAB national fonctionnel :

    À ce jour, seuls la Finlande et la France ont franchi toutes les étapes réglementaires prévues par l’EHDS en désignant officiellement leur Health Data Access Body (HDAB) national, tout en rendant ces structures pleinement opérationnelles. Elles incarnent les premiers modèles conformes aux exigences européennes : guichet unique, traitement sécurisé des demandes, plateforme d’accès distant, et gouvernance transparente. Les autres pays, même très avancés techniquement comme la Suède ou le Danemark, n’ont pas encore formalisé ce statut au sens juridique du règlement européen.

    Ces HDAB nationaux sont, selon la réglementation EHDS, une autorité ou entité nationale désignée pour :

    • recevoir les demandes d’accès aux données de santé,

    • les instruire dans un cadre légal commun européen,

    • garantir la sécurité, la pseudonymisation et la traçabilité des accès,

    • dialoguer avec les autres HDABs via le réseau HealthData@EU.

    Plusieurs pays disposants de modèles fonctionnels mais fragmentés :

    Dans d’autres pays, les infrastructures techniques sont présentes mais souffrent d’une fragmentation institutionnelle ou d’un manque de gouvernance unifiée. En Allemagne, le FDZ Gesundheit donne accès aux données de l’assurance maladie (AOK, GKV), pendant que la MII travaille sur l’interconnexion hospitalière et que NUM (Netzwerk Universitätsmedizin) alimente des projets nationaux de santé publique. Chacune opère efficacement, mais sans standard commun ni chaînage unifié. Le projet d’un HDAB national reste en discussion.

    Aux Pays-Bas, Health-RI construit une architecture technique robuste reliant hôpitaux, universités, biobanques et chercheurs. Le pays a récemment déployé des services comme le Personal Health Train, qui permet l’analyse locale des données via des algorithmes déployés à la source. Cependant, la gouvernance reste distribuée, et l’accès centralisé n’est pas encore réalisé.

    La Belgique, via Healthdata.be, a mis en place un portail de collecte des données cliniques, mais l’articulation entre les niveaux régionaux (Flandre, Wallonie, Bruxelles) complexifie la création d’un véritable guichet unique. Les projets récents incluent la surveillance des maladies infectieuses, ou l’étude des déterminants sociaux de santé.

    En Espagne, le projet Espacio Nacional de Datos de Salud (ENDS) vise à intégrer les 17 bases régionales de données de santé. Certaines communautés comme la Catalogne (avec PADRIS) disposent déjà de plateformes avancées. Mais le réseau national reste en construction, et l’interopérabilité reste un défi.

    En Irlande, le projet HealthData@IE est porté par le HSE (Health Service Executive) avec un fort accent sur l’éthique, le consentement et la transparence. L’ambition est de créer un cadre national d’accès à la donnée pour la recherche, mais la plateforme reste en phase pilote.

    Une grande partie des infrastructures de pays européens restent sont actuellement en construction :

    Dans plusieurs pays, des projets d’infrastructures nationales sont en cours de déploiement, mais leur niveau de maturité reste modeste. En Hongrie, l’infrastructure EESZT permet déjà l’échange de données médicales entre professionnels, mais une loi adoptée en 2023 ouvrira l’usage secondaire à partir de 2026, avec la création d’un HDAB.

    En Italie, la réforme du Fascicolo Sanitario Elettronico (FSE) prévoit une interconnexion régionale. Certaines régions, comme la Lombardie ou l’Émilie-Romagne, ont déjà des systèmes partiellement exploitables, mais l’intégration nationale reste embryonnaire. Le projet “HDE” (Health Data Ecosystem) est envisagé pour créer une plateforme nationale de recherche, mais son calendrier reste flou.

    Au Luxembourg, le LNDS (Luxembourg National Data Service) est une initiative multisectorielle à visée interdisciplinaire. Il vise à devenir un accès unique aux données publiques et scientifiques, y compris dans le champ de la santé, mais les cas d’usage sont encore limités.

    La Croatie, la Roumanie, la Slovaquie, la Grèce et la Bulgarie possèdent des bases de données administratives ou hospitalières, mais peu interopérables. Les accès sont souvent manuels, sans standardisation ni environnement distant. Les autorités sanitaires de ces pays ont toutefois affiché leur volonté de rejoindre la dynamique EHDS à travers des feuilles de route nationales.

    4 pays sont encore au point mort :

    Enfin, certains pays sont encore loin d’une organisation structurée. Chypre a centralisé les dossiers médicaux primaires via SeHRB, mais l’écosystème ne prévoit pas l’exploitation secondaire des données. En Lettonie et Lituanie, les infrastructures de e-santé sont récentes, axées sur l’usage clinique, sans politique publique d’accès à la donnée.

    Malte a publié un projet de loi en 2024 pour créer un HDAB national, mais aucun portail ni gouvernance n’est encore opérationnel. L’accès aux données, lorsqu’il existe, repose sur des démarches individuelles et n’est pas encadré par une structure publique.

    Cartographie de la maturité des plateformes européennes de données de santé :

    En plus des 27 pays de l’Union européenne, cette cartographie regroupe aussi 3 pays européens, qui ne sont pas dans l’UE, mais qui disposent d’une plateforme de données de santé à la maturité très élevée : le Royaume-Uni, la Suisse et la Norvège.

    Les plateformes de données de santé européennes, classées en fonction de leur niveau de maturité
    Les plateformes de données de santé européennes, classées en fonction de leur niveau de maturité

    Les plateformes à la maturité très élevé :

    Pays Organisation Remarques
    🇫🇮 Finlande Findata Modèle de référence : centralisé, sécurisé, interopérable, HDAB actif
    🇫🇷 France Health Data Hub (HDH) HDAB officiel, accès centralisé, bonne documentation, aligné EHDS
    🇳🇴 Norvège Helsedata.no Plateforme nationale avancée, accès multisources, sécurité forte
    🇸🇪 Suède Socialstyrelsen / registres nationaux Longue tradition de registres fiables et interopérables
    🇩🇰 Danemark Sundhedsdatastyrelsen Infrastructure nationale robuste, usage secondaire courant
    🇬🇧 UK NHS TREs / UK Biobank Très avancé mais hors UE ; modèle d’environnement sécurisé
    🇨🇭 Suisse SPHN / BioMedIT Réseau sécurisé, accès via environnement distant, interopérabilité

    Les plateformes à la maturité moyenne :

    Pays Organisation Remarques
    🇩🇪 Allemagne FDZ Gesundheit / MII / NUM Puissance fédérale, mais morcelée ; plusieurs initiatives
    🇳🇱 Pays-Bas Health-RI Infrastructure de réseau, mais pas centralisée
    🇵🇹 Portugal SPMS Plateforme stable, mais usage secondaire encore modeste
    🇧🇪 Belgique Healthdata.be / Sciensano Bonnes bases, mais gouvernance institutionnelle complexe
    🇪🇪 Estonie e-Health System / X-Road Très bon en soins primaires, usage secondaire limité
    🇵🇱 Pologne CeZ (Centrum e-Zdrowia) E-santé solide, entrepôt de données en développement
    🇪🇸 Espagne Espacio Nacional de Datos de Salud Ambitieux, bien financé, mais encore en phase de déploiement
    🇮🇪 Irlande HealthData@IE Structuré, plans clairs, mais non encore opérationnel

    Les plateformes en développement :

    Pays Organisation Remarques
    🇭🇺 Hongrie EESZT Infrastructure solide, usage secondaire attendu en 2026
    🇮🇹 Italie Écosystème FSE / HDE Plan stratégique 2026, encore morcelé
    🇱🇺 Luxembourg LNDS Données multisectorielles, santé encore émergente
    🇷🇴 Roumanie INSP Quelques registres, usage secondaire embryonnaire
    🇭🇷 Croatie HZJZ Institut structuré, mais faible ouverture à la recherche
    🇨🇿 Tchéquie BBMRI.cz / santé publique Accès biobanques, mais pas de plateforme e-santé secondaire
    🇬🇷 Grèce GR-HDAB (projet) Actif dans EHDS pilot, mais encore théorique
    🇧🇬 Bulgarie NCPHA Structures administratives existantes, mais peu interconnectées
    🇸🇮 Slovénie NIJZ Bonne tradition santé publique, mais pas orienté recherche
    🇸🇰 Slovaquie NCZI En structuration, volonté d’interconnexion mais retardée

    Les plateformes à la maturité faible :

    Pays Organisation Remarques
    🇨🇾 Chypre SeHRB (Banque de Dossiers) Dossier patient centralisé, mais pas orienté usage secondaire
    🇱🇻 Lettonie Ministère de la santé / eHealth Volonté identifiée, mais aucune structure d’accès secondaire
    🇱🇹 Lituanie State Data Agency Début de structuration, usage encore très limité
    🇲🇹 Malte Malta HDAB (en création) Trop récent pour juger, aucune documentation publique claire

  • Vers une gouvernance européenne des données de santé : 158 projets accompagnés, 1 pétaoctet traité par le Health Data Hub

    Origine et cadre de développement des HDABs en Europe

    Les Health Data Access Bodies (HDABs) sont les entités nationales chargées d’autoriser l’accès à des données de santé à des fins dites secondaires : recherche, innovation, planification ou politique publique. Préfigurées par la proposition de règlement sur l’Espace européen des données de santé (EHDS), ces structures seront désignées par chaque État membre et auront un rôle dans l’encadrement de la réutilisation des données de santé, en garantissant à la fois la sécurité, l’éthique et l’efficacité des processus. En France, cette fonction est déjà assumée par le Health Data Hub (HDH), désigné comme acteur national dans le réseau européen en construction.

    L’idée d’une communauté de pratique des HDABs (HDABs-CoP) est née dans le cadre de l’appel à projets EU4Health 2022. Cette communauté a été formalisée entre autorités compétentes de l’UE et de l’Espace économique européen, dans une logique de convergence des pratiques réglementaires, de mutualisation des solutions et de montée en compétence. Le règlement EHDS (European Health Data Space) donnera à ces structures un cadre juridique européen. En parallèle, plusieurs projets pilotes (TEHDAS2, EHDS2Pilot, QUANTUM) testent les conditions techniques et organisationnelles de cette gouvernance à venir.

    Missions des HDABs : cadre réglementaire et opérationnel

    Les HDABs auront pour missions principales :

    • De recevoir et instruire les demandes d’accès aux données de santé.
    • De vérifier leur conformité aux finalités autorisées (excluant par exemple les usages commerciaux directs ou publicitaires).
    • De garantir un traitement sécurisé et pseudonymisé des données via des environnements certifiés.
    • D’assurer l’interopérabilité avec les autres États membres via l’infrastructure européenne HealthData@EU.

    Chaque HDAB national devra aussi documenter les bases de données accessibles à travers des catalogues de métadonnées, harmoniser les critères de qualité, publier un registre public des projets autorisés, et assurer la transparence.

    Le Health Data Hub, préfiguration française du HDAB

    En France, le Health Data Hub joue d’ores et déjà ce rôle pour les projets mobilisant la base principale du Système national des données de santé (SNDS). En 2024, le HDH a accompagné 158 projets, dont 54 % portés par des hôpitaux, et 28 % par des industriels, avec 27 projets ayant produit des résultats. Sa plateforme technologique traite désormais près de 1 pétaoctet de données. Certains projets mobilisent des volumes de 300 téraoctets. En parallèle, un partenariat renforcé avec l’Assurance maladie (CNAM) permet au HDH de réaliser plus de 300 extractions et une trentaine d’appariements en autonomie, facilitant l’accès à la base principale du SNDS.

    Appariement, standardisation et sécurité : les chantiers techniques

    Trois enjeux techniques structurent la fonction de HDAB :

    • Appariement sécurisé : en France, le HDH a mis en place un concentrateur permettant d’effectuer des chaînages directs (avec ou sans NIR) entre différentes bases. Cette solution, utilisée notamment dans le projet SMPP de l’Université Paris-Cité, réduit les délais de mise à disposition.
    • Standardisation : le HDH travaille au format OMOP-CDM pour structurer les données. En 2024, plus de 3 millions d’enregistrements ont été convertis, notamment pour le réseau européen DARWIN EU.
    • Sécurité : la plateforme technologique du HDH est homologuée selon le nouveau référentiel de sécurité du SNDS publié en mai 2024. Toutes les données directement identifiantes y sont chiffrées en transit et au repos.

    Accès et réutilisation : des outils pour les porteurs de projets hospitaliers

    L’accès à la base principale du SNDS représente un enjeu pour les hôpitaux. Ceux-ci représentent plus de la moitié des projets accompagnés. Pour les soutenir :

    • 16 sessions de formation ont été organisées en 2024 (1 100 participants).
    • Une bibliothèque ouverte d’algorithmes (BOAS) compte déjà 23 contributions open source.
    • Plusieurs kits pédagogiques ont été publiés, notamment sur les procédures réglementaires (MR-007, MR-008).
    • Des MOOC sont accessibles en ligne, avec 100 consultations mensuelles en moyenne.

    Par ailleurs et d’ici 2025, le catalogue du SNDS comptera 22 bases de données, consolidant son rôle central dans l’accessibilité aux données de santé. Douze nouvelles bases y ont été intégrées en mars 2025, parmi lesquelles figure P4DP, le premier entrepôt de données en médecine de ville. Ces ajouts viennent compléter les dix bases initialement inscrites par l’arrêté du 12 mai 2022. À ce jour, une trentaine de producteurs sont déjà connectés au Health Data Hub, permettant des processus d’ingestion de données en moins de 48 heures dans certains cas. Le catalogue de métadonnées associé, désormais aligné sur la norme européenne HealthDCAT-AP, fait l’objet d’un déploiement en version open source.

  • Essais cliniques : seuls 36 % des résultats sont publiés dans les délais légaux

    Un taux de postage insuffisant

    Selon le Baromètre de la science ouverte, seuls 36 % des essais cliniques français terminés en 2022 ont vu leurs résultats postés dans les registres dans les 12 mois. Ce chiffre monte à 52 % dans un délai de trois ans, mais il masque de fortes disparités : seuls 15 % des essais à promotion académique respectent les délais réglementaires contre 74 % dans le secteur industriel. Ce défaut de transparence porte atteinte à l’intégrité scientifique, à l’efficience des politiques de santé et à l’éthique même de la recherche impliquant des êtres humains.

    Des obligations pourtant claires

    Depuis le règlement européen 536/2014, le postage des résultats est une obligation légale. L’article L1128-12 du Code de la santé publique prévoit même des sanctions en cas de non-respect. Ces résultats doivent être publiés dans des registres comme le CTIS ou ClinicalTrials.gov, indépendamment d’une éventuelle publication dans une revue scientifique.

    Huit recommandations pour inverser la tendance

    Le rapport “Assurer le postage des résultats de tous les essais cliniques en France. Groupe de travail (Transparence et publicité des résultats de la recherche en santé)” publié en mai 2025 propose une stratégie d’ensemble pour améliorer la situation. Voici les principales recommandations du groupe :

    • Pour les ministères de la Santé et de la Recherche : Publication d’un guide sur la transparence, application des règlements européens, extension de l’obligation de postage à tous les essais, étude de faisabilité d’un assistant en ligne, renforcement du Baromètre de la science ouverte, soutien aux promoteurs et actions de plaidoyer auprès des instances européennes et du registre CTIS.
    • Pour les promoteurs d’essais cliniques : Définir une organisation interne claire pour le postage, intégrer cette étape dans les protocoles et fiches d’information, et instaurer un triptyque “sensibiliser – alerter – relancer”.
    • Pour les financeurs : Conditionner le financement à la diffusion des résultats, informer systématiquement les porteurs de projets, et publier des indicateurs de suivi.
    • Pour les instances européennes : Garantir l’existence de registres pour tous les types d’essais, améliorer l’ergonomie de l’interface CTIS et renforcer sa légitimité auprès des scientifiques.
    • Pour les régulateurs comme l’ANSM : Intégrer le postage dans les formulaires-type et rappeler ces obligations lors des inspections et communications officielles.
    • Pour les universités : Inclure la thématique dans les formations, et assister les investigateurs dans l’accès aux données nécessaires pour le postage.
    • Pour les instances d’évaluation : Évaluer les politiques de postage des établissements et des structures de recherche, et inclure cet aspect dans l’évaluation des chercheurs.
    • Pour les politiques d’intégrité scientifique et l’OFIS : Inclure le postage comme critère d’intégrité scientifique et sensibiliser largement à ses enjeux.

    Vers un outil open source

    Le groupe propose le développement d’un outil open source pour simplifier la génération de résultats à poster, sur le modèle du registre américain. Il s’agirait de limiter les divergences de formats entre plateformes, source de confusion pour les promoteurs. Un accompagnement par le CNCR est également suggéré pendant une phase de transition de 12 à 24 mois. Des outils comme EU TrialsTracker ou des campagnes de naming & shaming sont déjà utilisés dans d’autres pays pour inciter à la transparence. En Allemagne, un tableau de bord public recense les établissements universitaires les moins conformes. En France, le groupe recommande de produire des indicateurs nationaux publics, déclinés par promoteur, pour renforcer la redevabilité.

     

    Ministère de l’Enseignement supérieur et de la Recherche. Rapport interministériel sur les essais cliniques en France [Internet]. Mai 2025 [cité le 3 juin 2025]. Disponible sur : https://www.enseignementsup-recherche.gouv.fr/sites/default/files/2025-05/rapport-interminist-riel-essais-cliniques—fr-36810.pdf

  • IA prédictive et NHS : un modèle en test sur les données de 57 millions de patients

    Une IA conçue pour prédire hospitalisations et pathologies

    Un modèle d’intelligence artificielle nommé Foresight* est en cours d’évaluation au Royaume-Uni sur une base de données anonymisées couvrant 57 millions de patients du NHS England. Ce projet pilote, porté par l’University College London (UCL) et le King’s College London (KCL), repose sur une approche générative de type ChatGPT et vise à établir un système prédictif à l’échelle nationale. L’ambition du projet est d’identifier de manière anticipée les individus à haut risque de problèmes de santé, permettant des interventions préventives précoces. À terme, Foresight pourrait anticiper des événements comme une hospitalisation, une crise cardiaque ou l’apparition d’une nouvelle pathologie. Les chercheurs précisent que c’est la première fois qu’un modèle de ce type est entraîné sur des données de santé nationales au Royaume-Uni. 

    600 millions de livres pour la recherche via les données du NHS, sous vigilance éthique et de qualité

    Les données exploitées incluent des informations de vaccination, les visites de médecine générale, les admissions hospitalières et les passages aux urgences. Elles sont traitées exclusivement dans l’environnement de données sécurisé (SDE) du NHS England, garantissant la confidentialité des patients. Le projet s’inscrit dans une dynamique nationale plus large soutenue par un investissement gouvernemental de 600 millions de livres sterling destiné à exploiter les données de santé pour la recherche médicale. Toutefois, plusieurs experts soulignent des limites, notamment la qualité inégale des données de santé du NHS, souvent incomplètes ou incorrectes, limitant leur utilité en prévention. Les données actuelles sont jugées trop générales, et des améliorations sont attendues via l’intégration de sources cliniques plus détaillées.

    Sur le plan éthique, le Dr Luc Rocher (Oxford Internet Institute) insiste sur la nécessité de maintenir ces modèles sous contrôle exclusif du NHS, en raison de la difficulté à anonymiser de manière fiable des données aussi riches et sensibles. Selon lui, « la richesse même des données qui les rend précieuses pour l’IA rend également leur anonymisation incroyablement difficile. »

    *Kraljevic, Z., Bean, D., Shek, A., Bendayan, R., Hemingway, H., Au Yeung, J., Deng, A., Baston, A., Ross, J., Idowu, E., Teo, J. T., & Dobson, R. J. B. (2024). Foresight—a generative pretrained transformer for modelling of patient timelines using electronic health records: a retrospective modelling study. The Lancet Digital Health, 6(4), e281–e290. https://doi.org/10.1016/S2589-7500(24)00025-6

  • AAP : L’ARS IDF lance un appel à projets pour optimiser les blocs opératoires avec le numérique

    Blocs opératoires franciliens : l’ARS relance le soutien aux innovations numériques

    Dans le cadre de sa stratégie régionale de transformation du système de santé (PRS3), l’ARS Île-de-France ouvre un nouvel appel à projets visant à soutenir l’introduction d’outils numériques dans les blocs opératoires. Objectif : améliorer la performance organisationnelle, la sécurité et la qualité des soins chirurgicaux dans les établissements de santé franciliens.

    Appuyer l’intégration d’outils numériques

    Ce nouvel appel s’appuie sur une dynamique amorcée en 2023 avec un appel à manifestation d’intérêt ayant permis de présélectionner quinze entreprises innovantes (5 dispositifs médicaux, 10 logiciels), après évaluation par un comité regroupant représentants de l’ARS, fédérations, experts et institutions partenaires. Ces solutions ont été mises en visibilité en 2024 lors de deux webinaires, suivis d’un premier appel à projets. Celui-ci avait débouché sur la sélection de 5 projets sur les 36 candidatures déposées.

    Objectifs et périmètre de l’appel à projets 2025

    L’appel à projets 2025 vise à accompagner les équipes chirurgicales dans l’implémentation d’outils numériques conçus pour :

    • Répondre aux besoins opérationnels des blocs (planification, coordination, pilotage).
    • Renforcer l’interopérabilité des systèmes.
    • Améliorer la gestion des ressources.
    • Sécuriser davantage les parcours patients.

    Chaque établissement pourra choisir entre un et cinq volets d’intervention en fonction de ses besoins et de sa maturité numérique :

    • Planification et gestion du planning opératoire.
    • Interopérabilité des logiciels.
    • Gestion des ressources humaines et matérielles.
    • Suivi et pilotage en temps réel de l’activité opératoire.
    • Accompagnement et formation des équipes.

    Les établissements devront présenter un projet structuré, incluant une analyse des besoins, un budget détaillé et un plan d’utilisation de l’aide sollicitée.

    Échéances et modalités de candidature

    L’appel a été publié le 15 mai 2025, avec une date limite de dépôt fixée au 27 juin 2025. La sélection des projets interviendra en septembre. Les candidatures doivent être déposées en ligne

    Lien de candidature : https://www.demarches-simplifiees.fr/commencer/aap-numerique-en-sante-2025

    Appel à projets – Numérique en santé : Accompagnement des établissements de santé dans l’amélioration de l’efficience des blocs opératoires à travers l’utilisation d’outils numériques | Agence régionale de santé Ile-de-France

  • Etude : la collaboration IA-radiologues réduirait le coût du dépistage du cancer du sein (Nature Communications)

    Mammographie : une solution à la pénurie de radiologues

    De plus en plus de cas de cancers du sein et de moins en moins de radiologues. La réalisation du dépistage repose sur une équation compliquée à résoudre. L’une des solutions pour combler ce déséquilibre entre l’offre et la demande pourrait être de recourir à l’intelligence artificielle. Cependant, bien que l’IA ait connu des avancées remarquables, des études expérimentales récentes montrent que les algorithmes actuels restent moins performants que les radiologues pour le dépistage du cancer du sein basé sur la mammographie. Le passage en pratique clinique n’est donc pas encore prévu.

    L’une des pistes qui est explorée consiste à confier seulement une partie des tâches à l’IA et à laisser les autres aux radiologues. L’IA peut en effet être un outil puissant de tri et de hiérarchisation des cas. Des algorithmes d’apprentissage automatique avancés sont capables d’identifier efficacement les mammographies sans anomalies significatives, ce qui permet d’accélérer l’examen, de réduire la charge de travail des radiologues et de générer des économies. Un essai clinique mené en Suisse a récemment montré que l’IA était un assistant performant : son taux de détection était comparable à une double lecture humaine.

    Techniquement faisable, cette solution devait néanmoins être évaluée économiquement. C’est la tâche à laquelle se sont attelés des chercheurs américains de l’université du Texas. Ils ont donc comparé 3 stratégies distinctes :

    • La pratique actuelle basée uniquement sur l’expertise humaine (le modèle américain sans double lecture).
    • La stratégie d’automatisation où l’IA remplace totalement les radiologues.
    • Et la stratégie de délégation où IA et radiologues se partagent les tâches, l’IA orientant certains cas vers les experts humains.

    Et ils ont pris en compte de nombreux coûts : mise en œuvre, temps des radiologues, examens complémentaires, et risques juridiques liés aux erreurs de diagnostic. Les chercheurs ont testé ce modèle avec des données réelles issues d’un concours international d’IA appliquée à la mammographie.

    Les résultats de cette étude ont été publiés le 7 mars dans Nature Communications.

    Résultats : un coût minoré de 30%

    • La stratégie de délégation permettait d’économiser de 17,5 % à 30,1 % des coûts par rapport à une prise de décision reposant uniquement sur des experts humains.
    • Le coût des faux positifs et des faux négatifs pèse fortement dans les choix stratégiques.
    • Le modèle de délégation est particulièrement efficace lorsque la prévalence est faible à modérée, ce qui est le cas du dépistage organisé.

    « On nous demande souvent : “L’IA peut-elle remplacer tel ou tel métier ?” », explique Mehmet Eren Ahsen, professeur en administration des affaires à l’Université de l’Illinois, co-auteur de l’étude. « Notre recherche montre que la réponse est : pas exactement, mais elle peut vraiment aider. La vraie valeur de l’IA ne réside pas dans le remplacement de l’humain, mais dans un partage stratégique des tâches. » Ce dernier tient en effet à souligner que « pour les cas à haut risque ou flous, les radiologues restent meilleurs. »

    L’IA à la place de la deuxième lecture ?

    Les auteurs précisent par ailleurs que leur modèle reflète les pratiques de dépistage américaines. Dans d’autres contextes, comme en Europe, où la double lecture est la norme, d’autres stratégies pourraient être envisagées. Par exemple, l’IA pourrait être utilisée comme second lecteur, réduisant ainsi le besoin de deux radiologues pour chaque mammographie, ce qui offrirait également des gains économiques. Or, le système de santé français cherche lui aussi à optimiser les coûts tout en conservant un haut niveau de soin.

    En Europe, plusieurs initiatives explorent déjà l’intégration de l’intelligence artificielle dans le dépistage du cancer du sein. En Allemagne, l’étude PRAIM a par exemple montré que l’intégration de l’IA a permis d’augmenter le taux de détection du cancer du sein de 17,6 % sans augmenter le taux de faux positifs. De plus, l’IA a contribué à réduire la charge de travail des radiologues en identifiant les cas normaux. En Suède, l’étude Masai a quant à elle mis en évidence que l’utilisation de l’IA en tant que lecteur secondaire a permis d’augmenter le taux de détection du cancer de 20 % sans augmenter le taux de faux positifs. Et en réduisant la charge de travail des radiologues de 44 %.

    * Economics of AI and human task sharing for decision making in screening mammography. 

    Ahsen, M.E., Ayvaci, M.U.S., Mookerjee, R. et al. 

    Nat Commun 16, 2289 (2025). https://doi.org/10.1038/s41467-025-57409-1

    https://www.nature.com/articles/s41467-025-57409-1

     

  • AAP : 8 M€ mobilisés pour des dispositifs médicaux numériques dédiés au bien vieillir

    Le Plan Innovation Santé 2030, volet santé de France 2030, piloté par l’Agence de l’innovation en santé (AIS), comporte un axe dédié aux dispositifs médicaux, le Plan DM.

    Le Grand Défi « Dispositif Médicaux Numériques et bien vieillir » au service des personnes âgées et de leurs aidants

    Ces dispositifs s’inscrivent dans les parcours de soin et les parcours de vie des personnes âgées, des patients, des aidants et des professionnels. Ils participent au Bien Vieillir par le soutien à l’autonomie tant à domicile, en adaptant le logement, qu’en établissement, en optimisant les interventions du personnel. Ils visent aussi à améliorer les soins, prévenir l’apparition de pathologies, affiner le diagnostic. Ces outils ne se substituent pas aux interactions humaines, ils les facilitent ou les renforcent. L’objectif du programme est de soutenir le développement et la production en France de ces outils en accompagnant le développement des entreprises du secteur. Sont ainsi visés l’émergence de leaders de niveau international et la réindustrialisation de la France dans le domaine de la santé.

    Une approche aussi économique

    Selon le cahier des charges de l’AAP, il s’agit notamment de « tester et d’évaluer en conditions réelles de nouvelles solutions numériques ou de nouveaux usages de solutions existantes et permettant de stimuler les processus d’innovation ». Les projets doivent « améliorer les prises en charge et les organisations pour un bénéfice clinique ou médico-économique » et ainsi permettre de « structurer des modèles économiques robustes pour mettre sur le marché des dispositifs médicaux numériques ».

    Les projets attendus

    Les projets présentés pourront concerner deux stades de développement :

    • Stade 1 « Programmes d’innovation » : Il vise à démontrer la performance de solutions numériques codéveloppées avec les usagers, ainsi que leur sécurité, pour obtenir un marquage CE ;
    • Stade 2 « Démonstrateurs grandeur nature » : Il vise à « évaluer sur le terrain l’efficacité des projets et leur acceptabilité ». Pour ces projets plus matures, il s’agit également d’analyser leur impact économique.

    Quatre axes sont priorisés :

    • Axe 1 « Innovation & Recherche sur les DM numériques au service des personnes âgées, patients, aidants, professionnels » ;
    • Axe 2 « Génération de preuves et évaluation de l’intérêt des DM numériques dédiées au bien vieillir » ;
    • Axe 3 « Financement, intégration dans la pratique professionnelle et adoption par les patients » ;
    • Axe 4 « Sensibilisation et formation des usagers et des professionnels en santé mentale ».

    Six « thématiques clés » :

    • La prévention de la perte d’autonomie ;
    • La prise en charge de la perte d’autonomie et son accompagnement ;
    • L’approche domiciliaire de la prévention, de la prise en charge et du suivi ;
    • La qualité de vie des personnes âgées et de leurs aidants ;
    • La qualité de vie au travail des professionnels ;
    • Le suivi et la coordination au service des parcours de soins et de vie.

    Des consortiums porteurs de projets

    Le chef de file doit être une société immatriculée en France et considérée comme une petite ou moyenne entreprise (PME). Il devra constituer un consortium avec « un nombre équilibré de partenaires » : structures sanitaires ou médico-sociales, partenaires institutionnels, professionnels du monde de la santé, usagers, patients ou volontaires sains, aidants, collectivités, entreprises, fournisseurs de solutions numériques, chercheurs, méthodologistes, économistes.

    Le financement

    Huit millions d’euros sont disponibles pour cet AAP.

    Les projets retenus seront financés sur une période allant de 12 à 24 mois maximum pour une assiette de dépenses prévue entre 600 000 et 2 millions d’euros. L’enveloppe perçue par chaque lauréat pourra financer jusqu’à 50% de son programme.

    Calendrier

    • Mai 2025 – Publication de l’appel à projets
    • Octobre 2025 – Clôture des candidatures
    • Novembre 2025 – Pré-sélection des projets
    • Novembre-Décembre 2025 – Auditions des projets
    • Janvier-Février 2026 – Annonce des lauréats

    Afin de répondre aux questions des porteurs de projets, un webinaire sera organisé dans les semaines qui viennent.

    Le cahier des charges : https://www.demarches-simplifiees.fr/commencer/france-2030-dispositifs-medicaux-numeriques

    Arrêté du 1er avril 2025 relatif à l’approbation du cahier des charges de l’appel à projets « Dispositifs médicaux numériques au service des personnes âgées et du bien vieillir » : https://www.legifrance.gouv.fr/jorf/id/JORFTEXT000051632043

  • Santé mentale numérique : le Collectif MentalTech s’élargit à 30 membres et dévoile ses priorités pour 2025

    Une dynamique de structuration sectorielle

    Fondé en mars 2022, le Collectif MentalTech, regroupement français consacré à la santé mentale numérique, intègre en 2025 huit nouveaux membres, portant à 30 le nombre de ses adhérents. Cette évolution s’accompagne de la publication d’une feuille de route centrée sur la pédagogie, la prévention et la contribution au débat public, à l’approche de l’année de la Grande cause nationale dédiée à la santé mentale. Les nouveaux entrants – ifeel, Edra, Eos, Suricog, insleeplab, Neuredia, Tuki et l’expert indépendant Julien Lelandais – rejoignent des entreprises et institutions déjà engagées autour de la santé mentale numérique. Leur intégration repose sur une évaluation scientifique, technique et éthique, en cohérence avec les objectifs du Collectif : favoriser l’accès aux solutions numériques tout en encadrant leur usage. Le Collectif se positionne comme un espace de dialogue entre start-ups, professionnels de santé et décideurs publics. Ses membres développent des technologies variées (applications, intelligence artificielle, biomarqueurs, télémédecine) sur des thématiques comme le sommeil, les addictions ou la santé mentale au travail.

    Trois axes pour 2025 : clarifier, prévenir, documenter

    Clarifier les technologies: La feuille de route 2025 prévoit la création de ressources pour vulgariser les technologies de santé mentale numérique. L’objectif est de mieux faire comprendre les outils en circulation – chatbots, thérapies digitales, IA – et d’en faciliter l’appropriation par les utilisateurs, les professionnels et les institutions.

    Renforcer les actions de prévention : En parallèle, les membres volontaires recevront une formation PSSM (Premiers Secours en Santé Mentale). Des actions de terrain sont également prévues, comme l’organisation de 16 masterclasses à destination de professionnels de la coiffure, en partenariat avec L’Oréal Professionnels.

    Alimenter le débat public par des données : Le Collectif prévoit de mobiliser l’expertise de ses membres pour produire des analyses sur les usages du numérique en santé mentale. Ces résultats seront diffusés lors d’événements thématiques, et via un showroom dédié, afin de rendre visibles les solutions existantes et les besoins encore non couverts.

    Un collectif pour structurer l’innovation en santé mentale

    Selon David Labrosse, président du Collectif et médecin de santé publique, l’enjeu est désormais de rendre la santé mentale numérique plus intégrée au parcours de soins. La vice-présidente, Joséphine Arrighi de Casanova (Qare), souligne de son côté l’apport des nouvelles candidatures dans un secteur en pleine mutation.

  • 1 million d’euros pour accélérer l’immunothérapie pédiatrique via l’IA et les données génomiques

    Un prix pour combler le retard en oncologie pédiatrique

    Le 14 mai 2025, le second prix de l’Innovation FIGHT KIDS CANCER & St Baldrick’s Foundation a été attribué au Dr Joshua Waterfall, chercheur Inserm et chef d’équipe à l’Institut Curie. Doté d’un financement de 1 million d’euros sur quatre ans, ce prix soutient une recherche destinée à améliorer l’impact de l’immunothérapie dans les cancers pédiatriques, avec l’appui de l’intelligence artificielle et d’approches computationnelles avancées. Ce prix s’inscrit dans une initiative conjointe de FIGHT KIDS CANCER – programme européen dont Imagine for Margo est partenaire – et de la fondation américaine St Baldrick’s. L’objectif est de réduire l’écart de financement entre la recherche en oncologie adulte et celle dédiée aux enfants, alors que le cancer reste la première cause de décès par maladie chez les moins de 18 ans en Europe.

    Des modèles computationnels pour des thérapies sur mesure

    Le processus de sélection a été supervisé par un comité d’experts internationaux en oncologie pédiatrique mandaté par la St Baldrick’s Foundation. Il cible des chercheurs en début ou milieu de carrière menant des projets fortement collaboratifs et à fort potentiel thérapeutique. Physicien de formation, le Dr Waterfall dirige une équipe spécialisée dans la génomique fonctionnelle intégrative du cancer au sein de l’unité Inserm U1330 à l’Institut Curie. Ses travaux portent sur la création de modèles intégrant des données génomiques et immunologiques pour identifier de nouvelles cibles thérapeutiques. Ce financement permettra le recrutement de nouveaux chercheurs, l’analyse d’un plus grand nombre d’échantillons tumoraux pédiatriques et l’exploration de mécanismes immunitaires encore peu documentés. L’objectif est d’accélérer le développement de vaccins thérapeutiques ou de thérapies cellulaires CAR-T, en particulier pour les cancers les plus résistants, comme les sarcomes d’Ewing.

    « Ce prix est une opportunité unique pour approfondir nos travaux sur l’immunothérapie pédiatrique », a déclaré le Dr Waterfall. Il souligne l’importance de ce soutien pour ouvrir de nouvelles pistes en immunologie du développement, domaine encore peu exploré dans les cancers infantiles.

    Mobilisation des associations et des institutions

    Patricia Blanc, présidente d’Imagine for Margo, salue un signal fort envoyé à la recherche européenne : « Nous sommes fiers qu’un tel prix existe en Europe et permette à un chercheur aussi brillant que le Dr Waterfall de repousser les frontières de la recherche sur les cancers de l’enfant. » Depuis sa création en 2011, Imagine for Margo a levé plus de 23 millions d’euros, finançant 118 nouveaux traitements en Europe et accompagnant plus de 500 familles. L’association reste l’un des moteurs du financement collaboratif de la recherche pédiatrique en cancérologie.

  • Près de 2 milliards d’euros de déficit cumulé : les EHPAD publics en difficulté budgétaire selon la FHF

    Une situation déficitaire pour la troisième année consécutive

    La Fédération Hospitalière de France (FHF) a publié les résultats de son enquête annuelle sur les EHPAD publics, menée auprès de 818 établissements représentant environ 110 000 places. Le constat : une majorité d’entre eux demeurent en déficit malgré un regain d’activité post-crise sanitaire. Le déficit cumulé du secteur depuis 2022 atteint désormais près de deux milliards d’euros. En 2024, plus de 7 EHPAD publics sur 10 affichent un déficit, et ce malgré des aides exceptionnelles plus importantes qu’en 2023. Sans ces aides, ce ratio atteindrait 8 sur 10. En moyenne, le déficit s’élève à 3 000 € par place pour les établissements concernés, soit 300 000 € pour une structure de 100 lits. Les pertes se concentrent sur les sections tarifaires “hébergement” et “dépendance”.

    Trésorerie sous tension, investissements compromis

    La situation financière impacte également la trésorerie des EHPAD : la moitié des établissements publics autonomes disposent de moins de 75 jours de trésorerie d’avance. Selon la FHF, cette dégradation budgétaire structurelle freine toute capacité d’investissement et empêche toute projection à moyen ou long terme. La FHF dénonce une série de distorsions socio-fiscales qui pénalisent les établissements publics par rapport à leurs homologues privés ou associatifs. Les ESMS publics ne bénéficient pas des allègements généraux de cotisations en vigueur depuis 2019 pour le secteur privé, ni de l’exonération de la taxe sur les salaires appliquée aux EHPAD de la fonction publique territoriale. De plus, ils doivent assumer eux-mêmes le risque maladie. Ces éléments accentuent le déséquilibre économique en défaveur des EHPAD publics. La ministre déléguée à l’Autonomie et au Handicap, Charlotte Parmentier-Lecocq, s’est engagée, en janvier 2025, à étudier une remise à plat de ces règles. La FHF attend une objectivation formelle de ces écarts et un rééquilibrage des dispositifs.

    La hausse des cotisations retraite aggrave la pression

    Autre élément de préoccupation : la hausse progressive des cotisations CNRACL pour les employeurs publics, programmée jusqu’en 2028. En 2025, son impact représente déjà l’équivalent d’un poste d’infirmier dans un EHPAD de 100 lits. Or, cette charge ne sera pas compensée par les tarifs “hébergement” et “dépendance” fixés par les départements. La FHF demande une compensation intégrale de cette hausse.

    Des mesures attendues pour préserver l’offre publique

    La FHF propose plusieurs leviers pour enrayer cette dynamique déficitaire :

    • Sanctuariser une ressource pérenne dédiée à l’investissement dans les EHPAD publics.
    • Restituer la réserve prudentielle de la branche autonomie.
    • Engager la mise en œuvre de la loi de programmation sur le Grand âge, adoptée en avril 2024.

    Pour Arnaud Robinet, président de la FHF, il est urgent d’ouvrir un débat national. La pérennité de l’offre publique médico-sociale, seule accessible pour de nombreuses familles, est en jeu face à la progression attendue du vieillissement démographique.