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  • Cartographie des cas d’usage de la GenAI en santé et tendances du marché

    État des lieux du marché de l’IA générative

    Dans cet article, Health & Tech Intelligence procède à une analyse approfondie des cas d’usage de l’IA générative dans le domaine de la santé, en se basant sur les conclusions des rapports émanant de McKinsey, Bain, CB Insights et Wavestone. En s’appuyant sur ces sources d’information clés, une cartographie non exhaustive des divers cas d’usage est dressée, permettant ainsi une vision panoramique de l’écosystème de l’IA générative dans le secteur de la santé.

    Au cours de l’année écoulée, l’intérêt pour les technologies émergentes telles que les modèles de langage de base, les modèles de grand langage (LLM) et l’intelligence artificielle générative s’est intensifiée dans le domaine de la santé. Ces avancées technologiques ont captivé l’attention des acteurs majeurs du secteur, des établissements de santé aux entreprises pharmaceutiques, en passant par les assureurs et les investisseurs. L’IA générative, en particulier, se démarque par sa capacité à transformer tous les secteurs de la santé et s’illustre comme un catalyseur majeur. Dans la santé, on distingue  quatre principaux marchés : les établissements de soins, la recherche biomédicale, les assurances et les technologies médicales (Medtech). Selon le rapport Global Healthcare Private Equity Report publié par Bain en 2024 , ainsi que des données du market map 2024 de CB insights, le secteur de la santé témoigne d’une intense activité transactionnelle en plein essor. Dans ce paysage dynamique, la biopharmacie émerge en tête, enregistrant 70 transactions pour un montant total de 1.902 millions de dollars pour la conception de médicaments. Elle est suivie de près par les établissements de santé, qui totalisent 61 levées de fonds pour un montant de 633 millions de dollars pour la documentation  des dossiers patients informatisés (DPI) .

    En revanche, bien que les avancées de l’IA générative dans le secteur de la santé suscitent un vif intérêt, le marché dans ce domaine reste encore relativement embryonnaire. Les stratégies de partenariat sont  dynamiques entre les entreprises technologiques et les acteurs du domaine de la santé pour déployer ces technologies innovantes sur le terrain. Parallèlement, les fonds d’investissement injectent des capitaux considérables dans des startups spécialisées, alimentant ainsi la croissance du secteur. Prenons l’exemple de l’alliance stratégique entre Sanofi et BioMap, qui s’emploient à exploiter l’IA générative pour accélérer la découverte de nouveaux médicaments. De même, des partenariats clés tels que celui entre Philips et Amazon Web Services illustrent l’engagement continu envers le développement et l’intégration de l’IA générative dans les domaines de la santé.

    Décryptage des cas d’usage en santé

    Une nomenclature détaillée en quatre segments, industrie pharmaceutique, établissements de santé, financeurs et MedTech, avec un focus sur l’offre de soin et la Pharma est proposée pour une meilleure compréhension et classification des différentes cas d’usage de l’IA générative.

    Les cas d’usage de l’IA Générative à l’hôpital

    Les établissements de santé font d’importants investissements dans les cas d’utilisation de l’IA générative aux Etats Unis notamment. L’IA générative est principalement utilisée pour améliorer l’efficacité des processus administratifs, la prise de décision clinique et la personnalisation des traitements. Health&Tech a choisi d’étudier les cas d’usages de l’IA générative à l’hôpital à travers une segmentation sous huit axes sstratégiques distincts ci-dessous :

    ● Les ressources humaines et la gestion de la qualité de vie au travail (QVCT) rencontrent de nouveaux horizons avec l’intégration de solutions telles que Oracle AI . Cette plateforme émergente propose des outils innovants pour la gestion efficace des plannings.

    ● Dans le domaine de l’expérience patient et des relations avec les patients, les chatbots de la relation patient se positionnent comme un cas d’usage clé. Des entreprises telles qu’Arcee AI, Decoda Health offrent des solutions novatrices pour améliorer l’interaction et l’expérience des patients, ouvrant ainsi de nouvelles perspectives dans le domaine des soins de santé personnalisés et axés sur le patient.

    ● Dans le domaine du support aux patients, on constate l’émergence de l’utilisation de chatbots et d’assistants virtuels. Des entreprises telles que HealthTap, Sensely, Writer, DiagnaMed Holdings Corp, IA Medical, Cohere Health et Assort Health se positionnent offrent des solutions pour répondre aux besoins croissants des patients en matière d’accès aux informations médicales et de soutien personnalisé.

    ● La présence de l’IA générative dans les opérations des établissements de santé se déclinent en plusieurs cas d’usage. Ces cas incluent l’automatisation des flux d’examen manuel, le triage médical pour identifier les patients à haut risque, l’intégration hospitalière intelligente et la conformité réglementaire automatisée, ainsi que la génération de données médicales synthétiques. Les entreprises présentes sur ce segment sont les suivantes : GenHealth AI, Segmed, Syntho, Syntegra, Betterdata, Synthicus, Iomed, Intelligent Medical Objects (IMO), Yseop, Oracle AI, Pieces, Doximity, Google, Glass Health, GenHealth AI, Meditech, Microsoft, Praxysanté,  Nabla, co:Helm. 

    ● L’IA générative joue un rôle essentiel dans la gestion des finances établissements de santé, se déployant principalement dans deux cas d’usage majeurs : l’automatisation du processus de codage médical et l’optimisation du processus de facturation. Des entreprises telles que CodaMetrix, Regard, Develop Health, Silna, SmarterDx, Fathom, Akasa, Adonis, Candid health et Health Harbor proposent des solutions pour améliorer l’efficacité et la précision des opérations financières.

    ● L’usage de l’IA générative pour le pilotage est principalement pour l’optimisation et l’analyse des données. Des entreprises telles que Juniper, Pearl, Arcee AI, Augmedix, Eleos, Infinitus, Pathway, Syntheticus, et Nym proposent des solutions à la pointe de l’innovation dans ce domaine.

    ● L’information médicale, axée principalement sur la documentation des dossiers patients informatisés (DPI), connaît une expansion notable, avec des entreprises telles que Microsoft, Corti, Navina, Yseop, AWS, Abridge, Nabla, Suhona AI, Meditech, Atropos Health, Tali AI, Ubie, Pieces, Health note, Arcee AI, Real chemistry. 

    ● Dans l’innovation médicale, un large éventail de cas d’usage émerge. Parmi ces cas d’usage, on trouve l’optimisation et l’accélération des essais cliniques, la génération de cas cliniques, la stimulation de l’engagement patient, la création de nouveaux supports, l’amélioration de la qualité des supports visuels, l’aide au diagnostic, l’aide à la prise de décision, les chatbots cliniques, l’identification des biomarqueurs, et la modélisation de la progression de la maladie. Ces avancées ouvrent la voie à des pratiques plus efficaces, personnalisées et axées sur le patient. Les entreprises d’IA génératives présentes sur ce segment sont les suivantes : Unlearn, Deeplife, insilico medicine, GenHealth AI, Personal.AI,  ABridge, Redbrick AI, Subtle medical, Covera Health, Retrace, Pearl, Kahun, Paige AI, Milvue, IBM Watson,  Infermedica, OpenAI, Mistral AI, M2, Ada Health, Glass Health, Buoy Health, Tandem, Avon, Ostro, Ambience, Athelas, Knowtex, Freed,  Opscidia, Docaposte, Aalia.tech, Indigo AI, eMed, Memora Health. 

    Les cas d’usage de l’IA Gen dans l’industrie pharmaceutique

    En pharmacologie, on distingue deux cas d’usage principaux :

    Les cas d’usage de l’IA Gen pour les MedTech

    Concernant les cas d’usage pour les MedTech, ils concernent principalement la création de robots chirurgicaux et le développement de la robotique de réadaptation avec des sociétés comme :

    Les cas d’usage de l’IA Gen pour les financeurs (assureurs)

    Les financeurs utilisent l’IA générative pour faciliter l’analyse des données ainsi que l’automatisation et l’arbitrage de la gestion des sinistres. Selon le rapport Bain, la tendance des investissements en IA générative est pour le support patient avec des innovations sur le parcours administratif, avec par exemple l’assistant virtuel de UnitedHealth Group qui vise à faciliter la communication avec les patients.

    Les tendances et les principaux usage de l’IA générative

    Les tendances tournent autour de 9 principaux cas d’usage au sein desquelles on retrouve les examens manuels, les DPI, la découverte de molécules, les chatbots et assistants virtuels, réseaux génératifs d’adversaire (GAN), le codage médical, l’imagerie médical, l’automatisation et l’arbitrage de la gestion des sinistres ainsi que les interventions chirurgicale robotisées.  La plus large tendance de ces cas d’usage revient à la découverte de molécule avec 24 sociétés dans le secteur, suivi des DPI avec 13 entreprises, l’automatisation manuel avec 11 entreprises, la génération de données médicales synthétiques et les chatbots cliniques qui comptent 7 sociétés.

    Une transformation des établissements de santé par l’IA Générative

    L’intégration de l’IA générative dans les flux de travail d’examen manuel offre une solution prometteuse pour automatiser ces processus. L’IA générative est employée pour créer des résumés de dossiers médicaux, générer des interprétations préliminaires d’images médicales, et analyser des données de laboratoire pour identifier des tendances ou des anomalies. Ce cas d’usage se concentre sur l’automatisation et l’optimisation des tâches répétitives, permettant aux professionnels de santé de consacrer plus de temps aux aspects critiques de la prise en charge des patients.

    La Documentation des patients informatisés (DPI) traités par l’IA générative sont utilisées pour analyser les informations des patients, les publications médicales et d’autres données pertinentes, en vue de créer des documents complets et exacts dans les dossiers de santé électroniques. Ce procédé simplifie et automatise la documentation, ce qui diminue les risques d’erreurs et améliore l’efficacité des professionnels de la santé dans la tenue à jour des dossiers de leurs patients.

    Les chatbots et assistants virtuels, propulsés par l’IA générative, fournissent des renseignements médicaux, répondent aux interrogations fréquentes et facilitent la gestion des traitements médicamenteux. Ces technologies offrent un accompagnement personnalisé, des alertes et des recommandations, encourageant le suivi des protocoles de traitement et permettant aux patients de prendre une part active dans leur parcours de soins. Certains chatbots, comme Med42, sont conçus à destination des patients et des professionnels de la santé. Pour ces derniers, le chatbot fournit un service d’analyse des données des patients et propose des recommandations. Quant aux patients, Med42 leur offre une plateforme pour comprendre le langage médical complexe et pour renforcer leur implication dans leur propre santé.

    Les techniques d’IA générative, telles que les réseaux génératifs d’adversaire (GAN) et les autoencodeurs variationnels (VAE), offrent une solution fiable en produisant des données médicales synthétiques ressemblant à des données réelles de patients. Cette approche renforce la résilience des modèles et leur capacité à identifier et diagnostiquer des maladies, même dans des cas de pathologies rares comme l’urticaire aquagène ou la méthémoglobinémie.

    L’IA générative permet d’automatiser le processus de codage médical, transformant les dossiers de soins de santé textuels en codes précis utilisés pour le facturation, le remboursement, et l’analyse des données de santé. Les modèles d’IA sont entraînés à comprendre le contexte médical complexe et à générer des codes correspondants aux diagnostics et procédures décrits dans les dossiers.

    Les modèles d’IA générative permettent l’amélioration de la qualité des supports visuels en imagerie médicale, renforçant ainsi la précision des analyses. L’utilisation de l’IA générative contribue à réduire le bruit dans les images médicales grâce à des outils tels que les encodeurs.

    Une place centrale dans la découverte de nouvelles molécules

    Générer de nouveaux composés, optimiser les candidats médicamenteux, variés les structures de base ou encore prédire leurs propriétés tout en conservant les caractéristiques pharmacologiques essentielles  : sont les promesses de l’IA générative dans la conception/découverte de nouvelles structures moléculaires. Face à la complexité, le taux d’échec et les coûts élevés lié au développement de molécule, l’industrie pharmaceutique investis massivement dans l’IA générative. Cette technologie permet aux chercheurs d’explorer de nouvelles possibilités dans le domaine de la chimie, ouvrant la voie à des médicaments potentiels avec des propriétés améliorées et des mécanismes d’action différents. En effet, l’utilisation de modèles moléculaires 1D, 2D et 3D offre des possibilités étendues dans ce domaine. De plus, l’IA aide à prédire les fonctions protéiques à travers des méthodes innovantes qui utilisent un cadre encodeur-décodeur intégrant les réseaux neuronaux graphiques et les grands modèles de langage. Cette approche permet une représentation complète des fonctions protéiques et offre des prédictions précises. Selon le rapport CB insight 2024, les financements par capitaux propres des entreprises pharmaceutiques dans les domaines de la découverte de médicament et de l’intelligence artificielle générative en 2023 sont évalué à 108 millions de dollars et recense 4 levées de fonds.

    Les nouveaux cas d’usage émergents pour les financeurs et les MedTech

    L’automatisation et l’arbitrage de la gestion des sinistres impliquent l’utilisation de l’IA générative pour traiter les réclamations d’assurance de manière rapide, précise et efficace grâce à des algorithmes sophistiqués capables d’analyser des données complexes, telles que des documents, des images, des vidéos et des témoignages, pour évaluer les sinistres et déterminer les indemnisations appropriées.
    L’utilisation de l’IA générative permet aux robots chirurgicaux d’effectuer des interventions chirurgicales avec plus de précision, de réduire le nombre d’erreurs humaines et de garantir une récupération plus rapide des patients. Leur fonctionnement repose sur l’IA générative, et permet une planification préopératoire avancée, une navigation intra-opératoire en temps réel et une assistance aux chirurgiens tout au long de la procédure.

    Référentiel des cas d’usage de l’IA Gen

  • Etude : les conseils médicaux délivrés par l’IA manquent de précision (AJPM)

    La prévention, un champ laissé au numérique

    En un petit quart d’heure – le temps moyen d’une consultation-, les médecins n’ont souvent pas le temps de donner des conseils de prévention. Des récentes études, certes américaines, ont montré que seuls 8% des patients âgés de 35 ans et plus ont reçu tous les services préventifs prioritaires recommandés par le Groupe de travail sur les services préventifs des États-Unis (USPSTF) ou le Comité consultatif sur les pratiques d’immunisation des Centres pour le contrôle et la prévention des maladies (CDC). Faute de quoi, les malades se tournent évidemment vers les ressources les plus accessibles, c’est-à-dire internet mais aussi des robots conversationnels tels que ChatGPT.

    Le poids des robots conversationnels :

    Etant donné l’attrait suscité par ce modèle d’IA, des chercheurs américains de la Cleveland Clinic Foundation ont mené une visant à évaluer la capacité de ChatGPT version GPT-4 et de Bard de Google à fournir des recommandations précises liées à la médecine préventive et aux soins primaires. Ils ont donc élaboré 56 questions portant sur les directives de dépistage, les stratégies préventives et la gestion des maladies courantes. Les réponses de ChatGPT et de Bard ont ensuite été examinées indépendamment par deux médecins qui les ont classées comme “précise” si elle incluait des recommandations complètes et basées sur les directives, “inexacte” si elle incluait des informations inappropriées et/ou fausses, ou “précise avec des informations manquantes” si elle incluait des éléments précis mais manquait de détails essentiels que le patient jugerait utiles. En cas de désaccord entre les 2 médecins, un troisième jouait le rôle d’arbitre.

    Les résultats de cette étude ont été publiés dans l’American Journal of Preventive Medicine.

    Résultats : l’IA répond correctement à moins de la moitié des questions

    • 28,6 % des réponses générées par ChatGPT-4 ont été jugées précises, 28,6 % inexactes et 42,8 % précises avec des informations manquantes.
    • 53,6 % des réponses générées par Bard ont été jugées précises, 17,8 % inexactes et 28,6 % précises avec des informations manquantes.
    • Les réponses aux questions sur la vaccination ont affiché des taux d’inexactitude de l’ordre de 80%.

    Globalement, les deux modèles d’IA ont donc répondu précisément à 30 à 50 % des questions. Et « des inexactitudes considérables ont été observées pour les questions liées à la vaccination », soulignent les auteurs de l’étude. ” Cela peut être surprenant, étant donné la technologie avancée derrière ces modèles, a déclaré Andrei Brateanu, le dernier auteur. Tous les LLM, y compris ChatGPT-4 et Bard, fonctionnent à l’aide d’algorithmes mathématiques complexes. Le fait que les deux modèles aient produit des réponses avec des inexactitudes ou des informations cruciales omises met en évidence le défi continu de développer des outils d’IA capables de fournir des conseils médicaux fiables. ”

    Cependant, ChatGPT s’est montré nettement moins précis dans ces réponses que le modèle de Google. Cela est sans doute dû au fait que Bard met à jour continuellement ses informations, contrairement à ChatGPT.

    L’indispensable relation humaine :

    Par ailleurs, les chercheurs estiment que “les modèles ont fréquemment fourni des informations correctes sans les détails que les médecins partageraient généralement avec les patients”. Les outils d’IA ne doivent, par conséquent, pas être considérés comme des remplacements des médecins, mais plutôt comme des ressources complémentaires. “Alors que nous incorporons la technologie IA dans les soins de santé, il est crucial de veiller à ce que l’essence des soins de santé reste fondamentalement humaine”, a conclu Andrei Brateanu.

     

     

    *Accuracy of Online Artificial Intelligence Models in Primary Care Settings

    Hoseph Kassab, Abdel Hadi El Hajjar, Richard M. Wardrop III, Andrei Brateanu

    American Journal of Preventive Medicine

    February 12, 2024. DOI:https://doi.org/10.1016/j.amepre.2024.02.006

  • Innovation : lancement du tiers-lieu d’expérimentation Bopex et de la plateforme Prim3D à l’AP-HP

    Un tiers lieu d’expérimentation dédié au bloc opératoire

    Créé en octobre 2023, le tiers-lieu d’expérimentation Bopex est le fruit d’un consortium réunissant l’AP-HP, Medicen et l’Université Paris-Saclay. Bénéficiant d’un soutien financier jusqu’à fin 2026, ce projet fait partie des 10 lauréats de la première vague de l’appel à projet (AAP) “Tiers lieux d’expérimentation” lancé dans le cadre de France 2030 et du Plan Innovation santé 2030.

    Bopex vient prolonger la série des projets engagés depuis plusieurs années à travers la chaire d’innovation “Bloc opératoire augmenté” et d’autres initiatives lancées par l’AP-HP. Il concentre ses efforts sur des solutions permettant d’augmenter :

    • la qualité et la sécurité des soins en chirurgie et en anesthésie ;
    • la qualité de vie au travail des professionnels du bloc opératoire ;
    • et l’efficience des organisations.

    Ce tiers-lieu se donne également pour missions de :

    • susciter l’émergence et conduire des projets structurants de co-développement et d’expérimentations financés par l’État ;
    • faciliter l’accès des industriels à l’expertise hospitalo-universitaire pour garantir l’intégration des besoins hospitaliers et de la vision des soignants, tout au long du cycle de l’innovation ;
    • et faire émerger et animer une communauté d’innovateurs.

     

    3 projets en cours de développement :

    On compte à ce jour 3 projets de co-développement accueillis par Bopex et menés autour :

    1. de la génération automatique de comptes-rendus opératoires augmentés ;
    2. d’un jumeau numérique pour améliorer la chirurgie mini-invasive du foie ;
    3. et du développement de technologies permettant de créer des contenus immersifs pour former les professionnels des blocs.

     

    L’ensemble de ces efforts visent :

    • à maintenir et accentuer le positionnement de l’AP-HP comme lieu de développement et d’évaluation ;
    • ainsi qu’à faire émerger et animer une communauté d’innovateurs constituée de médecins, de soignants et de personnels administratifs engagés autour des enjeux d’innovation au bloc opératoire.

     

    Pallier au manque de solutions industrielles adaptées avec Prime3D

    Laboratoire interne de prototypage couplé à un service de conception et d’ingénierie mutualisé, Prim3D prend en compte la spécificité des besoins hospitaliers pour proposer un accompagnement réactif et sur mesure ainsi qu’une expertise technique à la pointe de la technologie. Afin de pallier rapidement au manque de solutions industrielles adaptées, la plateforme propose un service de production de micro-séries ou de pièces uniques à la demande, permettant :

    • d’améliorer les conditions de travail des hospitaliers ;
    • d’améliorer la formation des soignants ;
    • de diminuer l’obsolescence d’équipements onéreux ;
    • de diminuer les déchets hospitaliers.

     

    Installée au cœur du bâtiment Ady Steg, nouveau site d’innovation et de formation de l’AP-HP, cette plateforme d’impression 3D s’adresse “à l’ensemble des équipes de l’AP-HP, tous corps de métiers confondus”. Elle compte également proposer, à terme, la production de certains types de dispositifs médicaux.

    D’autres initiatives portées par l’AP-HP

    En janvier 2023, l’AP-HP mis en place un réseau national regroupant les plateformes d’impression 3D des CHU français, dans le but d’harmoniser les pratiques en France et en Europe. En parallèle, un futur campus chirurgical sera érigé pour former les prochaines générations de professionnels de santé.

    L’implantation de ces équipes sur le site de l’ancien hôpital Broussais préfigure également la création du “Campus chirurgical du Grand Paris”, projet porté par l’AP-HP et les universités franciliennes partenaires et soutenu par l’État. Ce projet souhaite accompagner les évolutions de la chirurgie en offrant une formation aux nouvelles générations de professionnels de la salle d’opération, en les mettant en contact direct avec les innovations qui façonneront l’avenir des soins aux patients, tout en améliorant leur qualité et leur sécurité.

     

     

  • Supercalcul : un AMI pour optimiser l’exploitation des données dans le cloud (06/05/2024)

    Outcome-as-a-service, un nouveau modèle pour le cloud

    Leader mondial dans le traitement des données sismiques et l’identification des sous-sols, se spécialise dans la fourniture de données géoscientifiques, de services et de solutions technologiques, CGG souhaite partager en 2024 son expertise de pointe et ses ressources technologiques avec d’autres secteurs économiques en pleine croissance, tels que la biotechnologie et les industries utilisant l’IA.

    Lancée par CGG en novembre 2023, l’offre “outcome-as-a-service” (Oaas) pour les solutions de calcul de haute performance (HPC) et IA propose un modèle économique innovant pour le Cloud. La tarification ne sera plus basée sur le temps de calcul (heure CPU), mais sur des unités de production. “Grâce à cette offre, le risque financier lié au temps de calcul ne sera plus assumé par le partenaire”. Une telle approche incite chaque partie à collaborer dans le but d’améliorer le processus de production.

    En plus de es supercalculateurs activés par l’IA, CGG ajoute son “expertise en optimisation de code”. Les critères à optimiser qui sont précisés par l’équipe de production concernent notamment :

    • le temps de résultat ;
    • l’énergie requise ;
    • le nombre d’unités produites par unité de temps, etc.

     

    Un soutien personnalisé pour les lauréats

    Avec CGG, Cap Digital sélectionnera les entreprises qui bénéficieront en premier de ce soutien. Ces lauréats seront invitées par les membres du jury à une discussion, “afin de personnaliser le soutien qu’ils peuvent recevoir selon leurs besoins, leur feuille de route, leur maturité, etc.”, notamment :

    • l’évaluation des performances des codes de l’entreprise sur les infrastructures de CGG :
      • soit un accès aux infrastructures de CGG (AMD, Intel) pour évaluer la meilleure solution matérielle possible ;
      • soit en expérimentant avec le cluster de GPU Nvidia H100 afin d’utiliser le Oaas de CGG ;
    • un accès aux supercalculateurs de CGG sous forme de Oaas à des tarifs préférentiels (sous réserve de préparation en termes d’infrastructure) ;
    • et un hébergement de service.

     

    📢 Cet AMI est ouvert aux scale-ups, grandes entreprises ainsi qu’aux départements R&D basés en Europe qui souhaitent optimiser leurs capacités de production.

    👉 Les candidatures sont acceptées en anglais ou en français et doivent être envoyées avant le 6 mai 2024 à 10h00 via ce lien.

     

  • IA générative : 40 mesures pour faire de la France et de l’Europe des leaders d’ici 5 ans (Hub FranceIA)

    Se démarquer dans le respect des valeurs européennes

    Après une note, publiée en mai 2023, sur les usages et les impacts de ChatGPT et de l’IA générative, ce nouveau rapport du Hub France IA comporte 40 propositions pour faire de la France et l’Europe des leaders de l’IA générative dans le respect des valeurs européennes. Créé en 2017, le Hub FranceIA est une association qui compte aujourd’hui près de 170 membres et partenaires (start-ups, grandes entreprises et institutions de l’écosystème français et européen). Sa mission consiste en la promotion d’une IA de confiance au service des secteurs public et privé. Dans ce rapport, le Hub identifie 4 objectifs principaux qui “doivent être tenus pour permettre à la France et à l’Europe de se démarquer pour devenir d’ici 5 ans les leaders de l’IA générative dans le respect des valeurs européennes” :

    • développer une approche holistique, respectueuse de l’environnement et des règles éthiques européennes, rassemblant fournisseurs, consommateurs publics et privés ;
    • anticiper les évolutions de l’IA en structurant le marché de l’accès aux données d’entraînement et l’architecture des supercalculateurs européens autour des prochaines ruptures ;
    • garantir un environnement qui permette l’émergence d’un marché réellement concurrentiel tout en préservant le marché des médias et de la culture ;
    • apporter le soutien nécessaire à la montée en compétence mais également à la gestion des risques et la mise en œuvre des réglementations.

     

    Une adoption rapide par les entreprises

    L’état des lieux des marchés français et européen de la IA générative, dressé par le Hub FranceIA, montre une adoption rapide de cette technologie, tant dans le monde professionnel que dans la sphère personnelle des citoyens. Par ailleurs, un intérêt croissant par les entreprises est observé, notamment pour des projets destinés à améliorer l’efficacité opérationnelle. Une adoption rapide qui n’est pas sans questionner sur les risques potentiels suivants :

    • la mauvaise utilisation des technologies ;
    • les questions relatives à la propriété intellectuelle ;
    • la protection des données ;
    • et la fracture numérique.

     

    Un potentiel prometteur en Europe, mais un grand retard à rattraper :

    Le rapport souligne également le fait que les entreprises cherchant à exploiter des modèles d’IA générative ont largement tendance à se tourner vers des entreprises américaines. Ce qui peut s’expliquer, selon ses auteurs, par les tarifications avantageuses qu’elles proposent et la qualité de leur expérience utilisateur.

    Sur le continent européen, l’offre dans le domaine de l’IA générative “peine à décoller”, malgré un potentiel de développement prometteur : en effet, précise le Hub, 10,6 % des start-ups européennes se spécialisent dans ce domaine, armi elles, 17,5 % sont en France, selon une autre étude intitulée “Generative AI in the European Startup Landscape 2024“, publiée en janvier dernier. Ce retard s’expliquerait par divers obstacles freinant la croissance des entreprises comme le manque de financements, la réglementation européenne et les craintes qu’elle suscite.

    Distribution géographique des start-ups européennes spécialisées dans l'IA générative - @ AppliedAI Institute for Europe
    Distribution géographique des start-ups européennes spécialisées dans l’IA générative – @ AppliedAI Institute for Europe

    Des leviers pour développer l’IA générative en France et en Europe :

    Le rapport identifie plusieurs leviers pour faire de la France et de l’Europe des leaders mondiaux de l’IA générative, à savoir :

    • stimuler et soutenir la croissance de l’écosystème ;
    • faciliter l’accès aux données dans un cadre de confiance ;
    • accompagner les entreprises dans la gestion des risques et la régulation ;
    • piloter et optimiser l’empreinte environnementale ;
    • mais aussi accélérer la montée en compétence pour favoriser l’adoption.

     

    Cela devrait, selon le Hub FranceIA, s’accompagner d’un investissement massif de plusieurs dizaines de milliards d’euros, soutenu par les secteurs public et privé. Mais aussi “des investissements en achats publics et privés d’une valeur au moins équivalente”.

     

    Les 40 recommandations du Hub FranceIA

    1. Favoriser la souveraineté et l’excellence :

    Pour améliorer l’entraînement des modèles d’IA générative, le Hub préconise notamment de faciliter l’accès pour les start-ups à l’EuroHPC (une initiative européenne et un partenariat public-privé dans le domaine du calcul à haute performance), d’optimiser les choix d’architecture et d’encourager la compétitivité pour réduire les délais et coûts d’accès aux processeurs graphiques (GPU). Pour réussir l’intégration des IAG, le rapport recommande de proposer des bacs à sable pour stimuler l’innovation et favoriser l’émergence de briques d’intégration européennes via des achats publics et en améliorant l’accessibilité dans les places de marché des “hyperscalers” et des intégrateurs.

    2. Stimuler et soutenir la croissance de l’écosystème

    Pour stimuler l’innovation et l’adoption de l’IA en Europe, le Hub propose de de lancer un défi “EU foundation model” et d’accélérer l’initiative “IEC Scale-up Europe”, mais aussi de favoriser l’open source pour garantir l’indépendance et réduire les barrières à l’entrée, ainsi que de rendre obligatoire l’accès aux modèles des “hyperscalers” en dehors de leurs environnements cloud pour encourager la concurrence. Le Hub recommande également de sécuriser un quota de marchés publics pour les startups françaises et adapter les processus de référencement en conséquence pour soutenir l’innovation locale.

    3. Faciliter l’accès aux données dans un cadre de confiance

    Pour renforcer la souveraineté numérique européenne, le Hub propose de créer des fédérations de bases de données européennes normalisées, hébergées sur un cloud européen souverain, et de mettre en place des bacs à sable pour l’entraînement des modèles. Parallèlement, la mise en œuvre d’un marché unique de la donnée et une réflexion sur la gestion des droits d’auteur sont recommandées pour favoriser l’accès équitable aux données.

    4. Accompagner les entreprises dans la gestion des risques et la régulation

    Pour garantir une mise en place équilibrée de l’AI Act, le Hub FranceIA recommande de déployer un dispositif d’accompagnement pour les fournisseurs et les utilisateurs de solutions d’IA, incluant des retours d’expérience pour faire évoluer les mesures les plus problématiques. En outre, il préconise de faciliter l’accès à des outils de conformité pour les données, les modèles et l’inférence, tout en intégrant la taxonomie et les recommandations du NIST pour “prévenir les risques cyber”.

    5. Piloter et optimiser l’empreinte environnementale

    Pour promouvoir une utilisation responsable de l’IA générative, le Hub recommande de déployer un cadre normalisé pour l’analyse du cycle de vie intégrant le hardware, l’entrainement et l’inférence, ainsi que de valoriser la frugalité des solutions européennes et l’énergie décarbonée française comme un avantage compétitif. En outre, il  d’acculturer et d’éduquer les utilisateurs sur les enjeux environnementaux pour diriger l’utilisation de l’IAG uniquement là où elle est nécessaire, et d’accompagner les développeurs vers des approches plus frugales selon les cas d’usage. Il convient également d’inciter les fournisseurs à orienter vers des modèles pertinents et frugaux, de favoriser les solutions open source pour éviter le gaspillage de ressources, et de mesurer les incidences environnementales pour mieux les piloter.

    6. Accélérer la montée en compétence pour favoriser l’adoption

    Pour promouvoir une utilisation responsable et productive de l’IAG, le Hub insiste sur l’importance de favoriser l’enseignement de l’informatique et de l’IA dès l’école primaire, d’établir une cartographie des besoins en compétences d’IAG dans les entreprises, et d’accélérer le processus de labellisation des nouvelles formations. De plus, il propose de promouvoir la transparence des solutions intégrant de l’IAG pour faciliter leur acceptabilité, et de mettre en place un observatoire de l’IAG pour piloter l’évolution de son adoption, de ses usages et de ses impacts, en s’appuyant sur des initiatives telles que le projet européen DeployAI.

     

  • DM : Clayens et Linxens s’allient pour créer un moulage du tag NFC dans les dispositifs

    Lutter contre la falsification et le vol des DM

    Alors que les dispositifs médicaux, comme les seringues ou les sondes, peuvent être sujets à des vols à l’hôpital ou à des falsifications qui entraîneraient un mauvais traitement des patients, les deux sociétés françaises Linxens et Clayens ont décidé de s’associer pour mettre au point un tag NFC qui va être incorporé directement à la matière du dispositif médical pour éviter d’utiliser tout DM falsifié ou qui serait périmé.

    Le plus souvent, les informations critiques du dispositifs médicales telles que la date de péremption, le numéro de lot et les informations de dosage, sont contenues dans des tag NFC qui sont directement apposés par adhésif ou assemblage sur des éléments extérieurs au DM, tels que des étiquettes. Une façon de faire qui ne garantit pas la bonne traçabilité des produits. Les étiquettes peuvent être jetées ou se dégrader à cause de l’humidité, de la chaleur ou en réaction aux produits chimiques, des phénomènes assez fréquents dans un environnement médical.

    De plus, il arrive que certains fournisseurs vendent aux hôpitaux ou laboratoires des lots de dispositifs médicaux qui comporte une quantité de faux DM. Ce qui n’est pas facilement vérifiable lorsque les tags NFC sont apposés en dehors du dispositif. Leur intégration dans la matrice même du produit permet aux professionnels d’avoir à portée de mains toutes les informations nécessaires et de s’assurer que leur DM n’a pas été falsifié.

    Un double surmoulage pour maintenir le tag au DM

    Clayens et Linxens, qui sont respectivement pionnières dans la transformation de polymères, composites et pièces métalliques de précision et dans la conception et la fabrication de composants électroniques, ont le projet de mettre au point un double surmoulage pour permettre un maintien du tag NFC à l’intérieur du dispositif médical, peu importe l’environnement extérieur. Il s’agit d’une encapsulation : le tag NFC est d’abord recouvert par un moulage qui est lui-même moulé à l’intérieur du DM.

    Une technique compatible avec les systèmes d’inventaire ou de traçabilité existants :

    Les deux entreprises partenaires ont indiqué que cette nouvelle technique “est strictement conforme aux normes réglementaires relatives aux dispositifs médicaux et aux seringues, notamment à la directive européenne sur la contrefaçon de médicaments, garantissant une parfaite compatibilité avec les systèmes d’inventaire ou de traçabilité existants”.

    Elles ont par ailleurs expliqué que cette manière de lier les dispositifs médicaux à leur tag NFC utilise les avancées technologiques de pointe, garantissant ainsi “une fiabilité, une sécurité renforcée et une traçabilité inégalée dans l’administration des traitements”.

     

  • Europe : les systèmes bismarckiens plus favorables au développement de la e-santé (rapport Cocir)

    L’accès aux marchés européens de la e-santé

    Dans un rapport intitulé “Living Repository: Market Access Pathways for Digital Health Solutions”, le Cocir compare les pays européens selon le modèle de leurs systèmes de santé : les systèmes bismarckiens proposant un accès direct au remboursement des solutions et les systèmes beveridgiens qui n’offrent pas cette possibilité.

    Selon le rapport, la mise sur le marché européen de solutions numériques de santé se déroule en 3 étapes :

    • l’autorisation de mise sur le marché, c’est-à-dire le marquage CE ;
    • l’évaluation des technologies de la santé ;
    • et enfin la “couverture”, c’est-à-dire la tarification, l’approvisionnement et le remboursement.

     

    Les systèmes de santé nationaux européens s’inspirent de deux modèles d’organisation et de financement différents : celui de Beveridge (Espagne, Royaume-Uni, Suède) et celui de Bismarck (Allemagne, Belgique, France). Les pays beveridgiens ne peuvent pas rembourser une solution numérique de santé directement, même si elle bénéficie d’un avis positif de la sécurité sociale. Par exemple au Royaume Uni, la National Institute for Health and Care Excellence (Nice) n’a pas le pouvoir de décider des remboursements. Ce pouvoir appartient au système des “Care Boards” qui sont responsables de la budgétisation et de la mise en service de ces produits de santé. A l’inverse, les pays bismarckiens s’appuient sur la sécurité sociale pour une décision de remboursement, permettant d’autoriser directement la prise en charge, par exemple, des thérapies numériques (DTx). C’est le cas du dispositif allemand DiGA et de Pecan en France.

    Quelles voies d’accès pour les solutions numériques ?

    Les solutions de santé numérique dans leur diversité (télémédecine, applications mobiles, analyse des données de santé, DTx, dossiers patients informatisés) peuvent être remboursés dans le cadre des pratiques suivantes :

    • téléconsultation ;
    • télésurveillance ;
    • mise à jour en temps réel d’algorithmes basés sur les données des patients ;
    • et prestations d’interventions de santé.

     

    Pour avoir accès au marché, le rapport du Cocir rappelle que les éditeurs de ces produits doivent remplir 2 principaux critères d’éligibilité :

    • une conformité réglementaire: le marquage CE et, dans certains cas, une classification réglementaire selon la réglementation sur les dispositifs médiaux (MDR) ;
    • et une portée fonctionnelle: un accompagnement que les solutions de santé numériques doivent pouvoir assurer.

     

    En Belgique, par exemple, ces critères consistent en le marquage CE et le respect du périmètre fonctionnel permettant à un professionnel de santé de diagnostiquer, d’administrer un traitement ou de surveiller un patient à distance. Tandis qu’en Allemagne, le processus DiGA est centré sur le patient et favorisent le remboursement des solutions qui le sont à leur tour. Somme toute, le rapport souligne que les voies d’accès au marché et les conditions de remboursement des produits numériques varient d’un Etat à un autre. D’où l’importance de prendre ces différences en considération en vue d’une commercialisation en Europe.

    Les processus d’évaluation

    Afin d’évaluer l’efficacité des solutions numériques ainsi que leur couverture (tarification, approvisionnement, remboursement), des protocoles spécifiques (health tech assesment) sont mis en place par des organismes nationaux d’évaluation des technologies de santé. Ils s’appuient sur 3 critères :

    • l’amélioration des résultats thérapeutiques ou du service médical rendu ;
    • l’impact économique ;
    • et la mesure entre le rapport coût/efficacité.

     

    Une évaluation clinique :

    Afin de standardiser la comparaison entre les différents domaines thérapeutiques à l’échelle européenne, le service médical rendu est exprimé en années de vie ajustées sur la qualité (QALY) et mesuré à l’aide d’instruments standardisés, tels que l’Euroqol EQ-5D (10) ou le SF-36 (11). De leur côté, les cadres d’évaluation méthodologique se basent sur 3 catégories de critères cliniques : la mortalité, la morbidité et la qualité de vie liée à la santé. En Allemagne, DiGA a intégré de nouvelles catégories d’évaluation comme l’observance, l’adhésion thérapeutique ainsi que des attentes en matière d’avantages médicaux.

    Pour soutenir l’innovation, certaines filières de santé numérique s’inspire du modèle américain de Coverage-with-evidence-development (CED), où seul un premier niveau de preuve est requis afin que les solutions de santé numérique entrent sur le marché pendant une période d’essai déterminée, avant de confirmer que la solution est efficace.

    Et une évaluation économique :

    D’après l’étude réalisée par le Cocir, la Belgique est le seul pays européen à analyser à la fois l’impact économique et la rentabilité des solutions de santé numérique. De manière générale, l’évaluation économique de ces produits repose sur 4 types d’analyse :

    • une analyse de l’impact économique ;
    • une analyse du coût du programme ;
    • une analyse coûts/bénéfices ;
    • et une analyse de la rentabilité.

     

  • Pédiatrie : lancement du premier programme d’hémodialyse à domicile en France (AP-HP)

    Le poids de l’hémodialyse sur la vie quotidienne du patient

    Maladie grave qui entraine une détérioration irréversible de la capacité des reins à filtrer le sang, l’insuffisance rénale chronique (IRC) peut avoir un impact négatif sur la qualité de vie des patients, notamment les plus jeunes d’entre eux. En effet, l’hémodialyse fait partie des traitements de substitution censés remplacer une fonction rénale défaillante. Elle consiste à épurer le sang des toxines et de l’eau retenue en excès, à l’aide d’un “rein artificiel”. Le sang est prélevé par ponction et, après avoir traversé un filtre de dialyse, il est réinjecté dans le corps du patient.

    Pour remplacer la fonction rénale avec succès, 3 séances hebdomadaires d’une durée de 4 heures sont nécessaires. Elles rythment ainsi la vie des patients concernés et de leur famille. Chez l’enfant et l’adolescent, une telle routine peut entraver son quotidien (vie sociale, régime alimentaire, scolarité, activités sportives…).

    Plus d’autonomie pour les jeunes patients

    Actuellement en France, l’hémodialyse en centre est la seule modalité disponible chez l’enfant. L’unité d’hémodialyse de l’hôpital Robert-Debré AP-HP est la plus importante d’Île-de-France, avec une file active de 28 patients dialysés. Il s’agit, par ailleurs, du premier centre d’hémodialyse pédiatrique français.

    C’est dans ce contexte qu’une collaboration entre l’Association des utilisateurs du rein artificiel (Aura) et une société de fabrication de dialyseur a abouti à une innovation majeure promettant d’améliorer considérablement la qualité de vie des enfants et adolescents souffrant d’IRC. Cette nouvelle méthode d’hémodialyse à domicile, lancée dans le cadre d’un programme pilote, représente une alternative idéale à l’hémodialyse en centre hospitalier, offrant aux jeunes patients une plus grande autonomie et flexibilité dans leur traitement.

    Révolutionner la prise en charge de l’IRC chez l’enfant

    L’introduction d’un programme d’hémodialyse à domicile marque un tournant dans la prise en charge quotidienne de la maladie rénale. En effet, le nombre de séances à l’hôpital est significativement réduit, ce qui offre une plus grande liberté d’action aux patients. Les retours initiaux de ces derniers sont “encourageants”, soulignant le changement positif induit par cette nouvelle approche dans leur vie quotidienne et leurs projets d’avenir. Les soignants impliqués dans le programme (les deux infirmiers référents) se disent à leur tour satisfaits par le dispositif qui “permet de valoriser les patients, de les autonomiser dans des soins qui nous semblaient inaccessibles pour eux et surtout de leur proposer un nouveau projet de vie.”

    2h d’hémodialyse par jour à domicile :

    Grâce à un “dialyseur réduit”, les 3 séances hebdomadaires à l’hôpital sont remplacées par 2 heures quotidienne d’hémodialyse au domicile de l’enfant ou de l’adolescent. Selon l’équipe de l’hôpital Robert-Debré, les bénéfices attendus de cette modalité de prise en charge sont nombreux :

    • amélioration de l’état de santé ;
    • plus d’autonomie et de souplesse ;
    • diminution des besoins médicamenteux ;
    • levée de certaines restrictions alimentaires ;
    • et, surtout, plus d’autonomie et de souplesse dans les horaires de traitement et économie du temps de transport.

     

    Jusqu’à 5 nouveaux patients à former en 2024 :

    Nécessitant une formation avant tout déploiement à domicile, ce programme d’hémodialyse pédiatrique ouvre ses portes à des patients “actuellement dialysés dans d’autres centres d’Île-de-France ou d’autres régions et compte former 4 à 5 nouveaux patients en 2024”.

    La formation dure 6 semaines, soit environ 30 séances à l’hôpital, et porte sur les gestes techniques, l’utilisation de la machine et les précautions d’hygiène. La première patiente qui en a bénéficié a été accompagnée tous les jours par un infirmier d’hémodialyse, “dans une salle de formation dédiée construite récemment au sein du service”.

     

  • Régions : lancement d’une cartographie de près de 250 services numériques disponibles (ARS et Grades)

    un pas significatif est franchi dans la simplification de l’accès aux services numériques en santé avec le lancement de la cartographie des services numériques régionaux. Cette initiative est un engagement concret de la feuille de route du numérique en santé 2023-2027 et répond à la complexité croissante du paysage numérique en santé, en offrant une lisibilité territoriale accrue.

    a cartographie ne constitue pas l’exhaustivité des offres proposées par les ARS et les Grades et aura vocation à être enrichie. Les données affichées ont été recensées par l’ANS sur la base d’informations fournies et validées par les ARS et les Grades. Ces informations n’engagent pas la responsabilité de l’ANS.

    La cartographie des services numériques régionaux est le fruit d’une collaboration étroite entre l’Agence du Numérique en Santé (ANS), la Délégation au numérique en santé (DNS), les agences régionales de santé (ARS) et les Groupements Régionaux d’Appui au Développement de la e-Santé (GRADeS). Ce travail collectif a permis de structurer et d’alimenter cette cartographie, dont la publication aujourd’hui vise à clarifier et rendre plus accessible près de 250  services numériques disponibles à l’échelle régionale.

    Elle répond à cet enjeu en listant les services portés dans chaque région par les ARS et les GRADeS, en précisant les fonctionnalités offertes, les perspectives d’évolution et la conformité à la Doctrine du numérique en santé.

    La cartographie des services numériques régionaux permettra  aux établissements de santé, aux professionnels de santé et aux patients de bénéficier d’une meilleure visibilité sur les outils et les services portés en région par les ARS et les GRADeS.

    La Cartographie des services numériques régionaux est disponible dès aujourd’hui.

    Ce vendredi 12 avril à 13h, un webinaire est proposé pour découvrir la cartographie et partager vos retours. Inscription en ligne.

     

    Simplifier l’accès aux services numériques en santé

    Issu de la feuille de route du numérique en santé 2023-2027, le lancement de cette cartographie marque “un pas significatif” vers la simplification de l’accès aux services numériques en santé. Cette initiative, qui répond à la complexité croissante du paysage numérique en santé, est le fruit d’une collaboration entre plusieurs acteurs clés :

    • l’Agence du numérique en santé (ANS) ;
    • la Délégation au numérique en santé (DNS) ;
    • les agences régionales de santé (ARS) ;
    • et les Groupements régionaux d’appui au développement de la e-santé (Grades)

     

    Avec près de 250 services numériques répertoriés, la cartographie facilite la compréhension et l’utilisation de ces outils pour les professionnels et les établissements de santé ainsi que pour les patients. Pour y arriver, elle détaille pour chaque service numérique régional :

    • ses fonctionnalités ;
    • ses perspectives d’évolution ;
    • et sa conformité à la doctrine du numérique en santé.

     

    Moteur de recherche de la cartographie des services numériques régionaux - @ ANS
    Moteur de recherche de la cartographie des services numériques régionaux – @ ANS

    Pour une utilisation ciblée et plus plus efficiente

    Bien que non exhaustive, la cartographie des services numériques régionaux est élaborée à partir de données validées par les ARS et les Grades. Elle sera continuellement enrichie et mise à jour pour refléter au mieux le paysage numérique en santé.

    Cette démarche est censée favoriser une utilisation plus efficiente et mieux ciblée des services numériques, contribuant ainsi à améliorer la qualité des soins et l’expérience des utilisateurs. Ces derniers sont, par ailleurs, invités à se référer directement aux ARS et aux Grades concernés, pour toute information complémentaire ou pour bénéficier des offres présentées. L’ANS rappelle que les ARS et les Grades proposent également des offres d’accompagnement et d’appui au quotidien pour les professionnels et établissements de santé, disponibles sur leurs sites régionaux.

     

    📆 Un webinaire est proposé par l’ANS pour présenter la cartographie, ce vendredi 12 avril à 13h00. Pour y participer, s’inscrire sur ce lien.

  • USA : les soins digitaux passent dans la vie courante des patients (enquête Rock Health)

    4 tendances majeures observées

    L’adoption de la santé numérique aux Etats-Unis devient massive parmi les patients. Rock Health a mené fin 2023 une étude auprès d’une cohorte de plus de 8 000 adultes américains sur leurs comportements et leurs attitudes vis-à-vis des soins virtuels et des outils de santé numériques. L’enquête 2023 fait ressortir 4 tendances :

    • les soins virtuels font désormais partie intégrante du parcours de soins ;
    • les patients adoptent par commodité les soins virtuels, mais ne sont pas attachés aux solutions elles-mêmes ;
    • le point of care n’a pas progressé, les citoyens ont certes utilisé les tests de diagnostic du Covid-19 à domicile, mais l’adoption de ce type de produits ne s’est pas encore traduite dans d’autres tests ;
    • bien que les patients soient prêts à partager leurs données de santé, ils sont de plus en plus regardant sur les professionnels qui y ont accès.

     

    📌 Les soins virtuels déjà intégrés dans le parcours de soins :

    76 % des répondants au sondage ont déclaré avoir déjà eu recours, en 2023, à des soins virtuels (soins dispensés par vidéo, téléphone, texto ou via une application). Ce taux monte à 83 % dans les 12 derniers mois. Comparées avec les résultats des précédentes éditions de cette étude, ces données montrent une stabilité du nombre de patients utilisateurs et une maturité du marché américain.

    D’un autre côté, 24 % de la population reste réfractaire aux soins virtuels pour différentes raisons :

    • 56 % par préférence pour les soins en présentiel ;
    • 18 % par crainte d’une moindre qualité des soins ;
    • 13 % par manque de sensibilisation ;
    • 5 % pour des questions de coût ;
    • 3 % en raison de la médiocrité de leur réseau Internet.

     

    Quelles motivations pour choisir les soins virtuels ?

    Selon Rock Health, l’adoption des outils digitaux n’atteindra pas un niveau de 100 %, la préférence étant au parcours hybride et omnicanal selon la pathologie et les conditions de vie. Les patients décident d’utiliser des canaux digitaux pour leurs soins selon plusieurs critères, notamment pour des raisons de commodité (39 %), des temps d’attente plus courts (30 %) et la possibilité de voir un professionnel de santé spécifique qui ne pourrait pas être vu en personne autrement (17 %).

    Raisons pour lesquelles les patients optent pour des soins virtuels - @ Rock Health
    Raisons pour lesquelles les patients optent pour des soins virtuels – @ Rock Health

    69 % des patients préfèrent les soins virtuels pour le renouvellement de leurs ordonnances :

    Par ailleurs, les motifs de consommation de soins virtuels sont en majorité les renouvellements d’ordonnances  (+8 % par rapport à l’enquête 2022), les suivis des soins pour les maladies mineures, puis des soins de santé mentale (+3 % par rapport à l’enquête 2022). Toutefois, il est à noter que le recours aux soins virtuels est en baisse pour les maladies mineures (-2 %) et les maladies chroniques (-4 %), les urgences (-4 %) ou les bilans annuels (-3 %).

    Motifs de consommation de soins virtuels - @ Rock Health
    Motifs de consommation de soins virtuels – @ Rock Health

    Des alternatives tout aussi pratiques que les soins virtuels :

    L’adoption des soins virtuels dans ces différentes situation peut se heurter à des problématiques de coûts (prise en charge moindre ou inexistante en distanciel pour certains cas). Dans le cas des soins primaires, les solutions numériques sont souvent citées comme étant plus rapides et commodes. Toutefois, l’émergence d’autres formes d’offres de soins primaires rend ce marché fortement concurrentiel :  les “corners” de soins non programmés au sein des pharmacies ou des magasins,  initiés dans les années 2000, qui proposent dorénavant des programmes de suivi de pathologies chroniques ou des programmes de bien-être, sont de plus en plus utilisés.

    Arrivent également les cabines technologiques qui, pour 99 dollars par mois, proposent après un premier questionnaire, des tests et examens à faire sur place, avec une analyse réalisée par une intelligence artificielle (IA), et qui préparent aussi une prescription réalisée ensuite par un médecin à distance. Ces offres de proximité qui s’inscrivent dans la vie quotidienne s’avèrent être aussi pratiques qu’une consultation à distance.

     

    Forward Health CarePod Forward Mobile App Health Apps Forward Health Apps
    CarePod, la clinique technologique de Forward Health

    🔎 Zoom sur la Santé mentale, la spécialité la plus digitalisée :

    Selon les données partagées par Epic, leader mondial du dossier patient, principalement implanté aux USA, la santé mentale est la spécialité la plus répandue en soins virtuels. De nombreux patients considèrent maintenant qu’il est plus courant de faire une consultation de santé mentale virtuellement qu’en personne. L’offre disponible sur les plateformes numériques pour la santé mentale permet un choix parmi un large éventail de pratiques ou de traitement différents et s’adapte plus facilement au rythme régulier des consultations.

    📌 Le point of care (ou at-home testing) a peu dépassé le périmètre des tests Covid à ce stade :

    Rock Health a également interrogé les patients sur l’utilisation de divers tests de diagnostic à domicile, pour la première fois en 2023 :

    • 72 % des répondants ont déclaré avoir déjà utilisé au moins un type de test à domicile pour obtenir des résultats sur la fertilité, le microbiome intestinal, les hormones non liées à la fertilité, les infections sexuellement transmissibles (IST) et/ou le Covid-19 ;
    • 64 % des répondants avaient exclusivement utilisé ces tests pour le dépistage de la Covid-19.
    Usages des Trod à domicile - @ Rock Health
    Usages des tests rapides d’orientation diagnostique (Trod) à domicile – @ Rock Health

    📌 Les patients prêts à partager leurs données :

    90 % des répondants à l’enquête de Rock Health disent être prêts à partager leurs propres données de santé avec au moins une entité (un médecin, un membre de la famille, des sociétés pharmaceutiques…). Une tendance constante par rapport à 2022 (91 %) et à 2020 (90 %). Toutefois cette ouverture au partage des données concerne en moyenne 2,7 entités en 2023, contre 3,4 en 2020.

    Taux des personnes ouvertes au partage de leurs données de santé et entités concernées - @ Rock Health
    Taux des personnes ouvertes au partage de leurs données de santé et entités concernées – @ Rock Health

    📌 … Mais leur confiance dans les médecins en baisse

    La plus forte baisse d’une année sur l’autre de la proportion de répondants prêts à partager des données a été enregistrée avec un clinicien :  64 %  des personnes interrogées se disent prêtes à partager des données de santé avec un clinicien, contre 70 % en 2022. Chez les jeunes, seulement 42 % des répondants âgés de 18 à 24 ans ont indiqué qu’ils partageraient leurs données avec un clinicien, contre 89 % des répondants plus âgés (75 ans et +), soit une différence frappante de 47 %.

    Cette tendance souligne l’importance de traiter les questions que les patients peuvent se poser sur le partage de la donnée et d’investir dans la construction de la confiance. Parmi les inquiétudes évoquées des patients, celle de la sécurité des données est au premier plan. Rock Health conclut en soulignant qu’il est également important de montrer au patient que l’utilisation de ses données va lui servir directement dans son parcours et son expérience de soins.

    Taux des personnes prêtes à partager leurs données avec des cliniciens - @ Rock Health
    Taux des personnes prêtes à partager leurs données avec des cliniciens – @ Rock Health