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  • Urgences : chiffres clés, le plan du ministère (focus) et les alternatives numériques au 15

    « Mettre en place dans tous les territoires un service distance universel pour répondre à toute heure à la demande de soins des Français : le Service d’accès aux soins (Sas) ». Il s’agit de la première (340 M€) des 12 mesures du Plan de refondation des urgences, présenté en septembre 2019 par la ministre des Solidarités et de la Santé Agnès Buzyn, en réponse à la crise profonde qui touche le secteur, une crise marquée par un mouvement social qui dure depuis plusieurs mois.

    Dans ce contexte, Health & Tech Intelligence fait le point sur les services d’urgence en France, avec :

    • un focus sur les chiffres clés (au niveau national et par région) ;
    • une présentation des alternatives au 15 : la téléconsultation est perçue par certains acteurs comme un outil d’aide au désengorgement des urgences ; il existe par ailleurs des applications mobiles ou web visant spécifiquement à limiter le nombre de visites évitables au sein des urgences ;
    • un point sur les autres services vers lesquels se tourner avant d’envisager un passage aux urgences.

    À NOTER : l’équipe chargée de conduire les travaux sur le Service d’Accès aux Soins (SAS) a été nommée début octobre 2019 (4 membres). Elle est en train de mener une concertation (durée : 2 mois) auprès des professionnels de santé sur les différentes organisations possibles du SAS. La ministre Agnès Buzyn choisira fin novembre un modèle d’organisation pour pouvoir mettre en place ce service à l’été 2020.

    Urgences : les chiffres clés

    En général :

    • 6,3 millions d’entrées hospitalisation de court séjour dans les CHU (2017, chiffres novembre 2018);
    • 5 millions de passages aux urgences dans les CHU (2017, chiffres novembre 2018) : le nombre d’urgences a augmenté de près de 9 % entre 2015 et 2017 :
      • 637 structures d’urgence autorisées en France (2017) ;
      • 1 291 services d’urgences dans les régions métropolitaines françaises (2018) ;
      • 74 moyens aériens pour l’activité Smur (2017).

    Sources : Reseau-CHU et Statista

    Nombre de services d’urgences dans les régions de France en 2018 (hors Outre-mer) :

    Nombre de services d’urgences dans les dix plus grandes villes de France en 2018 (hors Outre-mer) :

    Pacte de refondation des urgences (753,5 M€) : repères

    « Un recours central au numérique »

    12 mesures clés figurent dans le Plan de refondation des urgences, présenté comme une déclinaison, pour les urgences, du plan Ma Santé 2022. Il est basé sur un renforcement de la proximité et la confiance accordées aux territoires, avec un « mode de financement adapté » et un recours central au numérique, « qui doit faire partie du système de santé d’avenir », indique la ministre des Solidarités et de la Santé (point presse de septembre 2019).

    Au total, ce sont 753,5 millions d’euros de crédits supplémentaires qui sont engagés sur la période 2019-2022. Pour l’année 2020, cela représente 150 millions d’euros.

    • Les 12 propositions sont présentées en détail par H&TI dans un article spécial, accessible ici.

    Pacte de refondation des urgences : une réponse globale, en soutien des initiatives de terrain

    Ces mesures du plan national « urgences » viendront « conforter et amplifier des initiatives prises localement (…) par des acteurs locaux et dont ils ont pu évaluer le caractère pertinent », commente l’ARS Centre-Val de Loire dans un communiqué publié en septembre 2019.

    L’ARS Centre-Val de Loire présente quelques initiatives clés déployées dans la Région pour désengorger les services d’urgence :

    Il existe bien entendu d’autres initiatives locales, multiples, déployées dans les autres régions au niveau territorial. Parmi elle figure notamment Entr’actes, une application de coordination des soins primaires, développée dans l’Essonne (Île-de-France) par des professionnels de santé afin notamment d’éviter aux patients d’aller aux urgences si leur état leur permet d’être soignés à domicile.

    Alternatives au 15 : les solutions numériques se développement sur le marché

    La téléconsultation comme alternative

    « La téléconsultation peut être une alternative au 15, en tous cas un complément, indique Maxime Cauterman, directeur médical France de la société de télémédecine Livi, intervenu en juin 2019 dans le cadre de l’événement FASN « Parcours innovants ». Nous avons une expérience de près de 30 000 téléconsultations en France aujourd’hui, qui tend à le prouver. Nous sommes réellement dans un concept de gradation des soins, nous ne prétendrons jamais remplacer la médecine présentielle. »

    Les structures présentielles « sont efficaces mais s’installent toujours dans des endroits plutôt urbains, où il y a de la densité [médicale], donc qui finalement vont rajouter de l’inégalité d’accès aux soins puisqu’elles ne s’adressent pas à des populations en désert médical, commente l’entrepreneur. Nous sommes contactés par des Samu ou des centres 15 qui sont demandeurs de téléconsultations. »

    Les start-ups françaises proposant un service de téléconsultation :

    Maxime Cauterman nuance cependant ses propos en indiquant que la téléconsultation ne résoudra pas à elle seule la crise des urgences. « Le problème d’effectifs est un vrai problème actuellement, à travers notre prisme d’urgentistes nous le voyons de façon très prégnante », note-t-il.

    En Bourgogne-France-Comté, par exemple, « il y a une réflexion sur les soins non programmés, qui est une réflexion, compliquée, complète Eric Blondet, président de l’URPS Médecins libéraux de la Région (FASN « Parcours innovant). Nous sommes dans une région qui souffre d’une densité médicale très faible, où la densité en médecins urgentistes est catastrophique : la télémédecine est un des axes de réflexion mais n’est pas la seule réponse. On commence la réflexion autour des CPTS car c’est un des enjeux majeurs de ce dispositif ».

    4 applications mobiles ou web pour fluidifier les services d’urgences :

    Alternatives aux urgences : les autres services vers lesquels se tourner

    Entre 8 h et 20 h en semaine :

    • médecin traitant ou généraliste : la plupart ont une permanence et gardent libres des créneaux horaires pour recevoir des patients dans la journée. 

    La nuit et le week-end :

    • maison ­médicale de garde (MMG) – dans les grandes villes : assure des consultations urgentes (hors urgences vitales) en médecine générale pour les patients de tout âge pendant les horaires de fermeture des cabinets médicaux, les week-ends et les soirs de semaine. Il existe des MMG dans toutes les grandes villes ;
    • le numéro 116 117 (unique et gratuit), mis en place par le Gouvernement : mise en relation avec un médecin de garde aux heures de fermeture des cabinets médicaux. Le numéro est disponible dans certaines régions seulement. Certains acteurs, dont la CSMF, réclament une généralisation du dispositif dans toute la France.

    24 h sur 24 et 7 jours sur 7

    • SOS Médecins (couvre 60 % du territoire) : service joignable au 3624 (numéro national et payant) ou au numéro local.

    Et aussi : Urgent Care, des consultations sans RDV de petites traumatologies et de soins immédiats

    En janvier 2014, le Cosem, une association qui gère plusieurs centres médicaux à Paris, a ouvert dans le centre Auber, un service appelé « Urgent Care ».

    Ce service « s’engage à prendre en charge et à prodiguer des soins sans rendez-vous dans l’heure qui suit l’arrivée du patient », explique le Cosem.

    • Fonctionnement : une équipe de médecins urgentistes, en binôme avec des infirmières, travaille dans un secteur dédié aux urgences légères ou modérées du quotidien. En cas de complication ou de cas grave, le patient est ré-orienté vers le service d’urgence d’un hôpital de proximité ou vers les cliniques avec lesquelles le Cosem a établi des conventions (secteur 1).

    Par ailleurs, plusieurs hôpitaux parisiens adressent au centre Cosem Auber des patients en petite urgence pour désengorger leur propre service via le service Urgent Care.

    • Chiffres clés :
      • équipe de 8 médecins urgentistes et de 3 infirmières ;
      • 9 600 patients reçu en 2015 : depuis sa création en 2014, l’unité de soins immédiats Auber a doublé le nombre de visites pour atteindre 10 000 patients en 2016.

    Depuis février 2017, le nouveau centre Cosem Saint-Michel dispose également d’un service Urgent Care. Il propose sans rendez-vous une prise en charge en urgence par le biais d’un plateau technique adapté, composé de médecins, d’un laboratoire de biologie et d’un service de radiologie, les patients pourront bénéficier, en urgence, d’une prise en charge globale.

    Ces Urgent Care sont placés sous la responsabilité du Dr Patrick Vidal, médecin urgentiste.

  • La start-up française Aqemia lève 1 M€ pour accélérer la découverte de médicaments par l’IA

    Aqemia, une start-up française deep tech spécialisée dans la recherche de médicaments, réalise un premier tour de table d’1 million d’euros, mené par la société de capital risque Elaia Partners. La société, fondée en juin 2019, a pour objectif d’« identifier les meilleures molécules candidats-médicaments pour une cible donnée parmi des millions de médicaments potentiels », et ce, « en quelques minutes » alors que « les méthodes logicielles les plus précises du marché » nécessitent pour ce faire « jusqu’à une semaine de calcul », indique la jeune pousse dans un communiqué daté du 17 octobre 2019. Les fonds récoltés serviront à recruter une équipe de « in silico drug hunters » (« chasseurs » de médicaments sur ordinateur), soit des développeurs et des experts en intelligence artificielle (IA) générative. 

    Le but, in fine, est de « finir de sortir du laboratoire académique » après 8 années de recherche « au carrefour de la chimie théorique, de la physique et des mathématiques [pour] construire un produit sur notre technologie », commente Maximilien Levesque, P.-D.G. d’Aqemia et directeur d’une équipe de recherche à l’ENS-Ulm. L’université Paris-Sciences-et-Lettres (PSL), au nom de l’ENS-PSL et des autres copropriétaires, a octroyé à la start-up une licence exclusive et mondiale d’exploitation de cette technologie.

  • Étude : l’analyse des radiologues associée à l’IA permet une identification à 90 % du cancer du sein

    Une nouvelle étude menée par des chercheurs de la NYU School of Medicine et du NYU Center for Data Science révèle qu’un outil d’intelligence artificielle (IA), formé sur environ un million d’images de mammographie de dépistage, associé à une analyse réalisée par des radiologues, a permis d’identifier le cancer du sein avec une précision d’environ 90 %. Le but est de réduire, à terme, le nombre de biopsies pratiquées. Les résultats de cette étude* ont été publiés le 7 octobre 2019 dans le journal IEEE Transactions on Medical Imaging.

    Dépister le cancer du sein en réduisant le nombre de biopsies

    C’est le cancer le plus fréquemment observé chez les femmes en France, comme dans l’Union européenne et aux États-Unis. Le nombre de cas de cancers du sein est certes en diminution mais environ 12 000 femmes en meurent encore chaque année dans l’Hexagone selon les chiffres officiels. Le dépistage passe par la réalisation d’une mammographie. Le développement de cet examen d’imagerie a contribué à la réduction de la mortalité. Cependant, le dépistage continue de susciter des débats, notamment à cause des faux positifs qu’il peut provoquer et donc des biopsies inutiles. Seulement 20 à 40 % des femmes qui subissent une biopsie souffrent effectivement d’un cancer du sein.

    Ces chiffres montrent la nécessité d’affiner le dépistage pour éviter des angoisses et des actes invasifs inutiles. De nombreux travaux de recherche sont actuellement menés dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA) afin d’aider les radiologues à mieux dépister le cancer et donc à réduire le nombre de biopsies non nécessaires.

    Apprendre à partir d’1 million d’images de mammographies 

    Des chercheurs de la NYU School of Medicine et du NYU Center for Data Science ont examiné la capacité d’un programme d’apprentissage automatique (machine learning), formé sur environ un million d’images de mammographie, à évaluer les diagnostics obtenus par un groupe de 14 radiologues qui avaient examiné 720 images de mammographie.

    L’équipe de radiologie a analysé les images recueillies pendant 7 ans dans le cadre des soins cliniques de routine dispensés à la NYU Langone Health, en associant les images aux résultats de la biopsie.

    Ainsi a été créé un ensemble de données comprenant 229 426 examens de mammographie de dépistage numérique et 1 001 093 d’images pour la formation de l’IA. La plupart des bases de données utilisées à ce jour dans les études reposent sur 10 000 images ou moins.

    Dans le cadre de ces travaux, les chercheurs ont formé un réseau de neurones pour analyser des images de la base de données pour lesquelles des diagnostics de cancer avaient déjà été déterminés. Concrètement, ils connaissaient la « vérité » pour chaque image de mammographie (cancer ou non) car ils testaient la précision de l’outil, tandis que ce dernier devait deviner le résultat. Les techniques statistiques élaborées permettaient au programme « d’apprendre » à s’améliorer, le système devenant « plus intelligent » à mesure qu’il passe en revue de plus en plus de données.

    En outre, les chercheurs ont conçu un modèle d’intelligence artificielle de manière à prendre en compte séparément de très petites zones de l’image en pleine résolution, afin de créer une carte représentant le risque statistique de maladie.

    Ensuite, le programme considère l’ensemble du sein pour les caractéristiques structurelles liées au cancer, en accordant une attention accrue aux zones indiquées dans la carte, à l’échelle des pixels.

    Les résultats de cette étude ont été publiés le 7 octobre 2019 dans le journal IEEE Transactions on Medical Imaging.

    Résultats : l’efficacité du duo IA + radiologues révélée

    • le modèle d’IA était aussi précis que des radiologues expérimentés, lorsqu’il disposait des mêmes données ;
    • un modèle hybride, faisant la moyenne de la probabilité de malignité prédite par un radiologue avec celle de notre réseau de neurones, est plus précis que l’un ou l’autre séparément ;
    • l’intelligence artificielle associée aux radiologues parvenait à une précision diagnostique d’environ 90 %.

     « Augmenter » les spécialistes mais pas les « remplacer »

    C’est donc lorsque les radiologues et l’IA forment un duo que la performance diagnostique est la meilleure. « Notre étude a révélé que l'[intelligence artificielle] avait identifié des tendances liées au cancer dans les données que les radiologistes ne pouvaient pas identifier, et vice versa », commente Krzysztof Geras, l’auteur principal de l’étude, professeur assistant au département de radiologie de la NYU Langone. L’IA a détecté des changements au niveau des pixels dans les tissus invisibles à l’œil humain, tandis que les humains utilisaient des formes de raisonnement non disponibles pour l’IA. Le but ultime de notre travail est d’augmenter, et non de remplacer les radiologues humains. »

    Bien que ces résultats soient prometteurs, ils nécessitent une validation clinique supplémentaire. Les auteurs de l’étude reconnaissent en outre que la mammographie de dépistage n’est que la première étape du diagnostic de cancer du sein. Le radiologue ne prend la décision d’effectuer une biopsie qu’après avoir pratiqué d’autres examens (mammographie et éventuellement échographie). Ils estiment malgré tout que l’utilisation d’un tel modèle hybride (IA + radiologue) pourrait améliorer la sensibilité du radiologue, d’autant que des modèles statistiques plus sophistiqués peuvent être mis en place.

  • Valoriser les données d’imagerie et leur structuration, le modèle économique de la start-up NetR

    La start-up française NetR, créée début 2019, développe une solution qui permet le traitement des données médicales d’imagerie d’établissements de santé pour les mettre à disposition de la recherche publique ou privée. Dans un entretien accordé à Health & Tech Intelligence dans le cadre des Journées francophones de radiologie – JFR (11-14 octobre 2019), Marie Pauline Talabard, co-fondatrice et P.-D.G. de la société, indique se retrouver confrontée à la question que se posent de nombreux professionnels : comment valoriser la donnée de santé et à quel prix ?

    Elle revient dans cet entretien sur son modèle économique de partage de la valeur entre le fournisseur de la donnée et la solution.

    En Europe, les données n’ont pas de valeur marchande

    La start-up est partie des principes fondamentaux suivants pour constituer son offre :

    • Les données d’origine sont des données personnelles, nominatives, dédiées à l’usage du soin. Ces données n’ont en l’état pas de valeur autres que personnelles pour la réalisation de la prise en charge médicale de la personne. Elles n’ont pas d’appartenance ni de valeur marchande, du moins en Europe ;
    • Une donnée individuelle n’a pas de valeur en tant que telle, seul le traitement de données massives (ou au moins à partir d’un volume significatif au regard du sujet d’étude) représente un intérêt et donc une valeur pour la recherche médicale ;
    • concernant la recherche, il existe un principe de solidarité nationale : la collecte doit être réalisée à l’échelle de la collectivité et valorisée de même. Le système de santé qui produit ces données de soin est financé par la solidarité nationale, il est donc licite de penser la valorisation à l’échelle de la collectivité.

    La structuration des données peut faire l’objet d’une rémunération

    Ce qui va être rémunéré, c’est la transformation de ces données nominatives et individuelles en des données traitées et structurées pour être dédiées à la recherche. L’intérêt est de pouvoir de plus en plus se reposer sur des processus automatisés, applicables à grande échelle. Ainsi, la chaîne de valeur du traitement de la donnée de santé s’industrialise et nécessite de professionnaliser les pratiques pour les faire passer à l’échelle.

    Une offre permettant une mise en relation entre établissements et chercheurs

    NetR a mis en place une prestation de service « sur mesure », permettant la mise en relation entre les établissements fournisseurs de données et les chercheurs (industriels) demandeurs de données de valeur pour nourrir leurs travaux.

    Un prix de la donnée variable selon les pays

    La start-up est pour l’instant spécialisée en données d’imagerie et s’inscrit dans un marché où des acteurs internationaux sont déjà présents et fortement concurrentiel. Les prix pratiqués aujourd’hui en Chine (Alibaba rachète massivement les données des hôpitaux chinois) et aux États-Unis pour des données plus ou moins labellisées varient entre 30 et 300 dollars (entre 27 et  270 €) l’examen d’imagerie, en fonction des critères suivants :

    • la rareté de la pathologie ou de la thématique adressée ;
    • la difficulté de traitement de cette donnée, des volumes à adresser ;
    • la demande.

      Les prix pratiqués en France par NetR varient entre quelques euros et quelques centaines d’euros par examen en fonction du service de qualification nécessaire.

    Une rémunération répartie entre l’établissement fournisseurs de données et NetR

    La jeune pousse française a construit un modèle financier qui permet la répartition de la rémunération entre l’établissement fournisseurs de données (70 % de la somme) et NetR (30 %).

    NetR se positionne ainsi en :

    • tiers de confiance (et intègre dans sa prestation la composante de démarche juridique : déclarations, information des patients) ;
    • prestataire pour le traitement des données à chaque fois spécifiques, traitées en fonction de la demande.

    La solution proposée est en effet construite sur mesure en fonction de la demande du client final, et dans ce sens rejoint l’esprit du RGPD qui a surtout pour vocation de défendre les usagers sur la finalité de l’usage fait de leurs données.

    Un service adapté à la spécificité clinique de la demande

    L’une des forces de NetR est de reposer sur la présence au sein de la structure de l’expertise radiologique de Marie Pauline Talabard : le service proposé est adapté à la spécificité clinique de la demande, et pour répondre au plus près aux attentes des clients, intègre dans sa réponse des informations diverses, issues des images médicales mais également des comptes rendus (analyse textuelle). Ainsi, par exemple, des données de traitements pharmacologiques peuvent être prises en considération.

    NetR accompagne les établissements partenaires dans l’information donnée aux patients, qui peut être prospective (le patient est informé que ses données pourront être utilisées à des visées de recherche après anonymisation), ou rétrospective, auquel cas l’information est individuelle et demande de recontacter les différents patients concernés.

    Un marché en devenir, un positionnement européen en retrait

    Marie Pauline Talabard alerte sur le positionnement « très en retard » de l’Europe par rapport aux États Unis ou la Chine. Il y a d’un côté « la Chine, où l’individu passe après l’intérêt général et où aucune question n’est posée concernant l’appartenance des données, et [de l’autre] les États-Unis, où l’individu prime et a une liberté totale de l’usage et de la vente de ses données », explique la présidente de NetR. Ente ces deux choix « philosophiques », l’Europe s’est tournée vers une position médiane sur l’appartenance des données et leur valorisation. En retrait, elle accumule un retard difficilement rattrapable selon l’entrepreneuse.

  • SSII

    Société de services et d’ingénierie en informatique

  • Journées nationales des industriels (Asip Santé) : les 21-22 novembre 2019 (inscriptions ouvertes)

    La Délégation du numérique en santé et l’Agence du numérique (Asip Santé) organisent les Journées nationales des industriels (JNI) les jeudi 21 et vendredi 22 novembre 2019 à Paris. L’événement s’adresse à l’ensemble des industriels des secteurs de la santé et du médico-sociale (éditeurs de logiciels, intégrateurs, hébergeurs de données, SSII…).

    • La première journée sera dédiée à la feuille de route Ma Santé 2022 et à ses enjeux pour les industriels (format conférences). L’objectif sera aussi de présenter les sujets dans l’actualité tels que le cadre réglementaire et les projets nationaux. Parmi les intervenants principaux : Dominique Pon et Laura Létourneau, pilotes du chantier numérique du plan national.

    • La seconde journée sera rythmée par des ateliers technico-pratiques centrés sur la mis en œuvre des référentiels socles : interopérabilité, carte e-CPS, Pro Santé Connect.

    Au cours de ces 2 jours, un projectathon sera également organisé sur le volet de synthèse médicale (pour toute question sur le projectathon, écrire à ci-sis@sante.gouv.fr).

    Le programme détaillé de la journée sera communiqué ultérieurement. 

    Les inscriptions, gratuites, sont à réaliser sur le site Eventbrite.fr, accessible via ce lien.

  • RGPD : la Cnil exonère d’analyse d’impact une série de traitements de données de santé (JO)

    « Une analyse d’impact relative à la protection des données (AIPD) n’est pas requise » par la Cnil pour les traitements de données de santé nécessaires à la prise en charge d’un patient par un professionnel de santé « exerçant à titre individuel au sein d’un cabinet médical, d’une officine de pharmacie ou d’un laboratoire de biologie médicale ». C’est ce qui ressort de la délibération de la commission n°2019-118 datée du 12 septembre 2019 et publiée au Journal officiel (JO) du 22 octobre, conformément à l’article 35 du RGPD.

    Le document précise que cette dispense d’AIPD concerne notamment les traitements permettant :
    • la gestion des rendez-vous ;
    • la gestion des dossiers médicaux et l’édition des ordonnances ;
    • la gestion et la tenue des dossiers nécessaires au suivi du patient ;
    • l’établissement et la télétransmission des feuilles de soins ;
    • les communications entre professionnels identifiés participant à la prise en charge de la personne concernée ;
    • la tenue de la comptabilité.

    La Cnil souligne cependant que les traitements exonérés d’analyse d’impact doivent tout de même « faire l’objet d’une évaluation de leur conformité au RGPD tant sur le plan juridique qu’en matière de sécurité ». Elle rappelle que, conformément aux lignes directrices du Comité européen de la protection des données (CEPD), « en cas de doute quant à la nécessité d’effectuer une AIPD, il est recommandé d’en effectuer une ».

    La Commission a publié le 8 novembre 2018 une « liste des traitements pour lesquels une analyse est requise » : il s’agit des traitements touchés par au moins 2 des 9 critères définis par le CEPD comme « susceptible d’engendrer un risque élevé » (cf. article H&TI).

  • Inde : Qure (IA) cherche à lever 20M$ pour lutter contre la tuberculose et la pénurie de radiologues

    Qure.ai, une start-up indienne basée à Bombay, est en pourparlers avec des fonds de capital risque en vue de lever 20 millions de dollars US (17,95 M€) afin de développer son système d’intelligence artificielle (IA) visant à lutter contre la tuberculose et à pallier le manque de radiologues dans certains villages du pays.

    La solution, basée sur le deep learning (apprentissage profond), a été conçue pour diagnostiquer rapidement la maladie à l’aide de rayons X et d’autres techniques d’imagerie médicale. Elle est incubée par Fractal Analytics, une société multinationale spécialisée en IA, avec un investissement compris entre 25 et 30 millions de dollars (22-27 M€) depuis son lancement.

    Les nouveaux fonds serviraient à augmenter le nombre annuel de numérisations d’images médicales pouvant être traitées, avec un objectif de 2,5 millions d’ici mars 2020, contre environ 1 million actuellement, avec un accent porté sur la tuberculose.

    Selon le portail national de la santé géré par le gouvernement indien, le pays représente un quart des quelque 10 millions de patients souffrant de tuberculose dans le monde. En 2015, environ 2,8 millions de cas ont été signalés, entraînant 480 000 décès. Le tabagisme, la malnutrition et l’alcoolisme sont parmi les principales causes de la maladie, est-il précisé sur ce portail.

    Inde : 1 radiologue pour 100 000 patients

    « Le Premier ministre Narendra Modi a déclaré qu’il voulait éradiquer la tuberculose d’ici 2025 mais tout le monde sur le terrain vous dira que ce n’est pas possible, commente Prashant Warrier, co-fondateur et P.-D.G. de Qure.ai, interrogé par le Nikkei Asian Review (article publié le 15 octobre 2019). Le diagnostic est un défi majeur. Nous essayons de le résoudre en simplifiant le processus et en rendant la technologie disponible partout dans le pays. »

    Dans certains villages, les patients attendent 2 à 3 semaines pour obtenir des résultats

    Il y a environ 10 000 radiologues en Inde actuellement, soit 1 pour 100 000 patients. La plupart d’entre eux sont concentrés dans les villes les plus importantes, ce qui engendre une pénurie dans certaines zones. Dans les villages, où les actes d’imagerie médicale sont généralement réalisés dans des fourgonnettes mobiles, les patients attendent en moyenne 2 à 3 semaines pour obtenir des résultats. Au cours de cette période, la maladie peut se développer en raison du délai d’administration des médicaments.

    La solution de Qure établit un 1er diagnostic en accéléré

    La solution de Qure.ai analyse les images recueillies par le radiologue. Les données récoltées sont téléchargés sur le cloud via le portail de la start-up. Un système basé sur l’intelligence artificielle (IA) établit les diagnostics puis transmet les résultats au professionnel en attente sur le site. Si ces derniers sont positifs, les expectorations (expulsion des sécrétions produites par les voies aériennes) du patient sont collectées et envoyées pour un test supplémentaire. Si la tuberculose est confirmée, le traitement peut débuter dans les jours qui suivent.

    Qure.ai indique que ses scanners thoraciques présentent un taux de précision de plus de 90 %.

    Une présence à l’international

    La start-up a été créée en 2016. En dehors des centres de santé ruraux, elle s’est alliée avec plusieurs grands groupes hospitaliers en Inde et dans 14 autres pays, pour un total de 50 sites. Elle cherche à encore étendre sa portée à l’international en offrant une alternative peu coûteuse et précises aux procédures de diagnostic actuelles.

    Défi : convaincre les hôpitaux d’adopter la technologie

    Selon la société d’analyse de marché Tracxn, il existe 2 716 entreprises health tech en Inde. Cependant, seules quelques-unes développent un outil d’aide au diagnostic basé sur l’IA.

    Prashant Warrier explique que l’un des principaux défis auxquels se retrouve confronté son entreprise est de convaincre les établissements de soins d’adopter la technologie.

    « Un certain nombre de personnes ne sont pas convaincues par l’utilisation de l’IA, note-t-il. Elles pensent que si elles utilisent l’IA, les radiologistes perdront leur emploi. L’autre [problème] concerne [l’adaptation] aux différents processus réglementaires à travers le monde, ce qui augmente nos coûts. »

  • Europe : présentation des AAP H2020 du défi 1 « santé », gérés par la DG Connect (deadline : 13/11)

    La Commission européenne (CE) a publié en juillet 2019 le programme de travail 2020 du défi sociétal « santé, changement démographique et bien-être » d’Horizon 2020. Dans ce cadre, les appels à projets (AAP) du défi 1 « santé » sont composés de 2 actions de coordination et de soutien (CSA) et d’1 action de recherche et d’innovation (RIA). Dotés d’un budget de 42 millions d’euros, ils sont gérés par la Direction générale des réseaux de communication, du contenu et des technologies (DG Connect), un service de la CE.

    1. Appel « Digital Transformation of Health and Care » (transformation numérique de la santé et des soins) :

    • SC1-HCC-06-2020: Coordination and Support to better data and secure cross-border digital infrastructures building on European capacities for genomics and personalised medicine (coordination et soutien pour améliorer les données et sécuriser les infrastructures numériques transfrontalières en s’appuyant sur les capacités européennes en génomique et en médecine personnalisée) ;

    • SC1-HCC-07-2020: Support for European eHealth Interoperability roadmap for deployment (prise en charge de la feuille de route européenne d’interopérabilité e-santé pour son déploiement).

    2. Appel « Trusted Digital Solution and Cybersecurity in Health and Care » (solution numérique de confiance et cybersécurité dans les domaines de la santé et des soins) :

    • DT-TDS-05-2020: AI for Health Imaging (IA pour l’imagerie médicale).

    La date limite de dépôt des dossiers de candidatures est le 13 novembre 2019.

    À noter : Il est possible de revoir les webinaires de présentation détaillée des appels sur le site Horizon2020.gouv.fr, accessible via ce lien.

    Appel SC1-HCC-06-2020

    Coordination and Support to better data and secure cross-border digital infrastructures building on European capacities for genomics and personalised medicine

    • En français : coordination et soutien pour améliorer les données et sécuriser les infrastructures numériques transfrontalières en s’appuyant sur les capacités européennes en génomique et en médecine personnalisée.

    Cette action vise à soutenir l’identification de normes communes, d’infrastructures numériques transfrontalières et de mécanismes de coordination afin de faire progresser la médecine personnalisée en Europe. Il devrait s’appuyer sur les initiatives, projets et ressources existants aux niveaux national, régional et européen.

    Cette CSA devrait consolider les connaissances issues des initiatives et projets existants afin d’identifier les pratiques, normes et modèles de gouvernance les plus appropriés pour la mise en place d’infrastructures numériques transfrontalières soutenant la recherche en génomique et la médecine personnalisée en Europe.

    • Le programme de travail de cet appel est à télécharger ci-contre.
    • Date limite de soumission des candidatures : le 13 novembre 2019, 17 heures (heure de Bruxelles). Les dossiers doivent être envoyés à partir du site Ec.europa.eu, accessible ici.

    Appel SC1-HCC-07-2020

    Support for European eHealth Interoperability roadmap for deployment

    • En français : prise en charge de la feuille de route européenne d’interopérabilité e-santé pour son déploiement.

    L’objectif de cet appel est de soutenir le déploiement et la surveillance de l’interopérabilité de la santé en ligne, ce qui signifie des plateformes numériques interopérables et des solutions concrètes à utiliser par les citoyens, les chercheurs, les services de santé et le marché du travail dans l’Union européenne (UE) et la main-d’œuvre transfrontalière sur le marché unique numérique de l’UE.

    Ce soutien devrait comprendre un ensemble cohérent d’activités qui amélioreront le déploiement de solutions et de plateformes de santé en ligne interopérables, un nombre important de citoyens de plusieurs États membres ayant accès à leurs propres données sur la santé et les fournissant sur ces plateformes.

    Le déploiement devrait prendre en compte l’interopérabilité des dossiers de santé (électroniques) au-delà des frontières nationales, le citoyen européen habilité, le respect du règlement général sur la protection des données, la directive sur les réseaux et les systèmes d’information et le fonctionnement sur un marché unique numérique européen. Le déploiement devrait s’appuyer sur la recommandation de la Commission relative au format d’échange de DSE européen et s’inspirer de contributions solides et systémiques pour obtenir de meilleures données et de meilleures approches informatiques permettant de faire progresser la prévention des maladies et la médecine personnalisée.

    • Le programme de travail de cet appel est à télécharger ci-contre.
    • Date limite de soumission des candidatures : le 13 novembre 2019, 17 heures (heure de Bruxelles). Les dossiers doivent être envoyés à partir du site Ec.europa.eu, accessible ici.

    Appel DT-TDS-05-2020

    AI for Health Imaging

    • En français : IA pour l’imagerie médicale

    Cette action devrait contribuer à tester et à développer des outils et des analyses basés sur l’intelligence artificielle (IA) axés sur la prévention, la prévision et le traitement des formes de cancer les plus courantes, tout en apportant des solutions permettant de partager en toute sécurité des images médicales en Europe.

    Les propositions doivent définir et contribuer à constituer un vaste référentiel d’images de santé interopérables, permettant de développer, de tester et de valider des solutions d’imagerie médicales basées sur l’IA afin d’améliorer le diagnostic, la prédiction de la maladie et le suivi des formes de cancer les plus courantes.

    Le référentiel doit inclure des ensembles de données de cas annotés de haute qualité, interopérables, anonymes ou pseudo-anonymes, basés sur le don de données, et doit être conforme à la législation sur l’éthique, les exigences de sécurité et la protection des données. Les aspects de genre doivent être considérés de manière appropriée. Il devrait assurer la qualité et l’interopérabilité des données sur la base de normes communes et d’interfaces de programmation d’applications (API) ouvertes.

    • Le programme de travail de cet appel est à télécharger ci-contre.
    • Date limite de soumission des candidatures : le 13 novembre 2019, 17 heures (heure de Bruxelles). Les dossiers doivent être envoyés à partir du site Ec.europa.eu, accessible ici.

  • CSA

    Coordination and Support Action (action de coordination et de soutien)