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Selon un article publié par le journal américain en ligne Politico, le 10 août 2017, ce sont 30 millions de dollars (soit 25,4 millions d’euros) qui ont été alloués au financement de la palette des actes de télémédecine couverts par Medicare.

Cela représente une augmentation notable de 28% par rapport à l’année précédant. Par ailleurs, depuis 2014 la part de remboursement du programme gouvernemental des prestations de télémédecine a augmenté de deux tiers.

Malgré cette croissance remarquée, il convient de noter qu’il s’agit d’une goutte d’eau dans les dépenses globales émanant du programme Medicare, qui atteignent 585 milliards de dollars (555 milliards d’euros) – la télémédecine représente 0.005% des dépenses totales.

Ces chiffres sont encourageants pour les défenseurs de la télémédecine qui souhaitent un renforcement des soins de santé dispensés à distance.

Outcome Health, la société américaine qui fournit des outils d’éducation du patient sur écrans et tablettes constituant une salle d’attente virtuelle en cabinet ou établissement de santé, s’associe avec Harvard Health Publications (HHP), la division d’édition médicale de la Harvard Medical School, selon le communiqué de la presse de cette dernière daté du 23 août 2017.

Ce partenariat sera l’occasion de la Harvard Medical School de placer son contenu expert auprès des patients, soignants et médecins à travers la plateforme de Outcome Health. Pour ce dernier, il présente l’avantage d’un partenaire de renommée internationale et l’assurance de fournir un contenu à haute expertise et cliniquement validé.

D’ici la fin de l’année, Outcome Health et HHP vont codiriger des groupes de travail explorant les attitudes des consommateurs de services de santé et leurs expériences d’essais cliniques.

Outcome Health, qui fournit des services d’éducation thérapeutique à travers les technologies et les amène au plus près des patients et du personnel médical, déclare toucher déjà plus de 55 millions de patients, 230 000 professionnels de santé ) travers 145 000 points de diffusion de l’information.

La collaboration avec Harvard Health Publications lui permet de capitaliser sur l’expérience de plus de  11 000 cliniciens qui contribuent à créer du matériel éducatif visant les patients.

Les équipes de ces deux entités vont travailler ensemble afin de produire des enseignements à haute valeur ajoutée et précieux pour l’ensemble des publics visés par Outcome Health prenant la forme de contenus interactifs combinant vidéos et illustrations. Outcome Health met sa plateforme technologique de diffusion au service de HHP et s’engage à développer des moyens innovants de partage du savoir véhiculé par HHP.

L’Institut Curie enrôle Xosé Fernández en tant que Directeur des Data, responsable de la stratégie de gestion et de la gouvernance des données dont les objectifs sont de structurer la gestion et l’utilisation des bases de données de l’Institut, contribuer à obtenir un nouvel éclairage sur les maladies et faire avancer les traitements, annonce l’institution sur son site web le 21 août 2017.

À cet effet, il va brasser la mine de données dont dispose l’Institut qu’elles soient cliniques, issues des patients ou de la recherche fondamentale et œuvrer à la structurer, agréger pour identifier des liens potentiels et en tirer des conclusions.

Spécialiste en biologie moléculaire et en bioinformatique, Xosé Fernández a été séduit par la notoriété de l’Institut Curie et se sent investi d’une mission, car « l’objectif final, c’est toujours d’être utile pour les patients, de les traiter plus efficacement et avec moins d’effets secondaires », souligne-t-il. En intégrant l’Institut Curie, il a quitté l’Université de Cambridge du Royaume-Uni, institution au sein de laquelle il a occupé des postes différents depuis 2001.

Les complémentaires santé prennent une part de plus en plus importante dans le financement des dépenses de santé et la consommation de soins, de biens médicaux plus exactement, et l’introduction de la généralisation des complémentaires santé a permis de réduire le reste à charge des ménages, telles sont les conclusions de l’étude de la Direction de la recherche, des études, de l’évaluation et des statistiques (DREES) intitulée « Les dépenses de santé depuis 1950 » publiée dans « Études&Résultats » du mois de juillet 2017.

L’étude des dépenses révèle que leur part de financement a augmenté chaque année entre 1990 et 2010 et stagne ensuite sous l’effet de mesures telles le déremboursement des médicaments ou la limitation de certaines garanties, en
particulier dans le domaine de l’optique médicale.

La tendance actuelle dans la prise en charge des dépenses de santé des individus montre que l’assurance maladie obligatoire est celle qui assume en priorité les risques « lourds » comprenant les hospitalisations et les soins des affections de longue durée, alors que les autres risques sont dirigés vers les complémentaires.

Fnce : les cmptlr financement une (DREES)

Le financement de la dépense de santé par les organismes complémentaires (mutuelles, sociétés d’assurances et institutions de prévoyance) se développe entre 1990 et 2010, passant de 10,4 % à 13,4 % de la dépense.

Le nombre de personnes couvertes par un contrat complémentaire n’a cessé d’augmenter pour passer de 83 % en 1994 à 95 % en 2012 augmentant ainsi la part des mutuelle dans l’effort général de financement des dépenses en santé.

De la même façon, le développement des complémentaires a permis une réduction de 2,1 points du reste à charge des ménages entre 1990 et 2010.

Alexandre Le Bouthillier, fondateur d’Imagia, start-up canadienne qui développe des outils d’aide au diagnostic en cancérologie, a accordé un entretien à Health&Tech Intelligence.

• Le rôle de Montréal dans le développement du deep learning,
• la valeur ajoutée du deep learning en matière d’aide à la détection et au diagnostic,
• le développement de la « radiomics »,
• les challenges liés à l’annotation des données,
• le rôle de l’IA auprès des radiologues,

Tels sont les principaux points abordés au cours de cet entretien.

D’où est né Imagia ?

Montréal est le pôle majeur du deep learning, notamment autour du Montreal Institute for Learning Algorithms (MILA), dirigé par l’un des trois co-fondateurs de la discipline, Yoshua Bengio. Dès 2012, nous avons réfléchi avec lui aux applications possibles du deep learning à la médecine, et avons ciblé l’oncologie en raison de la prévalence des cancers et des percées en reconnaissance d’images. Imagia fut fondée en 2015.

Quelle est la valeur ajoutée du deep learning en matière d’aide au diagnostic ?

Les premiers outils de CAD (computer aided detection/diagnosis) existent depuis 1998. Ces premiers systèmes demandaient de fastidieuses explications à la machine avec des résultats mitigés, contrairement au deep learning, qui apprend automatiquement les caractéristiques pertinentes par l’exemple. Le deep learning permet d’améliorer la précision, la sensibilité et la sensitivité des CAD, ce qui améliore la détection des anomalies, le diagnostic des pathologies et la qualité de la segmentation des tumeurs et des organes.

Le deep learning permet aussi de faire le lien entre des données variées (images, texte) qui sont généralement en silo. Il s’agit par exemple de décrire une image en mots ou identifier les zones d’intérêt au sein de l’imagerie à partir d’un rapport radiologique. À terme, cela vise à caractériser les patterns d’imagerie qui sont prédictifs de l’état de santé du patient, lesquels pourraient faire ressortir les liens entre les données issues de plusieurs sources afin d’évaluer un taux de survie, la réponse potentielle à un traitement ou bien la prévision d’effets secondaires.

Imagia a donc pour objectif d’identifier des biomarqueurs d’imagerie qui sont prédictifs de mutations génétiques. C’est une application de ce qu’on appelle la radiomics.

Qu’avez-vous développé plus précisément ?

Outre le traitement d’imagerie par CT-SCAN et la résonance magnétique, nos modèles peuvent aussi faire de la classification d’images vidéo en temps quasi réel, avec par exemple un usage pour les gastro-entérologues en endoscopie opératoire. Dans le cas du cancer colorectal, l’analyse vidéo en temps réel permet de classifier les polypes malins et bénins avec une sensibilité supérieure à 90 % sur la base de données fournies par les leaders d’opinions.

Dans le domaine de la pharmaceutique, nous travaillons à une solution pour déclencher le bon test de confirmation diagnostique et le bon choix de traitement à partir uniquement de l’imagerie : ceci offre un accès à faible coût à la médecine de précision.

Nous avons également élaboré une version simplifiée de notre produit qui permet de détecter et de classifier les nodules pulmonaires associés au cancer du poumon non à petites cellules.

Nous ne changeons pas le fonctionnement du système de santé, mais nous l’accélérons en réduisant les temps d’attente des patients pour que les tests et les traitements adaptés leurs soit fournis au moment opportun.

Quels sont les challenges auxquels vous êtes confrontés ?

L’entraînement de la machine sur un corpus de données nécessite des données constantes, notamment en termes de taille et de modalités pour une tumeur. Or, les données ne sont pas constantes, car les tests, tout comme l’équipement, ne sont pas toujours homogènes.

Nous avons donc dû modifier le framework du deep learning pour prendre en compte la totalité du corpus (imagerie, rapports, génétique).

Une autre difficulté est celle de l’évolution des données dans le temps pour comprendre les patterns qui y sont cachés : les examens ne sont pas toujours espacés du même laps de temps, ce qui complique l’analyse.

Enfin, les données disponibles sont brutes, non structurées pour que l’IA puisse apprendre. Les annoter, avec l’aide d’un expert, prend beaucoup de temps. De plus, cette structuration manuelle peut apporter un biais et introduire des erreurs dans le modèle. C’est pourquoi nous avons développé des techniques pour que l’étiquetage et la structuration soient semi-automatisées ou automatisées.

L’IA va-t-elle remplacer les radiologues ?

L’IA est très performante pour traiter des tâches pointues avec une grande précision, mais elle n’a pas le sens commun sur ce qu’elle n’a pas appris. Elle va faire disparaître certaines tâches simples comme le fait de conduire une voiture, ce qu’un humain apprend en quelques semaines. Elle ne remplacera pas le médecin, qui exerce après 20 ans d’études et de pratique. En tissant des liens entre les données brutes, l’IA va lui apporter une couche d’information prédictive supplémentaire, comme aide à la décision. De plus, par une automatisation des tâches simples, le spécialiste pourra se concentrer sur les cas les plus complexes. Dans le cas de programmes de dépistage du cancer et face à la quantité grandissante des données à passer en revue, l’IA sera un allié de choix pour les radiologues.

Comment avez-vous fait pour accéder à une masse de données suffisante pour entraîner votre machine ?

Pour moi, ce raisonnement prend le problème à l’envers. Si on cherche des données pour résoudre un problème, c’est qu’il n’y a pas de besoin de marché. En réalité, nous répondons aux demandes des leaders d’opinion. Ils disposent déjà de banques de données importantes.

Où en êtes-vous en termes de commercialisation ?

Nos biomarqueurs en imagerie basés sur le deep learning sont en développement et ne sont pas disponibles à la vente. Nous discutons actuellement avec les manufacturiers d’équipements d’imagerie et les sociétés pharmaceutiques, qui conçoivent, tout comme nous, que l’intelligence artificielle va améliorer significativement le continuum des soins de santé en oncologie.

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KRISTINA, le logiciel développé par une équipe de chercheurs dont la coordination est assurée par l’Université Pompeu Fabra de Barcelone, a pour objectif de faciliter l’accès aux soins des migrants du Moyen-Orient et de l’Afrique du Nord et leur suivi médical.

Le logiciel repose sur le recoupement d’une analyse sémantique et faciale, interprétant aussi bien les expressions faciales que les gestes à la lumière du contexte culturel approprié, afin de permettre un dialogue entre l’interlocuteur humain et le chatbot. Le projet inclut deux volets, le premier visant la population âgées d’origine turque en Allemagne et constituant une aide dans les soins quotidiens, le deuxième étant destiné aux migrants nord-africains arabophones et devant permettre une communication efficace dans le cadre de l’orientation médicale.

Projet européen s’inscrivant dans le cadre du programme de recherche Horizon 2020, il prendra fin en février 2020 et est financé par l’Union européenne à hauteur de 3,7 millions d’euros.

Le chatbot au services des personnes âgées en terre d’accueil et des migrants

Le chatbot sera testé dans deux contextes. Utilisé par une population âgées d’origine turque, il peut assumer le rôle d’un assistant personnel aidant à l’observance du traitement et aux procédés de routine ou bien d’un compagnon capable de mener une discussion simple visant à établir un bilan de santé sommaire.

Kristina prétend repousser les limites de la gestion du dialogue, de l’analyse de la communication multimodale alliant les composantes vocale, faciale et gestuelle.

Les créateurs de Kristina présentent les bénéfices de l’outil à destination des patients, des professionnels de santé, mais également les institutionnels:

• une compréhension plus efficace des recommandations et des instructions du professionnel de santé par le patient-migrant ;
• une meilleure capacité à prendre soin de soi du patient-migrant ;

• une pratique médicale facilitée avec une population ne maîtrisant la langue du professionnel de santé ;
• un examen clinique et des résultats plus efficaces ;

• une prise en charge de l’orientation du patient-migrant au sein du système de soin d’accueil ;
• une baisse du nombre de consultations des patients-migrants ;
• une contribution à réduire les inégalité sociales en termes d’accès aux soins.

Le développement sans précédent des innovations santé au Rwanda, ont poussé le ministère de la santé à multiplier les partenariats pour répondre aux besoins de la population.

Le contexte, les innovations, l’impact de ces nouvelles technologies, tels sont aspects abordés sur le développement de la politique e-santé du Rwanda.

Un contexte économique favorable au développement de la e-santé

Le système de santé rwandais est fondé sur les taxes, les aides internationales et les complémentaires santé. Un contexte économique favorable a donné lieu au développement de l’innovation en santé et plus précisément à l’émergence progressive de la santé numérique.

La santé numérique et plus précisément les innovations viennent pallier l’absence d’infrastructures qui contraignent l’accès aux soins des Rwandais. 

L’usage des smartphones a explosé dans les pays émergents avec, pour le cas du Rwanda, un usage touchant 80 % de la population. Un terrain favorable à l’innovation. Cela a en effet permis l’accroissement du recours aux applications de télémédecine et de diagnostic et plus largement à la M-santé. 

La e-santé au cœur de la stratégie 

L’absence d’infrastructures et le manque de spécialistes face au besoin de la population en ophtalmologie, par exemple,  ont constitué un terrain idéal encourageant le développement de la e-santé. Le ministère de la Santé rwandais a multiplié les partenariats avec les start-ups.

Ainsi, en octobre dernier, le Rwanda a annoncé un partenariat avec la start-up Zipline afin de permettre à des professionnels de santé de se faire livrer des médicaments par des drones qui approvisionne actuellement 21 hôpitaux.

De même pour l’application RapidSMS lancée en 2009 visant à reconnaître les signes d’hémorragie, de fièvre et de malnutrition pour les femmes en âge en procréer. 

En ophtalmologie, la start-up Clearly s’est associé avec le ministère de la Santé pour développer une application de diagnostic en ligne. La start-up a formé 2707 infirmières pour effectuer des scanners oculaires dans l’un des 502 centres de santé du Rwanda. 

Le laboratoire Servier annonce le 24 août 2017 un partenariat avec la start-up CardioRenal en vue de développer un outil de télémédecine. Ce partenariat a été mis en place par l’intermédiaire de Wehealth, la filiale de Servier dédiée aux partenariats avec les start-ups.

CardioRenal développe un boîtier détectant à partir d’une goutte de sang les signes d’un problème cardiaque. Le boîtier est composé de biomarqueurs : l’hémoglobine, le potassium et la créatinine. Les mesures collectées sont immédiatement analysées par un système expert et transmises en temps réel au médecin qui peut alors adapter au mieux le traitement du patient.

L’expertise de CardioRenal permettra de concevoir un outil adapté au suivi des patients souffrant d’insuffisance cardiaque.

Pour information, le développement réglementaire et la preuve clinique de ce dispositif innovant seront effectués conjointement par CardioRenal et WeHealth. Cette dernière assurera ensuite sa commercialisation et sa promotion à travers le monde.

Servier multiplie les partenariats avec des start-ups comme cela a été le cas avec la plateforme américaine Plug & Play. Le laboratoire est également en discussion avec la start-up Imalink Medical, fournisseur de solutions de télémédecine.

La mesure de la glycémie en continu (CGM) peut améliorer le contrôle glycémique des diabétiques de type 2 : telle est la conclusion d’une étude publiée le 22 août 2017 dans la revue Annals of Internal Medicine.

Jusqu’à présent, la CGM était uniquement conseillée pour les diabétiques de type 1. Les diabétiques de type 2 ayant des difficultés de contrôle glycémique devaient mesurer leur glycémie plusieurs fois par jour.

Sur le plan économique, les résultats de cette étude, s’ils se confirment, pourraient avoir des implications importantes : les diabétiques de type 2 sont beaucoup plus nombreux que les diabétiques de type 1. Ils sont ainsi 3 millions en France, contre 300 000 diabétiques de type 1. Un premier lecteur de glycémie en continu, Freestyle Libre d’Abbot, est remboursé par la Sécurité sociale depuis juin 2017.

L’étude publiée dans les Annals of Internal Medicine a été menée pendant six mois auprès de 158 diabétiques de type 2 adultes. Ils ont été séparés en deux groupes, l’un avec une CGM, l’autre avec des injections quotidiennes multiples d’insuline. Le contrôle glycémique s’est avéré meilleur dans le groupe avec CGM.

Health & Tech Intelligence revient cette semaine sur l’information de l’été 2017. Aujourd’hui, retrouvez les informations de l’innovation Santé dans le domaine des acteurs et écosystèmes.

L’Agence Nationale de Recherche a rendu publique le 27 juillet 2017 la liste des 10 lauréats de l’appel à projets de recherche hospitalo-universitaire en santé en attribuant ainsi 74,5 millions d’euros aux partenaires publics et privés associés pour l’occasion.

Sur les 52 dossiers examinés, les 10 projets sélectionnés s’appuient pour certains sur l’analyse génomique et le big data pour la mise au point de diagnostics ou de traitements ; les technologies du numérique sont également présentes avec des solutions d’imagerie ou des implants connectés. Le jury a pris en compte les critères de qualité scientifique, d’innovation mais aussi de potentiel en matière de retombées médicales et socio-économiques des candidatures.

Chaque projet associe en moyenne 6 partenaires publics et 3 entreprises, dont 2 TPE ou PME par dossier. Au total, 68 entreprises participent aux projets lauréats et totalisent un investissement privé à hauteur de 137 millions d’euros. L’un des objectifs de cette troisième vague d’appels à projets était de renforcer la collaboration public-privé.

Un CHU est impliqué dans 9 projets sur 10, certains CHU participant à plusieurs projets à la fois:

• CHRU de Lille : le projet WillAssistHeart (5 600 000 euros) vise à proposer de nouvelles stratégies de diagnostic et de traitement des saignements chez les patients sous assistance circulatoire mécanique ;
• CHRU de Brest : le projet FollowKnee (7 900 000 euros) propose d’améliorer le design, la pose et le suivi des prothèses implantées, dont le nombre a explosé ces 20 dernières années (+600%) en raison notamment de leur implantation chez une population plus jeune et souvent concernée par l’obésité ;
• AP-HP :
  • le projet CiL’LICO (5 976 352 euros) propose une nouvelle approche pour la prise en charge d’un groupe de maladies génétiques rares et graves, les ciliopathies, qui provoquent la dégradation de la fonction rénale et débouchent sur une insuffisance rénale terminale ;
  • le projet KTD-Innov (8 794 510 euros) a pour but de prévenir la perte des greffons rénaux en améliorant le diagnostic du rejet, en prédisant le risque de perte de greffon à long terme et la réponse au traitement anti-rejet. KDT-Innov s’est fixé comme objectif d’être la première solution intégrée en transplantation rénale combinant la médecine moléculaire et la technologie d’information de santé pour fournir un système de surveillance et de diagnostic immunitaire de précision appliqué à la transplantation rénale;
  • le projet QUID-NASH (8 745 683 euros) vise à révolutionner la prise en charge des stéatoses hépatiques non alcooliques (NASH) associées à un diabète de type 2 en développant une biopsie virtuelle qui permettra de mieux diagnostiquer et stratifier les malades, mais également de faciliter le développement de traitements spécifiques de la NASH ;
• Hospices Civils de Lyon :
  • le projet cirB-RNA (5 910 166 euros) vise la mise au point d’un test de diagnostic pour accompagner le développement des traitements curatifs de l’hépatite B, aujourd’hui inexistants bien que la maladie touche plus de 240 millions de personnes dans le monde;
  • le projet PERFUSE (8 000 000 euros) propose d’améliorer la prise en charge du cancer de la prostate, grâce à l’ablation par ultrasons focalisés de haute intensité (HIFU) permettant de ne cibler que la zone où est présente la tumeur ;
• AP-HM :
  • le projet EPINOV (5 800 000 euros) a pour objectif d’améliorer les stratégies neurochirurgicales en introduisant une approche novatrice de modélisation du cerveau. En prenant comme modèle l’épilepsie, le « cerveau virtuel » du patient permettra la localisation plus précise de la zone épilogénétique, orientant ainsi une stratégie chirurgicale optimale et par conséquent améliorant les résultats de la chirurgie;
  • le projet PIONeeR (8 502 312 euros) vise à surmonter la résistance au traitement par immunothérapie contre le checkpoint inhibiteur PD-1 dans le traitement du carcinome pulmonaire.

Enfin, le dixième projet retenu est MyProbe (9 294 317 euros), qui vise à développer des outils efficaces pour identifier les risques élevés de rechute du cancer du sein et ainsi réduire l’utilisation de traitements supplémentaires coûteux et lourds pour les patientes. Il est porté par l’Institut Gustave Roussy à Villejuif.