« Tout va bouger car nous sommes à la veille d’une vague d’innovations de rupture », annonce François Bourse, directeur d’études à Futuribles, centre de réflexion et d’études prospectives. Seraient notamment à prévoir la « montée en puissance de la médecine de précision » et un « bouleversement du parcours de soins », qui verra le foyer du patient devenir « le principal lieu de soins », ajoute-t-il, intervenant à l’occasion de la conférence « Comment anticiper le futur de l’innovation pour être bien soigné en 2030 ? », à laquelle Health & Tech Intelligence a assisté.
L’événement était organisé le 14 mars 2019 à Paris par Le Leem, qui a présenté son rapport « Santé 2030 », une analyse réalisée avec Futuribles dans l’optique de « relever les défis de la santé de demain ».
Le big data, « un enjeu extrêmement important »
« Le big data devient un enjeu extrêmement important » de connaissance du comportement d’un médicament en conditions réelles d’utilisation, explique Philippe Lamoureux, directeur général du Leem, citant le Health data hub, un des volets du projet de loi santé. La France possède les plus grandes bases de données du monde dans ce domaine, souligne-t-il : elle a un potentiel extrêmement important pour devenir une plateforme d’excellence européenne voire mondiale en matière de pharmaco-épidémiologie, estime-t-il.
Une Académie de l’IA est en train d’être imaginée par le Leem, le Snitem et le Syntec numérique
Philippe Lamoureux regrette de voir que lorsque l’industrie pharmaceutique cherche à développer ses possibilités en intelligence artificielle (IA), elle a tendance à aller chercher des compétences ailleurs : il y a pour lui un vrai enjeu dans la capacité à développer un vivier de spécialistes en IA appliquée à la santé. D’où l’idée d’une Académie de l’intelligence artificielle, lancée par le président du Leem, Philippe Tcheng : le projet fait l’objet d’un travail mené conjointement avec le Snitem et le Syntec numérique.
« Avec la data, on a l’impression d’être assis sur une mine à laquelle on n’avait pas accordé la considération nécessaire » (F. Collet, Novartis)
Frédéric Collet, président de Novartis Groupe France, livre pour sa part son point de vue d’industriel. « Avec la data, on a l’impression d’être assis sur une mine à laquelle on n’avait pas accordé la considération nécessaire, explique-t-il, sans doute parce qu’on n’en était pas capable : tous les laboratoires aujourd’hui sont concentrés sur cet enjeu là ». Il souligne la nécessité d’intégrer dès le début la notion d’accès et de population dans le contexte d’une médecine de plus en plus personnalisée, qui place le patient au centre.
La lutte contre le cancer en 2030 aura subi « une révolution » grâce à l’IA et les traitements ciblés
Nicolas Girard, oncologue et chef de service à l’Institut Curie, souligne le rôle des applications qui permettent aujourd’hui de collecter les données directement à partir du patient : celui-ci remplit sur smartphone des formulaires sur ses symptômes, ce qui permet d’avoir un rapport complet à l’entrée à l’hôpital, et modifie complètement l’approche de la consultation.
Selon Nicolas Girard, la lutte contre le cancer en 2030 aura subi « une révolution » grâce notamment aux outils de l’intelligence artificielle et à la diffusion de traitements ciblés. L’accès aux données de vie réelle bouleverse déjà la discipline : alors qu’accéder aux dossier médicaux de 500 à 1000 malades prenait 6 mois à un an, il aujourd’hui suffit d’appuyer sur un bouton pour obtenir tout de suite les données de 600 malades.
« Nous allons vers une transition d’une médecine de réaction à une médecine d’anticipation », estime Hervé Chneiweiss, neurologue et président du comité d’éthique de l’Inserm, citant les recherches qui tentent depuis 2015 d’établir un diagnostic précoce des symptômes de la maladie de Parkinson à partir de la façon dont une personne tape au clavier, ou du spectre de sa voix : la machine détecte un tremblement imperceptible par l’humain.
« Il y a un énorme travail de bioinformatique à faire » (H. Chneiweiss, Inserm)
Sur une question de l’AFP, cherchant à savoir si les hôpitaux sont prêts à jouer le jeu du Health Data Hub au lieu de le considérer comme une énième source de contrainte, Nicolas Girard souligne que l’exploitation des données nécessite la compétence du médecin, et son implication : il est selon lui nécessaire que des comités s’organisent pour encadrer l’utilisation des données, à la fois en local et pour des projets d’échange.
« Les médecins sont prêts, les systèmes hospitaliers pas forcément », estime pour sa part Hervé Chneiweiss, pointant du doigt « une réglementation sur la protection des données personnelles qui s’est accumulée au fil du temps ».
Les algorithmes sont écrits par des personnes avec des a priori, des objectifs qui ne doivent pas être biaisés
« De mon bureau a l’Inserm, je ne peux pas accéder à des données patients », témoigne-t-il. « Il me faut aller deux étages plus bas dans le service sur un autre ordinateur ». « Il y a un énorme travail de bioinformatique à faire », conclut-il : les algorithmes sont écrits par des personnes avec des a priori, des objectifs qui ne doivent pas être biaisés.
« L’analyse des tumeurs génère des masses de données, il est nécessaire de leur poser les bonnes questions », ajoute-t-il. Il faut, selon lui, également se demander comment utiliser au mieux les données du passé pour générer de nouvelles pratiques.