Mai 2019 - Tendances

Innovations et expérimentations en termes d’e-santé

Le secteur de la santé se transforme rapidement sous l’impulsion des nouvelles technologies. Internet, objets connectés et smartphones font désormais partie du quotidien  du corps médical et des patients.

 

Medicine doctor team meeting and analysis. Diagnose checking brain testing result with modern virtual screen interface on laptop with stethoscope in hand, Medical technology network connection concept. (Medicine doctor team meeting and analysis. Diagn

Ingénierie biomédicale, biomécanique, robotique, électronique, informatique, mais aussi maîtrise des aspects juridiques, réglementaires et économiques, le monde de la santé multiplie les compétences. Les différentes communautés du monde médical (praticiens, patients, prestataires, assurance, etc.) adoptent et accompagnent la mise sur le marché des dernières innovations.

 

Les experts travaillent notamment sur plusieurs axes de réflexion :

  • La prévention santé grâce au big data, à l’IA et aux technologies mobiles permettant de détecter plus rapidement les patients à risque ou la rechute d’une maladie traitée.
  • Les applications mobiles aidant également les patients à contrôler leur santé et hygiène de vie.
  • L’amélioration des technologies de diagnostic et d’imagerie permettant à la chirurgie assistée par la robotique d’offrir une plus grande précision des interventions.

 

L’IA en renfort dans les centres de soins

Dans le cadre des services d’urgences souvent saturés, le recours à l’Intelligence Artificielle (IA) permet de soulager le personnel. Elle est capable de prendre les bonnes décisions thérapeutiques, car elle peut aujourd’hui enregistrer, relier et traiter les informations rapidement. L’intelligence artificielle trouve également d’autres cas d’utilisation dans la relation entre le patient et le médecin. Elle peut servir d’« assistant médical numérique », qui accueille le patient au téléphone. Au travers de questions préliminaires ciblées et d’un algorithme performant, elle permet d’acheminer l’appel de manière efficace. Des centaines d’ouvrages médicaux, d’articles de magazines et de travaux scientifiques, associés aux milliers de dossiers médicaux des patients forment la base de connaissances qui, ajoutée au deep learning*, rend l’expérience encore plus complète. La technologie ne remplace pas pour autant les médecins, mais elle les complète. Les bonnes décisions de diagnostic et de traitement ne sont pas prêtes à être prises uniquement à l’aide d’algorithmes.

 

Accélérer la recherche

L’IA est en plein essor et de nombreuses voies de recherche sont explorées pour améliorer les performances techniques de ces systèmes et leur adéquation aux pratiques médicales visées. Leur coût doit également être justifié par une réelle plus-value pour le médecin ou le patient. Les voies de recherche portent en particulier sur le traitement des données très hétérogènes, leur structuration et leur anonymisation. C’est le cas par exemple pour la maladie d’Alzheimer. Compte tenu du caractère multigénique de la pathologie, il est indispensable d’intégrer dans les recherches d’énormes quantités de données liées au génome. C’est là qu’intervient l’I.A. : grâce à sa capacité à intégrer massivement les données du génome, elle peut sélectionner les meilleures cibles pour une nouvelle thérapie, permettant ainsi de faire ce que le chercheur isolé ne peut réaliser.

 

La robotique : une aide indispensable

La robotique est un sous-domaine spécifique de l’IA. Elle vise à augmenter l’autonomie des machines en les dotant de capacités décisionnelles et d’action. La chirurgie assistée par ordinateur en est sans doute un des versants le plus connu. Elle permet aujourd’hui d’améliorer la précision des gestes ou d’opérer à distance. Les prothèses intelligentes visent quant à elles à réparer, voire augmenter, les capacités du corps humain : membres ou organes artificiels, simulateur cardiaque, etc. Les robots d’assistance aux personnes âgées ou fragiles sont en fort développement. Cette robotique de service vise à imiter le vivant et à interagir avec les humains.

 

L’impression 3D change la médecine

iStock-1044776338 (2)Les implications de l’impression 3D dans la santé semblent sans limites, tout comme les promesses de ses futures applications. Des prothèses de genoux ou de hanches, des mâchoires, un bassin, des vertèbres ou des trachées, des prothèses de mains et même des exosquelettes… ont été imprimés sur mesure en fonction des caractéristiques et des besoins des patients. Et demain, des vaisseaux sanguins, de la peau, des muscles voire des organes entiers seront possibles !

 

Le cabinet médical connecté

Il existe un besoin grandissant pour un point de contact médical simplifié qui permet de répondre aux préoccupations des patients. L’IA oriente les activités de la télémédecine et ouvre de nouvelles perspectives. La télémédecine permet de procéder à des consultations ciblées et efficaces avec l’aide de l’informatique. Avec la télémédecine, il est possible de résoudre 9 cas sur 10 à distance et de satisfaire pleinement les patients. Cela entraîne également une baisse des coûts en faveur du système de santé. Par ailleurs, de nouveaux moyens et canaux de communication sont développés en permanence pour accéder à des informations et prestations médicales. Les patients sont majoritairement favorables (environ 75 %) à une communication par SMS, email ou visioconférence avec le médecin. Plus de 80 % souhaiteraient recevoir leurs données médicales sous forme numérique et sont favorables à la transmission électronique entre confrères. La prise de RDV en ligne, l’information sur les tarifs pratiqués et les modalités de paiement comme proposé par un site comme Doctolib.fr sont également des services plébiscités par les patients.

 

Le dossier médical partagé (DMP)

Le dossier médical partagé (DMP) est un carnet de santé numérique gratuit, confidentiel et sécurisé qui conserve les informations de santé d’un individu (traitements, résultats d’examens, pathologies, allergies…) afin de les partager avec les professionnels de santé. Développée par la CNAM, toute personne bénéficiant de l’Assurance Maladie peut le créer. C’est l’utilisateur qui spécifie quel praticien a le droit d’accéder à ce DMP. Les services d’urgences et de SAMU peuvent également s’y connecter pour adapter la prise en charge en fonction des pathologies. Ces informations sensibles sont stockées sur des serveurs sécurisés agréés par le ministère de la Santé. Une application pour smartphone permet également de visualiser son contenu.

 

Exemples d’avancées concrètes

Aujourd’hui, les personnes atteintes de maladies chroniques (diabète, hémophilie) ou de cancers doivent multiplier les consultations à l’hôpital pour le suivi de leur traitement et l’actualisation de leurs ordonnances. Une contrainte pour le patient et un coût pour le système de santé. Demain, des solutions comme celles développées par le français Voluntis alliant la technologie Web et mobile et une expertise médicale de pointe vont accompagner le malade tout au long de son traitement : surveillance des effets secondaires, gestion des symptômes, recommandation de doses, etc. avec un contrôle à distance de l’équipe soignante.

 

Chaque année en France, 12.500 personnes décèdent d’une infection après une prise d’antibiotiques inefficaces ou mal ciblés alors même qu’on en consomme 30 % de plus qu’ailleurs en Europe. Pour arrêter ce gâchis, des biologistes de l’Institut Pasteur, fondateurs de la startup PathoQuest, ont mis au point iDETECT Blood, un test sanguin capable de détecter l’origine de l’infection du malade et s’il possède des gènes de résistance aux antibiotiques. Derrière cette performance, une large base de données d’agents infectieux et des algorithmes d’analyse. Connus en deux jours, les résultats permettent aux médecins de prescrire un traitement ciblé.

 

Toutes ces évolutions ne sont pas encore accessibles au grand public. Les jalons sont néanmoins posés et l’adoption massive des nouvelles technologies par le grand public permet une meilleure acceptation de la médecine assistée par ordinateur.

 

 

(*) Le deep learning, en français l’apprentissage profond, est une des principales technologies de l’Intelligence Artificielle. Elle s’appuie sur un réseau de neurones artificiels s’inspirant du cerveau humain pour interpréter les informations de manière autonome.

 

Sources :
www.ars.sante.fr
www.faireavancerlasantenumerique.com
http://innovationesante.fr
www.ameli.fr