Portails et solutions

Une revue comparative révèle que, malgré la croissance des dossiers médicaux électroniques (DME), les dossiers papier restent majoritaires en Asie du Sud-Est. Les principaux obstacles identifiés à l’adoption des DME sont les infrastructures limitées, les coûts élevés et le manque de formation technique

Au moins 68 solutions numériques dédiés à l'expérience patient peuvent être recensées, dont 23 l'abordent sous l'angle de l'information et de l'éducation des usagers du système de santé. Elles contribuent ainsi au recentrage des soins sur le patient. 85 % des directions d’établissements sont prêtes à s’engager pour améliorer cette expérience, selon le baromètre de l'Ifep.

Utilisé 40 millions de fois et permettant d'économiser un temps estimé à une valeur de 44,4 millions de livres Sterling, le London Care Record (LCR) est une solution numérique qui centralise les dossiers médicaux partagés (DMP) à Londres et offre aux professionnels de santé une vue sécurisée des informations pertinentes sur l'état de santé et les soins de leurs patients.

Alerter les praticiens de la condition critique de leurs patients, détecter les prémices des anomalies ou s’ils nécessitent une surveillance élevée... C'est l'objectif de la solution Chartwatch développée par la start-up canadienne Signal 1 et l’hôpital canadien St Michael’s à Toronto.

L’expert de la téléconsultation Tessan propose désormais à ses 150 médecins salariés l’outil Nabla, permettant de rédiger les comptes-rendus de consultations automatiquement grâce à l’écoute basée l’intelligence artificielle (IA). Ceci pour leur permettre :
• de se concentrer sur l’examen médical ;
• de sécuriser l'établissement de diagnostic ;
• d'éviter les oublis lors de la relecture du compte rendu ;
• et de gagner du temps.

"Nabla nous a tous impressionnés par sa performance et sa facilité d’intégration dans notre pratique", déclare Jordan Cohen, fondateur de Tessan. "Grâce à l’assistant médical Nabla, le parcours de soins est renforcé avec un bilan de téléconsultation très complet pour un meilleur suivi entre praticiens. C’était notre objectif prioritaire".

Quel fonctionnement avec l’outil de Nabla ?

Lorsqu’un patient qui cherche une téléconsultation souhaite utiliser la solution de Tessan, il peut se rendre en pharmacie, en mairie ou à tout autre espace qui en est équipé. En s’installant dans une cabine ou devant une borne, il insère sa carte vitale, crée son compte personnel et renseigne son motif de téléconsultation. Le patient a également la possibilité d’envoyer ses antécédents médicaux (analyses, comptes-rendus, etc.). Selon l'entreprise, il n'attend que 7 minutes en moyenne avant d'être vu par un médecin généraliste.

La cabine et la borne sont équipés de dispositifs médicaux (thermomètre, tensiomètre, oxymètre, otoscope, stéthoscope, dermatoscope...) que le professionnel de santé pilote à distance. Pendant toute la durée de la consultation, l'outil Nabla enregistre automatiquement tous les échanges entre le patient et le médecin et génère un compte-rendu complet et structurer à la fin de la séance.

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Un outil d’apprentissage automatique (machine learning) pour prédire l’accumulation de bêta-amyloïde (Aβ) dans le cerveau grâce à un bracelet connecté : c'est le fruit d'une collaboration entre Eisai et l’Université Oita au Japon. Selon cette accumulation, le bracelet connecté évalue si l’utilisateur risque de développer une maladie neurodégénérative comme Alzheimer.

Un meilleur faisceau d'arguments pour poser le diagnostic

Le bracelet mesure une batterie de données biologiques (activité physique, sommeil, rythme cardiaque...) qui couvrent un large spectre de l’hygiène de vie, prenant en compte d'autres informations complémentaires, telles que :
📌 le nombre de personnes dans le foyer de l’individu ;
📌 l'activité professionnelle du patient ;
📌 la fréquence avec laquelle le patient sort de chez lui ;
📌 le nombre de ses interactions sociales ;
📌 ainsi que d’autres facteurs comme l’âge, la formation académique et un historique de sa consommation d’alcool.

Un algorithme coordonne ces données avec les consultations médicales de la personne, permettant ainsi d'établir un diagnostic.

Eisai affirme que l’étude réalisée prouve que l’association capteur/algorithme a suffisamment de capacité pour dépister l’amyloïde dans le cerveau. Elle serait une alternative à moindre coût comparé aux méthodes utilisées aujourd'hui, comme la tomographie par émission de positons (TEP) et l’analyse du liquide céphalo-rachidien (LCR), qui sont limitées par leur coût élevé, leur caractère invasif et leur disponibilité fluctuante.

Un dépistage efficace et moins contraignant

Une étude réalisée au Japon a suivi 120 personnes âgées de 65 ans ou plus souffrant d'un trouble cognitif léger pendant 3 ans. Tous les participants portaient le bracelet environ 7 jours tous les 3 mois, fournissant ainsi des données biologiques en continu. Après cette période, il a été observé que les résultats étaient similaires à ceux des tests conventionnels et aux scans TEP. En effet, ce modèle rapporte des résultats prometteurs pour un dépistage précis.

Cette approche rend le dépistage de la maladie d'Alzheimer plus accessible, notamment dans les régions manquant d'installations de tests médicaux avancés.

L'importance de l'analyse du mode de vie

Les facteurs de mode de vie semblent jouer un rôle sur l'accumulation de bêta-amyloïde (Aβ) dans le cerveau, notamment :

• l’activité physique ;
• le sommeil ;
• le rythme cardiaque ;
• le volume et la fréquence des conversations ;
• l’âge ;
• la longueur des études ;
• la vie avec ou sans enfants ;
• et les moyens de transport de la personne.

Eisai explique que la clé pour améliorer le traitement serait "de détecter l’accumulation d’amyloïde dans le cerveau des patients avec un trouble cognitif léger avant le début des symptômes de la démence".

Développer un écosystème digital de prise en charge :

Aux côtés de son partenaire Biogen, Eisai commercialise les premiers médicaments visant l’amyloïde pour le traitement de l'Alzheimer, notamment Legembi, qui a été approuvé aux Etats-Unis et au Japon. En parallèle de son approche sensorielle et algorithmique, l'entreprise considère d’autres moyens numériques pour identifier les gens susceptible de développer une démence, en lançant sa filiale Theoria Technologies, avec une volonté de créer un écosystème digital.

Eisai avait déjà collaboré avec d'autres acteurs du domaine, notamment avec le leader japonais des nouvelles technologies NTT IT sur un système basé sur le cloud permettant aux professionnels de santé de partager les traitements et les informations médicales de leurs patients avec une application numérique appelée NouKNOW, et ainsi d'évaluer leur performance cognitive et de détecter les prémices d’une démence. Le laboratoire pharmaceutique nippon participe également à un projet de recherche au Royaume-Uni pour développer un outil digital pour le traitement des pathologies dégénératives.

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Thermométrie, électrocardiographie, oxymétrie et stéthoscopie : 4 fonctions en un seul dispositif connecté, telle est la promesse du "multiscope" BeamO, présenté par la société française Withings au CES de Las Vegas (9-14 janvier 2024), qui serait capable de capter plusieurs données de santé et ainsi révolutionner "le check-up santé à domicile". Dans le cadre d'une téléconsultation, l’appareil BeamO présente une réponse complète pour effectuer à distance les mêmes examens que le patient peut être amené à réalisé dans un cabinet médical.

« Avant, la température corporelle était la seule analyse de santé régulièrement effectuée à domicile (...) BeamO va bouleverser la mesure des principaux paramètres vitaux effectués lors des visites médicales et les rendra possibles à domicile », affirme Eric Careel, PDG de Withings.

Un produit commercialisé au prix de 250 €

Prévu pour être commercialisé en juin 2024, BeamO sera disponible en France à partir de juin 2024 pour le prix de 249,95 euros. Il viendra ainsi compléter la gamme d’objets connectés de Withings, comprenant des tensiomètres, des balances, des montres, etc. La date de sa commercialisation aux Etats-Unis dépend de l'approbation de la FDA qui est en cours.

Au CES, Withings a également présenté U-Scan, un laboratoire d’analyse d’urine à domicile, mais ce dernier n’est pas encore disponible sur le marché.

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Des données diffusées en temps réel

BeamO dispose de 4 capteurs. Le patient pourra être guidé par le médecin à distance, en fonction de ce qu’il veut investiguer. L’appareil est connecté à l’application via un adaptateur USB-C, permettant au professionnel de santé d’obtenir une diffusion en temps réel des données.

Le multiscope permettra :

• de fournir au professionnel de la santé une diffusion en streaming de l’audio enregistré par le stéthoscope connecté ;
• de prendre la température corporelle de manière précise ;
• d'exporter au format PDF les électrocardiogrammes réalisés ;
• et d'interpréter les résultats du capteur SpO2, notamment pour prévenir des risques d’AVC, de fibrillation auriculaire, d’asthme, d’une atteinte neuromusculaire, pulmonaire ou d’asthme.

Une simple prise en main de l'appareil déclenchera des mesures visibles en temps réel sur son écran LED animé en couleurs.

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Un suivi continu du patient

Pour faciliter le suivi des données de santé dans la continuité, les données recueillies par BeamO sont enregistrées et peuvent être partagées. Grâce à son application numérique, les patients peuvent consulter l’historique de leurs relevés de santé (comptes-rendus, conseils, etc.). L’application permet également de télécharger l'historique des médicaments pris, ainsi que de recevoir des alertes et des rappels pour ne pas les oublier.

Les antécédents médicaux familiaux peuvent aussi être téléchargés, et partagés avec les médecins et les autres membres de la famille. Plusieurs membres de la famille pourront utiliser et partager des profils individuels, chacun bénéficiant de son suivi de santé à domicile.

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36 critères fondamentaux et 10 critères contextuels, c’est le consensus sur lequel sont parvenus 57 experts pour évaluer la qualité des outils de santé électroniques. Ils ont opté pour une fiche de résultats d’évaluation plutôt que pour un score unique dans la mesure où c’est l’équilibre entre les différents critères qui comptent. Les conclusions de cette étude* ont été publiées le 15 décembre dans Nature Digital Medicine.

Du besoin de normaliser l'évaluation des outils numériques

Parmi les milliers d'outils de santé électronique disponibles, la grande majorité ne dépasse pas les phases pilotes car ils ne peuvent pas prouver leur valeur, et seuls quelques-uns ont été systématiquement évalués. Un cadre d’évaluation précis de ces outils fait défaut, même si plusieurs tentatives ont été menées dans ce sens. 

Dans un contexte de multiplication des outils numériques utilisables en santé, la Haute Autorité de Santé a notamment élaboré en 2021 un système de classification des solutions numériques selon leur finalité d’usage, leur capacité à apporter une réponse personnalisée et leur autonomie, c’est-à-dire leur capacité à agir avec ou sans intervention humaine.

Des critères fondamentaux et contextuels :

Afin d’y remédier, un panel de 57 experts, venant de 18 pays dont la France avec le Pr Fabrice Denis de l’ Institut Inter-régional de Cancérologie Jean Bernard, au Mans. Dans un premier temps, ils ont validé une liste de 55 critères basée sur des cadres précédents. Un consensus a été atteint sur 46 critères qui ont été classés en critères fondamentaux et contextuels. Les 36 critères fondamentaux se concentrent sur l'évaluation de l'outil de santé électronique lui-même et ont été regroupés en neuf clusters :

• aspects techniques ;
• utilité clinique et sécurité ;
• convivialité et centrage sur l'humain ;
• fonctionnalité ;
• contenu ;
• gestion des données ;
• approbation ;
• maintenance ;
• lien avec le développeur.

Les 10 critères contextuels se concentrent sur l'évaluation des facteurs qui varient en fonction du contexte dans lequel l'outil est évalué et ont été regroupés en sept clusters :

• conformité à la protection des données ;
• conformité réglementaire en matière de sécurité ;
• interopérabilité et intégration des données ;
• exigences culturelles ;
• abordabilité ;
• coûts-avantages ;
• applicabilité.

Cette démarche permet à la fois de soupeser la pertinence intrinsèque de l’outil mais aussi de le comparer à d’autres et de vérifier qu’il répond bien à un besoin. Les chercheurs ont voulu combler les lacunes des cadres d’évaluation antérieurs, et notamment la faible implication des parties prenantes concernées.

Priorité à la sécurité par rapport à l'évaluation

Les auteurs de ce travail publié dans Nature Digital Medicine le 15 décembre soulignent que « la classification des clusters de critères en critères fondamentaux et contextuels nous aide à répondre à deux questions clés : quelle est l'évaluation de la qualité de l'outil lui-même, indépendamment de son contexte et quelle est l'évaluation de l'impact potentiel de l'outil dans un cadre spécifique compte tenu de son adéquation contextuelle ?".

Par ailleurs, un autre point a été largement débattu : fallait-il opter pour un score unique ou pour une fiche de résultats d’évaluation ? Un consensus (78% des experts) s’est dégagé en faveur de la fiche d’évaluation. « Un seul score pourrait dissimuler des détails importants et la véritable valeur de l'instrument d'évaluation réside dans la compréhension de la répartition des différents critères. » Afin d’avoir un état des lieux le plus précis possible, les auteurs de l’étude considèrent que les évaluateurs essaient eux-mêmes l’outil et se rapprochent des développeurs.

Enfin, l’équilibre entre la sécurité et de l'innovation a été désigné comme une problématique majeure. La Food and Drug Administration ayant admis que les outils de santé électronique évoluent plus rapidement que la capacité de la FDA à les réglementer, 91% des experts ont donné la priorité à la sécurité des patients.

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Lilly lance LillyDirect, une solution digitale pour aider les patients aux Etats-Unis souffrant d’obésité, de migraine et de diabète.

« Malgré la réussite avérée des systèmes d'intelligence artificielle dans diverses études médicales rétrospectives, un nombre relativement limité d'outils d'IA ont été mis en œuvre dans la pratique médicale », relèvent les auteurs de l'étude.

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Des chercheurs de l’université d'Oxford (Angleterre) ont mené la première étude visant à étudier de manière systématique l'utilisation des technologies numériques de santé pour mesurer leurs résultats cliniques à l'aide de données générées par les patients. Globalement, le nombre d’essais incluant des données probantes avec des types de technologies variées n’a cessé de croître mais les chercheurs estiment nécessaire de mener des recherches plus rigoureuses pour démontrer si la capture des données améliore vraiment la santé des patients.

Les résultats de cette étude* ont été publiés le 11 octobre 2023 dans la revue Journal of Medical Internet Research (JMIR).

Afin de mener leur analyse, les chercheurs ont pris en compte les études publiées entre 2000 et 2022 dans lesquelles des données numériques sur la santé ont été collectées, passivement ou activement. Sur 11 015 publications identifiés, 510 études ont été retenues : elles portaient sur 169 pathologies dans plus de 20 domaines thérapeutiques et étaient issues de 44 pays.

📌 Principaux résultats :
• les données les plus utilisées pour la recherche concernaient la santé mentale et les toxicomanies (21,8 %), suivies de la neurologie (15,3 %) et des maladies cardiovasculaires (13,9%) ;
• le type de technologie numérique le plus courant était les applications mobiles, présentes dans environ la moitié des études.

Concernant l'intelligence artificielle (IA), les auteurs des travaux constatent une augmentation de l'utilisation de l'IA dans le corpus de recherche ciblé sur la période 2018-2021. « Malgré les progrès de la recherche sur l'IA et la réussite avérée des systèmes d'intelligence artificielle dans diverses études médicales rétrospectives, un nombre relativement limité d'outils d'IA ont été mis en œuvre dans la pratique médicale », précisent-ils.

La santé numérique, un champ de recherche dynamique

Le 11 octobre 2023, la Food and drug administration (FDA) américaine a annoncé la création d'un nouveau comité consultatif sur les technologies de santé numérique (voir article H&TI ici). Sa mission : aider le régulateur américain à "explorer les questions complexes, scientifiques et techniques liées à la santé numérique, telles que l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique, la réalité augmentée, la réalité virtuelle, les thérapies numériques, la télésurveillance médicale...".

Le champ est vaste : l'utilisation des technologies numériques dans les essais cliniques s'est considérablement développée depuis 2000, à un rythme de 34 % par an. Pour défricher ce large champ, les experts de ce tout nouveau comité vont pouvoir consulter les résultats d’une étude systématique sur l'utilisation des technologies numériques de santé.

Une large étude sur l'évolution de la littérature, les domaines thérapeutiques traités...

Des chercheurs de l’université d’Oxford ont en effet publié le 11 octobre 2023 dans le Journal of Medical Internet Research (JMIR) les résultats d’une large étude aux multiples enjeux :

• Comment la nature des publications de cette littérature a-t-elle évolué au fil du temps ?
• Pour quelles maladies et quels domaines thérapeutiques les résultats cliniques sont-ils mesurés à l'aide de technologies numériques de santé ?
• Comment l'utilisation de différentes technologies numériques de santé pour mesurer les résultats cliniques dans le monde réel a-t-elle évolué au fil du temps ?

Le champ d’investigation était important car ces données réelles sont de plus en plus utilisées par l'industrie pharmaceutique pour évaluer les résultats des patients, soutenir les approbations réglementaires, étudier des profils de patients toujours plus diversifiés ou des populations de maladies rares, faire un lien entre le prix des traitements et leur efficacité ou encore rationaliser l'utilisation des ressources.

Les régulateurs et les payeurs sont aussi très friands de ces données exigeant des fabricants qu'ils démontrent la valeur ajoutée de leurs produits à l'aide de données réelles. Les données de vie réelle peuvent inclure des résultats cliniques, économiques, des mesures rapportées par les patients et des éléments sur la qualité de vie.

Afin de mener leur analyse, les chercheurs ont pris en compte les études publiées entre 2000 et 2022 dans lesquelles des données numériques sur la santé ont été collectées, passivement ou activement.

Résultats : la santé mentale avide de données de vie réelle

• Sur 11 015 publications identifiés, 510 études ont été retenues.
• Elles portaient sur 169 pathologies dans plus de 20 domaines thérapeutiques et étaient issues de 44 pays.
• Les données les plus utilisées pour la recherche concernaient la santé mentale et les toxicomanies (21,8 %), suivies de la neurologie (15,3 %) et des maladies cardiovasculaires (13,9%).
• Le type de technologie numérique le plus courant était les applications mobiles, présentes dans environ la moitié des études. Les ingérables ne sont apparus qu'en 2013. Les données étaient rares sur les implantables, les moniteurs électroniques de médicaments et les biocapteurs environnementaux.
• Les données physiologiques étaient les plus souvent collectées (37,1 %), suivies des données sur les symptômes cliniques (36,9 %) et des données comportementales (33,5 %).

L'IA : des études mais peu d'outils dans la pratique

Depuis 2018, la croissance du nombre d'études - et du nombre de technologies utilisées - semble avoir commencé à se stabiliser. Toutefois, la période 2018-2021 a été marquée par une augmentation de l'utilisation de l'IA dans ce corpus de recherche. Et sur ce point, les auteurs de l’étude précisent que « malgré les progrès de la recherche sur l'IA et la réussite avérée des systèmes d'IA dans diverses études médicales rétrospectives, un nombre relativement limité d'outils d'IA ont été mis en œuvre dans la pratique médicale ».

Enfin, même si le panorama décrit est très large, il permet de dresser une photographie de l’existant mais pas vraiment de tirer de conclusion. Pour mesurer finement l’impact de ces technologies sur la santé, les auteurs estiment « nécessaire de mener des recherches plus rigoureuses qui vont au-delà de la validation de la technologie pour démontrer si des données robustes du monde réel peuvent être capturées de manière fiable auprès des patients dans leur vie quotidienne et si leur capture améliore les résultats pour les patients ».