Le 30 novembre 2021, l’Association des Laboratoires Japonais Présents en France (LaJaPF) en partenariat avec IQVIA – experte en données de santé dans 140 pays – ont organisé une conférence de presse au Cercle d’Aumale à Paris. Elles y ont présenté la première étude transversale française qualifiant l’impact de l’intelligence artificielle (IA) en médecine.
Omniprésente dans les médias et les conférences, l’IA a jusqu’ici été “peu abordée par la littérature scientifique, en particulier lorsqu’il s’agit d’évaluer ses bénéfices qualitatifs et quantitatifs dans le système de soins” dixit Patrick Errard, président de la LaJaPF. Cette étude comble ainsi une lacune en présentant des perspectives chiffrées pour 4 solutions jugées matures, dont CALYPS Saniia.
Évaluer les impacts de l’IA en santé
L’étude LaJaPF / IQVIA a pour objectif d’aboutir à une quantification des impacts potentiels de l’IA dans le domaine de la santé, selon 3 axes identifiés:
- la performance et la qualité des soins: l’IA permet-elle de mieux soigner les patients ?
- l’organisation des soins: le planning des soignants est-il impacté par l’IA ?
- l’efficience: l’IA améliore-t-elle l’efficience des soins, économiquement parlant ?
Dans le domaine de la santé, les solutions d’IA se réfèrent à une médecine algorithmique auto-apprenante. Ses principaux domaines d’application sont:
- l’aide au diagnostic, notamment dans l’imagerie médicale
- l’évolution d’une pathologie, afin de choisir le traitement le mieux adapté
- l’aide à la prise en charge, par ex. à travers la robotisation de la chirurgie
- la gestion des flux, facilitant l’anticipation des parcours patients
Après avoir identifié une trentaine d’applications sur la base de cinq critères d’un poids différent – (1) la maturité du logiciel (2) la reproductibilité (3) la population-cible (4) la transposabilité et (5) la valeur ajoutée – 4 d’entre elles ont été retenues pour la suite de l’étude LaJaPF / IQVIA. Elles sont listées ci-dessous selon leur potentiel économique au niveau national, sur une période de 3 ans. Le temps pour chacune d’elles de progressivement pénétrer le marché.
CALYPS Saniia (éditeur: CALYPS)
CALYPS Saniia est employée dans les établissements de santé pour évaluer les flux de patients entrants et sortants. Son taux de fiabilité sur les prédictions des urgences pour les 5 jours à venir dépasse 90%. Elle aide ainsi les hôpitaux à mieux anticiper leurs ressources (soignants, lits).
En admettant une adoption de cette innovation par 14% des centres hospitaliers en France – soit entre 190 et 200 établissements de santé contre moins de 10 aujourd’hui – l’économie annuelle dépasserait les 400 millions d’euros pour les contribuables. Elle surpasserait même le seuil de 1,3 milliard d’euros en cas d’utilisation par 44% des centres hospitaliers.
ART-Plan Annotate (éditeur: TheraPanacea)
ART-Plan Annotate divise jusqu’à 20 le temps de préparation à une radiothérapie, grâce au contour plus précis des organes et tissus à épargner.
La qualité du contourage est supérieure de 10% à 30% (moins d’aberrations) par rapport aux outils sans IA. L’ économie annuelle est quant à elle estimée à 3 millions d’euros si son utilisation se confirme dans la moitié des centres équipés en radiothérapie.
OphtAI (éditeurs: Evolucare/ADCIS)
Pour pallier au nombre insuffisant d’ophtalmologues, OphtAI dépiste à grande échelle des maladies oculaires comme la rétinopathie diabétique, grâce à l’IA. L’accélération des dépistages rend la prise en charge des patients plus rapide et leur traitement plus efficace.
Si un ophtalmologue sur 5 adoptait cette solution, plus de 100 cas de cécité pourraient être évités chaque année en France. Ceci représente une économie estimée à 829’000 euros par an. Avec une offre de soins élargie aux mobiles et à la télé-médecine, des patients sans suivi ophtalmologique régulier pourraient en profiter.
Moovcare (éditeur: Sivan)
Moovcare est une application web qui s’appuie sur l’analyse d’un questionnaire rempli chaque semaine par le patient. Elle permet de détecter de manière précoce une récidive ou une complication pendant le suivi d’un cancer du poumon. Cette détection précoce permet alors d’adapter rapidement le traitement.
L’économie réalisable par l’assurance maladie avoisinerait les 900’000 euros par an si 30% des médecins en France l’utilisaient. En outre, des essais cliniques ont confirmé une amélioration de la survie des patients de 7.6 mois en moyenne.
Aussi complexe soit-il, l’assurance maladie pourrait mettre les bouchées doubles afin de valider le modèle permettant de lui garantir une certaine rentabilité. Nous pourrions alors imaginer qu’elle lance des campagnes préventives ciblées auprès des assurés. Parmi les autres mesures à creuser: la réduction des erreurs de diagnostic par l’intermédiaire d’un dialogue critique avec les médecins traitants. Les perspectives sont là, encore faut-il les embrasser! Et lever les écueils en chemin, comme la sécurisation de données sensibles, le ROI à préciser ou le manque de preuves confirmant la réelle valeur ajoutée par l’IA… Sans négliger la responsabilité en cas d’erreur.
Le réel intérêt de l’étude LaJaPF / IQVIA, que nous vous invitons à découvrir en téléchargeant le document complet ici, tient à la mesure des bénéfices que les patients, le personnel soignant et les autorités pourraient concrètement tirer de l’intelligence artificielle. Merci à LaJaPF et à IQVIA pour leur travail de fond.
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