Comment l’IA peut réduire les coûts de la Santé ? – 1ère piste : les actes inutiles

En collaboration avec Daniel Walch.

Les spécialistes estiment depuis longtemps qu’environ 20% des coûts des systèmes de santé dans les pays dits avancés comme les USA, la France, la Suisse, etc. seraient dus à des actes médicaux inutiles, mal-appropriés, en surconsommation ou en sur-traitement voire carrément abusifs.

C’est donc bien là que se cache le principal gisement potentiel d’économies du système de santé.

S’il était possible de réduire le nombre de ces actes, des économies importantes seraient réalisées. Aujourd’hui, on compte sur de nouvelles procédures médicales mais qui s’appuient toutes sur le bon vouloir des professionnels (cf. le Registre de Médecine Empirique RME mis en place en Suisse dès 1999)

Pourtant, il est possible de faire autrement.

L’IA pourrait en être la solution.

A l’image des programmes informatiques faisant appel à l’IA que les grandes assurances (AXA, Allianz) ont développé pour faire la chasse aux déclarations frauduleuses (10% des déclarations de sinistre en Suisse), on pourrait facilement imaginer des programmes de référence ayant comme mission principale de réduire les actes inutiles ou excessifs entraînant du gaspillage.

Aux USA, le marché très dynamique des start-ups a déjà commencé à explorer ce champ d’activité. Ainsi, HealthJoy (une start-up de Chicago) propose un service de conciergerie médicale basé sur l’IA, pour aider les patients à prendre de bonnes décisions concernant les actes médicaux (en évitant les inutiles) tout en cherchant à optimaliser les coûts, c’est-à-dire les plus bas en rapport avec la qualité des soins. Une sorte de Trivago de la médecine en quelque sorte. Ils ne sont pas les seuls. Des compétiteurs comme ADP Workforce Now, Zest Health, Kyruus, etc. démontrent la vigueur d’un marché technologique naissant. C’est sans doute par ce chemin qui favorise « l’aide à la décision intelligente » que vont venir les solutions pour améliorer ce système défaillant des actes inutiles.

Les principes technologiques derrière cette approche sont simples : il s’agit d’analyser des grandes bases d’information (Big Data) pour chercher des figures (features) montrant des anomalies. En quelque sorte, on cherche les cas d’abus en isolant les exceptions. Ce travail doit être automatisé car les données sont nombreuses et chaque anomalie est finalement assez rare. En d’autres termes, même si les actes médicaux sont globalement nombreux : 20% des actes, ils sont très différents les uns des autres. Il n’y a donc que peu de cas typiques, genre ablation de la thyroïde mais beaucoup de situations distinctes. C’est pourquoi sans des programmes informatiques d’IA, il est relativement difficile de faire face à ce problème. En tout cas, personne n’y est arrivé jusqu’à présent. C’est un mal connu sans remède pratique. Les technologies de l’IA font office aujourd’hui de dernier recours. Certes les pratiques du corps médical devront suivre et ce n’est pas gagné d’avance.

Plus concrètement, l’on parle ici de prescrire des traitements et médicaments ayant fait leurs preuves (evidence based medecine), d’éviter les doublons de prescriptions par des professionnels différents, d’éviter les chaînages de demandes d’analyses sans réflexion, d’éviter les examens de routine.

Les exemples sont légion dans nos hôpitaux et cliniques : radio du thorax avant une opération, surprescription d’inhibiteurs de la pompe à protons (prévention des ulcères), inflation de prescription d’antibiotiques, mise en place en routine de sondes urinaires, transfusions érythrocytaires inutiles, prises de sang quotidiennes sans justification et tant d’autres.

Le corps médical occidental en a pris conscience et le mouvement « Choosing Wisely » fait des émules dans les différentes spécialités. Les multiples publications médico-économiques autour du « Does Choosing Wisely Work ? » démontrent les bénéfices et économies générés par ces mesures. Les sociétés suisses de spécialistes ne sont pas en reste et produisent leurs propres recommandations : liste « Top  5 » de la Société suisse de médecine interne générale, « Top-9-liste » de la très dynamique Société suisse de médecine intensive, etc. L’IA couplée à la philosophie du « Choosing Wisely » est une piste d’économies pleine de promesses.

Les plateformes susmentionnées développées aux USA (par ex. HealthJoy) aident directement les patients à choisir un itinéraire médical moins coûteux. Nous pourrions développer en Suisse des logiciels d’IA d’aide à la décision et à la prescription pour les médecins avec une double mission : pédagogique et économique.

Le but est clair : challenger les pratiques et les routines, provoquer la réflexion. Les médecins ciblés seraient principalement les médecins en formation pré et post-grades dans nos hôpitaux.

L’IA ne remplacera pas le médecin, elle augmentera ses capacités. Et elle génèrera des économies en évitant les prescriptions d’actes et de médicaments inutiles.

Ce partenariat entre l’IA et le corps médical, pour être accepté, nécessite que l’IA devienne « explicable ». Le fonctionnement du Deep Learning, des réseaux neuronaux profonds, doit être transparent pour les médecins.

L’IA doit donc évoluer et pouvoir expliciter ses raisonnements. Ces derniers ne sont finalement que des développements sophistiqués de type statistique dont les médecins sont traditionnellement friands ! C’est à cette condition que l’IA, sorte de prothèse qui augmentera le médecin, pourra devenir une aide à la décision au quotidien et évitera les actes inutiles.

Quel gain espérer ?

150 milliards de dollars d’économies grâce à l’IA en 10 ans aux USA, 50 milliards d’euros d’actes inutiles par an en France, plus de 6 milliards de CHF d’actes inutiles par an en Suisse, les différentes études concordent. Il est permis d’envisager une meilleure productivité de notre système de santé.

 

 

Xavier Comtesse

Xavier Comtesse

Mathématicien et docteur en informatique, il est dans les années 70/80 le co-créateur de trois start-ups à Genève : les éditions Zoé, la radio locale Tonic et « Le Concept Moderne ». Il est ensuite haut fonctionnaire à Berne auprès du Secrétaire d'État à la Science avant de rejoindre l'Ambassade Suisse à Washington comme diplomate. En 2000, il crée la première Swissnex à Boston puis rejoint le Think Tank Avenir Suisse. Dès 2014 il se lance comme spécialiste de la transformation numérique. Il accompagne ainsi des entreprises ou des organismes publiques comme SwissTopo ou les SITG (Services de l’Information du Territoire Genevois). Il publie plusieurs articles et blogs ainsi que 4 livres dans le domaine de la transformation numérique. Il est reconnu comme l'un des 100 digital « shapers » suisses par le journal BILANZ en 2016/17.

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