Comment l’IA peut réduire les coûts de la Santé? – une 3ème piste : les maladies chroniques

en collaboration avec Daniel Walch, directeur général du GHOL

Avec la maîtrise toujours plus fine des maladies infectieuses et parasitaires, les pays industrialisés voient les maladies chroniques (comme le diabète, les maladies cardio-vasculaires, respiratoires, rénales etc.) devenir de plus en plus préoccupantes dans le paysage pathologique global. Les maladies chroniques constituent désormais les pathologies dominantes dans nos sociétés. Sachant le vieillissement des populations, le problème ne peut qu’empirer car les maladies chroniques sont déjà le premier poste au budget de la Santé.

Et comme elles ne « guérissent » pas, par définition, elles nécessitent un accompagnement particulier et laissent sans doute la place à des approches radicalement nouvelles. Nous pensons que l’IA est justement l’une d’entre elles.

En effet, couplée à des objets connectés permettant une surveillance continue (comme par exemple la mesure du taux d’insuline pour les diabétiques), l’IA pourrait améliorer par ses capacités d’analyse en temps réel le suivi médical de manière non invasive. Ce type de prise en charge par l’IA nous rapprocherait d’une médecine personnalisée et de précision en offrant une adaptation continue et souple des soins et des traitements.

En Europe, les maladies chroniques génèrent des coûts annuels évalués à 115 milliards de dollars (base année 2016). Rien qu’en France, 15 millions de patients sont touchés par une maladie chronique.

Tout comme l’on parle aujourd’hui volontiers du « tsunami gris » (du vieillissement des populations), les maladies chroniques constituent une véritable lame de fond médico-économique. Si rien n’est fait, les coûts des soins vont s’envoler et le système sera bientôt complètement débordé. Les hôpitaux, entre autres, seront surchargés de malades et les coûts ne pourront plus être maîtrisés. Des listes d’attente verront le jour, même en Suisse.

Comment résoudre ce challenge ?

L’idéal serait de :

  • Mieux comprendre pour mieux prévenir les maladies chroniques.
  • Mieux prédire l’apparition et l’évolution des pathologies chroniques pour pouvoir intervenir plus tôt et ainsi éviter des séjours hospitaliers coûteux.
  • Mettre à disposition des patients chroniques des outils pour décentraliser certaines tâches, responsabiliser les patients et soulager les prestataires. Favoriser le maintien à domicile.

Mieux comprendre pour mieux prévenir

L’IA et la puissance de ses algorithmes offrent un nombre élevé d’opportunités et des solutions pour faire face à ce défi.

Prenons quelques exemples, parmi tant d’autre, pour s’en convaincre.

Mieux prédire l’apparition et l’évolution des pathologies chroniques, pouvoir intervenir plus tôt et éviter ainsi des séjours hospitaliers coûteux :IBM (et son application d’IA « Watson ») et l’Institut polytechnique Rensselaer aux USA ont créé le Center for Health Empowerment by Analytics, Learning and Semanticsqui s’attache à partir des données patients à identifier les personnes à risque avant même que les maladies chroniques ne se déclarent et à proposer des plans d’actions appropriés aux médecins.

Toujours aux USA, les chercheurs du Center for Information and Systems Engineering de l’Université de Boston, le Boston Medical Center et le Brigham and Women’s Hospital ont découvert qu’il est possible grâce à l’IA de prédire les hospitalisations liées au diabète et aux attaques cardiaquesun an à l’avance avec un taux de précision de 82%. En évitant des hospitalisations pour ces deux maladies chroniques, des économies annuelles évaluées en milliards de dollars sont envisagées aux USA. Une étude de l’AHRQ, Agency for Healthcare Research and Quality, révèle qu’environ 4,4 millions d’admissions pourraient être évitées, soit l’équivalent 30,8 milliards de dollars d’économies.

Encore un autre exemple. En avril 2018, la FDA, Food and Drug Administration américaine, a autorisé la mise sur le marché d’un robot doté d’IA capable de diagnostiquer la rétinopathie,une déficience visuelle particulière liée au diabète. 30 millions d’Américains, 50% de patients atteints du diabète de type 2, sont concernés. Le robot IDx-DR associé à un algorithme d’IA, analyse les images de l’œil prises par une caméra rétinienne et sera installé dans les centres médicaux qui ne disposent pas d’ophtalmologue. Grâce à l’accès à un diagnostic précoce facilité, les économies associées sont ici aussi jugées considérables.

Une autre mesure clé : l’empowerment des patients

C’est là que l’IA compris comme une « Intelligence Augmentée » impliquant la collaboration active des deux parties permettrait d’assister à l’avenir à un véritableempowerment du patient. Un tel processus se mettra en place à partir du moment où l’individu a pris conscience de sa situation et souhaite la modifier pour mieux contrôler/organiser sa vie (comme le résultat d’une démarche). L’empowerment nécessite une capacité de savoir et de savoir-faire que l’IA pourrait lui procurer en direct (1).

C’est précisément de cela que nous voulons parler.

Demain, on devrait être en mesure de fournir à toutes les personnes atteintes de maladies chroniques un « device », SmartPhone, SmartWatch, implant (cf. stimulateur cardiaque) ou autre, qui offrirait un « empowerment de qualité.

Combiné avec l’IA prédictive (cf. exemples précédents) on voit se dessiner une palette importante d’interventions nouvelles. Toutes font appel à un changement profond des pratiques. Cela permettrait d’une part d’anticiper les actes médicaux en évitant les actions précipitées et d’autre part éviterait bon nombre d’interventions en milieu médical et le tout abaisserait de manière significative les coûts généraux de la santé. En extrapolant les statistiques, notamment américaine, on peut estimer un gain de 10 à 20% du total des dépenses santé à environ 1 milliard pour la Suisse.

 

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L’EMPOWERMENT DES PATIENTS ATTEINTS DE MALADIE CHRONIQUE, thèse de doctorat, Isabelle Aujoulat, Université de Louvain, 2007

 

 

 

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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