CH: Dépenses de santé: 80,7 milliards !

Les dépenses de santé en Suisse se sont montées à 80,7 milliards de francs au total en 2016, ce qui représente une hausse de 3,8% en un an. La part des dépenses de santé rapportée au produit intérieur brut est passée de 11,9% à 12,2%. Ce sont là les résultats des chiffres de l’Office fédéral de la statistique (OFS) sur le coût et le financement du système de santé en 2016 communiqué cette semaine.

Commentaires:

Alors voilà on en est à 12,2% du PIB…c’est beaucoup! Seul les États-Unis font mieux (si l’on peut dire)

La dérive est constante depuis plus de vingt ans … et cela va créer de fort déséquilibre dans les budgets des ménages… le système n’est plus du tout sous contrôle…

Une croissance des coûts d’environ 4% l’an c’est un doublement des primes en vingt ans.

À ce moment-là le système de santé suisse aura déjà “collapsé” …

Donc, question intéressante: il nous reste combien de temps pour le “fixer”?

À vrai dire pas tellement que cela… si l’on sait à quel point il faut du temps pour que de tel système se réajuste. C’est un énorme paquebot dont la conduite “politique” nécessite beaucoup de temps.

On peut déjà dire que d’une manière ou d’une autre la crise du système de santé semble être  inévitable…à moins que la thèse (défendue intensément dans ces blogs) d’un sursaut technologique (notamment l’apport de l’IA) ne change le cours de l’histoire…

source: OFS

 

Comment l’IA peut réduire les coûts de la Santé (2ème piste)?

En collaboration avec Daniel Walch

La prescription médicamenteuse inappropriée est un problème majeur de santé publique : car non seulement cela coûte cher au système mais cela introduit des risques de santé non souhaités !

Une réduction contrôlée de la consommation de médicaments devrait être une priorité des politiques de santé et aurait certainement un effet extrêmement positif sur les budgets de santé.

Tour d’horizon :

On sait avant tout que les personnes âgées sont vulnérables à la consommation de médicaments. Le vieillissement est un facteur majeur de la surconsommation de médicaments : bien que les personnes âgées de plus de 65 ans ne représentent que 18% de la population, elles consomment plus du tiers (33,33%) de tous les médicaments vendus. Cette surconsommation, en partie liée aux besoins propres à l’âge, est néanmoins responsable d’un certain nombre de dangers potentiels tels que la pathologie iatrogène, la mauvaise observance et les interactions médicamenteuses et représente aussi un fardeau économique. La plupart des études rapportent une moyenne de cinq médicaments prescrits par individu, indépendamment du statut ambulatoire ou hospitalisé. Les médicaments cardiovasculaires et psychotropes sont les classes les plus prescrites. Les anti-inflammatoires analgésiques et non stéroïdiens sont également très courants. Ce sont aussi les classes responsables du plus grand nombre d’événements indésirables chez les personnes âgées. Il y a de nombreuses raisons à cette surconsommation ; dans certains cas, elle est imputable au patient lui-même (maladies multiples, détérioration des fonctions corporelles, mauvaise observance, mauvaise utilisation, etc.), alors que dans d’autres, le médecin prescripteur, la famille ou les soignants professionnels sont à l’origine du problème. Le développement de nouveaux médicaments et les informations mises à leur disposition peuvent également être impliqués. La gravité potentielle de cette surconsommation chez les patients âgés, encore plus que chez les adultes, nécessite une analyse détaillée de la situation et une prescription rationnelle, régulièrement revue, réaliste (selon différentes études publiées par la NIH).

Ensuite, on peut penser que ce phénomène de surconsommation est associé à une augmentation de la consommation en général et plus particulièrement de produits de santé et ce, principalement en raison de la survenue de nouveaux réflexes de consommation, augmentation de la demande mais aussi de la mise sur le marché d’une offre étendue de médicaments. Ainsi la conjugaison d’une offre et d’une demande accrue, crée une embellie du marché de la santé. Pour compliquer le tout un phénomène concomitant est apparu qui lui est beaucoup moins légal : celui de la production de médicaments dans des pays émergeants et la vente de ces derniers via Internet. Bien que ces deux phénomènes soient distincts et n’entrent pas vraiment dans le même système de santé, donc de prescriptions, de coûts et de remboursements, ils ont un effet d’entraînement l’un sur l’autre qui influence aussi cet accroissement inapproprié de la consommation de médicaments.

Enfin, la promotion ciblée de chaque nouveaux médicaments (y compris les génériques) n’a pas créé de phénomène de substitution mais plutôt de surconsommation. On aurait pu s’attendre à ce qu’un nouveau médicament ou un générique remplace simplement un ancien. On observe au contraire une augmentation globale de la prescription de médicaments et par là même de consommation.

Les révisions systématiques des prescriptions médicamenteuses ont été pendant longtemps la seule solution pour limiter les risques directement associés. Aujourd’hui, ces prescriptions, à destination essentiellement des médecins, entrent en résonnance avec le bruit Internet (confusion de l’offre, dialogue intense sur les réseaux sociaux, etc.).

La population et les médecins semblent en général être conscients de ce problème mais pensent que cela concerne avant tout les autres.

Un sondage révèle que la majorité des médecins français estime que l’on consomme trop de médicaments et que beaucoup ne servent à rien. 

Une majorité écrasante de Français estime que l’on recourt « trop » aux médicaments. Et, curieusement, une proportion plus large encore de médecins juge que les traitements ont la part trop belle. On consomme « trop de médicaments », estiment 87% des Français et 86% des médecins généralistes, interrogés en janvier lors d’un sondage réalisé par Ipsos. Beaucoup de ces traitements ne servent à rien, ajoutent 61% des Français et 56% des médecins.

Mieux, 71% des médecins, contre 60% des patients, trouvent que les médecins prescrivent trop de médicaments. Attention, souligne l’étude, cette critique se fait toujours sur le mode “C’est pas moi, c’est les autres”.

Si 87% des répondants estiment que l’on consomme trop de médicaments, 15% seulement considèrent que cela les concerne eux-mêmes. Idem pour les médecins, qui pointent surtout du doigt leurs confrères [1].

Vers des solutions nouvelles issues de l’Intelligence Artificielle

Aujourd’hui, L’IA offre potentiellement une toute nouvelle approche.

En effet, dans toutes les situations de décisions, l’IA peut apporter une contribution décisive en analysant la stratégie à suivre. Inspiré par la théorie des jeux, comme notamment le jeu du Go ou des Échecs, l’IA est capable de « figurer » rapidement la « bonne » décision à prendre.

Ce type d’approche peut être adapté à la prescription de médicaments ou à la prise multiple de médicaments, pas toujours franchement compatibles. Ainsi cette caractéristique inappropriée des prescriptions qui augmentent les coûts de santé tout en créant des risques nouveaux pour la santé (concernant souvent des sujets âgés, fragiles et atteints de plusieurs pathologies) pourrait être maîtrisée.

En analysant en temps réel et simultanément un nombre très élevé d’informations complexes : physiologiques, génétiques, environnementales, les diagnostics posés et les interactions indésirables entre médicaments pris ou envisagés, l’IA devrait permettre une prestation de soins optimale.

Tout comme les pharmaciens hospitaliers existant dans nos hôpitaux, l’IA renforcera l’assistance clinique et donc la qualité et la sécurité de la prise en charge.Les événements indésirables médicamenteux sont principalement visés. Il est raisonnable de penser que 20 % d’entre eux pourraient être évités.

À l’instar d’un mouvement récent de start-ups américaines se lançant dans l’AI-Health, on peut s’attendre à ce que ce domaine du monitoring intelligent de la prescription et de la prise de médicaments connaisse une (r)évolution tout à fait importante.

Cette aide à la décision nouvelle est portée par l’IA comme on vient de l’imaginer, n’existe qu’à la marge aujourd’hui sur le marché des logiciels intelligents. Cependant à notre connaissance de telles propositions ne vont pas tarder à arriver vu les sommes gigantesques investies par le Capital Risques dans le domaine de l’IA, particulièrement aux USA mais aussi en Chine. Ces deux puissances ont déjà entamé une guerre économique à distance sur la domination par l’IA. La Santé est l’un des domaines prioritaires pour eux.

Basée sur l’IA, deux médecins du CHU de Bordeaux ont créé la plateforme « C-napps » qui aide les professionnels de la santé dans leurs prescriptions, en les informant des contre-indications entre les médicaments et des risques encourus.

C-napps s’appuie sur IA et sur l’analyse de 55 millions d’ordonnances fournies par des pharmaciens. Il est conçu pour être intégré aux logiciels informatiques qu’utilisent les médecins pour établir leurs ordonnances et gérer leurs dossiers patients.

Une version grand public « Galien » permettra de responsabiliser les patients-consommateurs qui pourront scanner leurs ordonnances avec leur téléphone portable et s’assurer qu’il n’y ait pas d’interactions indésirablesentre les médicaments proposés. Cet assistant virtuel d’aide à la prescription est testé par l’Université de Stanford pour les États-Unis.

Une version destinée aux assureurs maladie qui y verront un gisement d’économies, est aussi en préparation. Elle pourrait être offerte gratuitement aux assurés par les assureurs !

Un autre logiciel s’intégrerait aux piluliers connectés et favoriserait l’observance des traitements.

C’est un bel exemple européen du début d’une alliance entre l’IA et la pharmacologie.

Les économies suivront proportionnellement à l’ampleur du phénomène.

En 1999, le célèbre rapport américain “To Err Is Human: Building a Safer Health System”avait déjà documenté la problématique : chaque année aux USA, les événements indésirables médicamenteux affectent 1,5 millions de patients, coûtent 3,5 milliards de dollars en traitements additionnels et provoquent 7’000 décès évitables.

En 2017, le cabinet de conseil Accenture évaluait que les économies liées à l’IA directement en relation avec les événements indésirables médicamenteux se monteront à 16 milliards de dollars d’ici 2026.

[1]source : publication Leem(2013), le syndicat des laboratoires pharmaceutiques français.

 

Comment l’IA peut réduire les coûts de la Santé (1ère piste)?

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.

 

 

Des Algorithmes auto-apprenantes vont nous aider à nous soigner !

Le séquençage du génome, les dossiers patients numériques, les capteurs du “digital health”, le “self quantified”, les données non structurées du Big Data, Watson, etc.,  sont tous des éléments incontestables d’une grande transformation de la médecine.

Depuis tout temps, les médecins ont essayé d’établir leurs diagnostics et leurs protocoles de traitement à partir des informations fournies par le malade et les examens médicaux.

Ces informations étaient alors limitées dans la quantité et dans le temps. Aujourd’hui, les informations deviennent pléthoriques… mais grâce aux nouveaux outils d’analyses informatiques et statistiques, issues des Big Data, tout va changer… on entre rapidement dans une ère dite de la “médecine prédictive”.

Tout a commencé avec l’apparition de la génomique

C’est à la fin du 20ème siècle et grâce aux progrès technologiques que le nombre et les sources d’informations se sont diversifiés et que l’information à disposition du médecin a été considérablement enrichie notamment grâce aux progrès de la biologie et de l’imagerie médicale, mais surtout de la génomique (ADN). C’est ainsi que le médecin a commencé à disposer de données toujours plus nombreuses et précises pour l’aider dans son diagnostic et le guider dans sa prescription.

Tout cela, c’était encore avant les Big Data, le self quantified et les capteurs. Aujourd’hui le praticien est noyé sous l’information … il va devoir faire appel à des moteurs d’analyse du genre Watson qu’IBM est en train de préparer!

Des données non-structurées et de plus en plus pertinentes

Ainsi la rencontre entre les sciences de la vie et la mathématique, celle des données massives et des algorithmes va changer profondément la médecine. Maintenant que l’on a à la fois la capacité de capter d’énormes quantités de données hétérogènes et complexes et d’en assurer le traitement pour en extraire une information pertinente les choses évoluent rapidement.

Maintenant que l’on est capable d’associer des données issues des moyens traditionnels avec celles produites par la jungle des objets connectés qui est en train d’envahir nos vies, sans oublier ces milliards de données aujourd’hui sans intérêt d’ordre médical, comme les services de géolocalisation, de blog ou de tweets, d’achat commercial en ligne et de paiements électroniques ou tout simplement de nos déplacements consignés sur nos montres connectées, la médecine prend un virage massif vers le “pouvoir des données plus que des molécules. En quelque sorte, on quitte le “driver” du vivant pour celui de l’information.

Toutes ces données, souvent insignifiantes, mais une fois traitées et analysées par des formules mathématiques appropriées et de puissants outils numériques, vont devenir souvent plus pertinentes que celles recherchées par les généticiens dans le tréfonds de nos cellules.

Plus seulement le résultat d’un seul examen

Demain, la donnée de santé ne sera plus seulement le résultat d’un examen ou d’un acte médical, voir d’un décodage du génome mais bien celui d’un processus long de type algorithmique destiné à mettre à jour une information médicale permanente.

Car l’irruption du Big Data n’est ni anodine, ni fortuite dans le monde des algorithmes. Il faut désormais voir les phénomènes et les bouleversements qui accompagnent le développement du numérique comme le signe d’une autre et profonde transformation, cette fois-ci sur notre vision du monde de la santé.

Médecine de précision (prédictive et personnalisée)

Il est intéressant de constater que cette révolution de l’algorithme converge aujourd’hui avec une nouvelle approche de la maladie et des moyens pour la combattre.

L’expression la plus marquante de cette nouvelle approche est sur le plan du médicament, l’arrivée de classes thérapeutiques comme les antirétroviraux ou l’immunothérapie ainsi que de nouveaux traitements comme les nano-médicaments, les anticorps monoclonaux ou les vaccins thérapeutiques qui marient la vocation à combattre la maladie avec celle d’aider le corps à s’en débarrasser.

Mais aussi, le développement de la «médecine personnalisée» permet d’ajuster le traitement du patient tout en dépassant le pur décodage du génome pour accéder aux informations non structurées. Ceci permettrait un traitement plus approprié dans la durée.

Watson veut prédire … avant de guérir peut être!

Le Big Data, c’est enfin la possibilité non plus seulement de prévenir mais surtout de prédire. Ce qui transformerait la maladie perçue depuis la nuit des temps comme une fatalité en un événement prévisible, traçable et – espérons –  le guérissable.

Les promesses du Big Data sont ainsi immenses et rappellent, à bien des égards, celles du début de la génomique.

IBM a annoncé tout récemment vouloir racheter Truven Health Analytics pour 2,6 de milliards de dollars, pour faire de sa division santé Watson Health un des plus grands lieux de stockage de données médicales au monde.

Les données proviennent des milliers d’hôpitaux, sociétés et administrations des états fédéraux américains. Watson Health sera alimenté par les médecins, épidémiologistes, statisticiens et experts créant des données de très haute précision et valeur.

Truven possède un portefeuille de 8000 clients, comprenant hôpitaux, médecins, entreprises privées et agences gouvernementales. Elle est la troisième entreprise de données à avoir été achetée par IBM et la quatrième acquisition depuis la naissance de Watson Health,  il y a 10 mois.

L’achat de Truven permet à IBM Watson de doubler de taille et passer à presque 5 000 employés. Avec différents achats dans le “Life Science” IBM aura investi plus de 5 milliards en quelques années et Watson Health deviendra le leader mondial des données médicales et analytiques.

Le consom’acteur et les plateformes de la “sur-traitance” vont dominer le monde économique de demain

On avait l’habitude d’un système de production économique organisé le long de la chaîne de la valeur… avec notamment les intermédiaires commerçants et la sous-traitance qui jouaient tout deux des rôles importants … eh bien désormais deux acteurs nouveaux vont accaparer l’essentiel de la valeur… ce sont les consom’acteurs et la sur-traitance.

Dans la nouvelle chaine de la valeur de la production à la consommation, le client fait une entrée remarquée. Il devient consom’acteur ! Par son activité, par sa participation, sa mise à disposition de ses avoirs (logement, voiture, etc.) sa co-créativité, son co-financement, etc. le consommateur change de statut. Il est désormais l’agent économique le plus important.

IKEA l’avait transposé dans la chaine de la valeur en lui donnant la tâche de déménageur et de monteur. En effet, en achetant un meuble IKEA, le client devait non seulement transporter le meuble du magasin au domicile qui est la partie la plus coûteuse de tout transport (le dernier kilomètre) mais également le montage du meuble en suivant les instructions d’assemblage. IKEA empochait au passage de substantielles marges mise au profit du marketing et du design. Tout le do-it-your-self fonctionne sur ce principe de mettre le client en action dans la chaine de la valeur. Des formes différenciées du do-it existent également, pensons ici au tuning pour les voitures par exemple ou aux activités nombreuses des makers, sortent de bricoleurs de génie de l’électronique qui ont tout de même récemment été les précurseurs des “drones” et autres imprimantes 3D. Justement demain l’impression 3D ira un pas plus loin que le simple do-it, en offrant la création de certains objets carrément à domicile. On peut très bien imaginer que la vaisselle soit demain produite pour un repas spécifique genre baguette chinoise ou tasse de thé, puis simplement jetée après usage.

Airbnb, BlaBlaCar représentent une seconde vague des actions participatives possibles. Il y a cependant ici à nouveau un changement majeur puisque l’on à faire à la valorisation de biens de particuliers. La maison, le chalet, l’appartement, la voiture, des outils spécifiques peuvent être désormais loués facilement sur des plateformes internet de particulier à particulier. C’est donc bien une nouvelle forme de capitalisme qui émerge puisque des biens jusqu’ici considérés à usage purement personnel, deviennent des avoirs qui rapportent des revenus! Le consom’acteur agit ainsi en investisseur.

De nouvelles activités rétribuées mais hors économie traditionnelle, apparaissent sur les plateformes Internet, c’est celles du travail complémentaire, voir partagé. Faire la cuisine et recevoir à domicile contre paiement des personnes qui ont réservé leur place via Internet, jouer au concierge d’achat pour des clients pressés, faire du maquillage à domicile, donner des cours de conduite entre pairs, faire du co-voiturage payé, etc. de nouveaux “petits” métiers se révèlent par milliers ainsi à côté de ceux plus traditionnels de garde d’enfants, de leçons privées à domicile, de ménage, etc.

La sur-traitance

Plus important encore, il y a de nouveaux acteurs majeurs qui arrivent avec force dans le champ économique : les sur-traitants. Par opposition à la sous-traitance, les sur-traitants coiffent la chaine de la valeur en s’attribuant le maximum de marges. Ce sont les exemples de Google dans la publicité, d’Apple Store pour les Apps, de Uber pour les taxis, de Facebook dans les réseaux sociaux, de Watson dans la santé qui montrent le chemin. La sur-traitance c’est le positionnement de ces entreprises au cœur même de l’écosystème qu’elles créent généralement elles-mêmes. Tous les autres acteurs de l’écosystème vont dépendre de ces groupes. Ils dictent le jeu et récoltent les marges. Cela a été rendu possible grâce à l’apparition des plateformes digitales. Celles-ci mettent à disposition leurs ressources dans une offre intégrée de tous les créateurs, designers et développeurs du marché. Sur le modèle Google, Apple store, Facebook ou encore Amazon (résumés en un aronyme GAFA), qui permet à des milliers de développeurs d’intégrer ces plateformes à leurs applications. On parle alors de « sur-traitance », car ces sociétés deviennent pour les GAFA des prestataires de services en amont de leur chaîne de valeur.

 

La sur-traitance réorganise ainsi des pans entiers de l’économie : la téléphonie, les médias, la marketing, le commerce mais aussi la santé (digital health), la maison (domotique), l’usine (industrie 4.0), etc.

La sur-traitance est la grande nouveauté économique de cette dernière décennie. C’est surtout Apple Store (2007) qui a donné de la visibilité à ce phénomène. Aujourd’hui, des centaines de milliers d’entreprises travaillent pour créer des apps vendues sur les plateforme d’Apple, de Google ou de Samsung.

La sur-traitance crée de fait une forte dépendance pour les autres acteurs, à l’exception peut-être du consom’acteur (car il lui reste toujours le choix de changer de plateforme), ceux-ci sont devenus largement dépendants du sur-traitant. Tout le monde est en quelque sorte devenu sous-traitant de l’écosystème à l’exception de rares entreprises qui vont dominer les autres. Cette situation est totalement nouvelle. Il n’y a pas d’équivalent dans l’histoire économique. La sur-traitance est donc vraiment l’enjeu clé de la décennie à venir… pour tous!

“La Santé” est l’avenir de la montre!

La santé, en dépit d’être l’un des secteurs les plus réglementés, n’empêche pas les GAFA d’y être très actifs. Amazon s’associe avec JPMorgan et Berkshire Hathaway pour révolutionner le monde de l’assurance. Alphabet’s Verily se lance aussi dans l’assurance maladie. Le géant de la santé traditionnel Cigna a annoncé qu’il achète des prestations pharmaceutiques à la firme Express Scripts… les acteurs économiques redessinent le paysage de la santé. Deux facteurs sont clés dans cette guerre : les plateformes de sur-traitance et la montre connectée d’Apple. Démonstration.

Les règles de la sur-traitance économique s’applique aussi au domaine de la santé pour la domination des plateformes à savoir (1) effets des réseaux (2) maîtrise des Big Data et (3) développement des algorithmes de l’intelligence artificielle. Mais seul Apple dispose en plus d’un dispositif de suivi de santé (collecte et analyse des données) largement réparti : L’Apple Watch.

Un rapport suggère même que Apple a vendu plus de montres au dernier trimestre que Rolex, Omega et Swatch combinés. Et ce n’est qu’un début, les smartwatches seront portées par des centaines de millions de personnes.

À la fin du mois de février 2018, Apple a obtenu un brevet pour un boîtier de recharge de style Airpod pouvant contenir une montre mais aussi un certain nombre de bracelets. Ce n’est pas seulement un accessoire de mode ; les bracelets en question sont des « smart bands », des appareils électroniques à part entière. La raison pour laquelle Apple pourrait fabriquer la prochaine génération de dispositifs médicaux sera de pouvoir effectuer plus d’une mesure physiologique – comme la tension artérielle, les battements du cœur et la glycémie pour gérer par exemple le diabète, les crises cardiaques ou l’intolérance au lactose. Mesurer ces signaux corporels n’est pas possible avec seulement la montre. Cette idée n’est pas irréaliste : AliveCor, une entreprise américaine propose déjà le premier lecteur d’électrocardiogramme approuvé par la FDA pour l’iPhone, appelé Kardia.

L’année dernière, Apple a également obtenu un brevet pour une manière très intelligente de mesurer la tension artérielle avec une montre où vous pouvez tenir la montre contre votre poitrine et un contrôleur est configuré pour traiter les signaux de sortie d’un accéléromètre. Il détecte le moment où votre pouls se propage à partir du ventricule gauche de votre cœur, détecte quand il arrive à votre poignet, puis calcule un temps de transit d’impulsions qui est ensuite utilisé pour calculer votre tension artérielle. L’accéléromètre est mis au milieu de la bande, pas dans le corps de la montre. Cela nous fait penser qu’il n’y a pas grand-chose d’autre dans ce groupe, sauf peut-être une batterie et peut-être quelques lumières colorées. Apple a besoin de la montre pour gagner les guerres des plateformes de santé. Ils savent que vous voulez préserver votre vie privée en étant en mesure de dissimuler ce que vous souhaitez. Ils savent que vous voulez pouvoir facilement stocker et fournir toutes les données à votre médecin. Ils savent que vous ne voulez pas vendre vos données et qu’on en fasse un bon usage pour améliorer votre santé ou celle des autres. Cela est particulièrement vrai pour les patients qui se concentreront sur l’efficacité et la sécurité beaucoup plus que sur le prix. Si Apple apparaît comme l’achat sécurisé pour les acheteurs, la montre pourrait être la prochaine grande chose que les consommateurs rechercheront avec leur iPhone et l’Apple Watch.

Autant dire qu’il n’y aura désormais plus de place sur le poignet pour une montre suisse !

 

Des actes médicaux inutiles qui coûtent chers…trop chers!

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.

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.

 

 

DEEP HEALTH —

IBM Watson Health est une unité de l’entreprise IBM spécialisée dans l’intelligence artificielle pour la médecine. Que ce soit pour découvrir de nouveaux médicaments, de l’analyse d’images notamment en radiologie ou encore des protocoles en oncologie, Watson agrandit chaque jour son empire médical en développant de nouvelles applications. Bourré d’algorithmes auto-apprenants (Deep Learning), cet environnement informatique est capable d’évoluer très vite. La compagnie a déjà conclu avec plus d’une centaine d’hôpitaux aux USA dont la fameuse Cleveland Clinic, des contrats de développement. L’idée étant que Watson s’attaque en collaboration étroite avec des professionnels au divers aspects de la médecine. Le noyau informatique est au départ le même puis il évolue selon les tâches à accomplir. Chaque fois la “machine” est capable d’apprendre des situations nouvelles qui lui sont présentées et perfectionne son raisonnement pour produire des jugements de plus en plus “intelligents”. Ainsi en multipliant les partenariats et les expériences, Watson s’améliore. Dans certain cas comme avec l’analyse d’images, il est non seulement plus rapide que l’être humain mais il est aussi devenu plus performant. Il voit, lit et analyse mieux les images. Il est devenu un concurrent redoutable pour les radiologues.

Ainsi dans le domaine de la santé, il est bien clair qu’une branche nouvelle va s’ouvrir que l’on pourrait qualifiée de “Deep Health” par analogie à “Deep Learning”. C’est tout simplement la médecine prédictive issue des algorithmes auto-apprenantes.

Le champ d’investigation est immense seule l’imagination est aujourd’hui encore un frein. Par exemple, d’un point de vue scientifique, on ne connait pas très bien les liens entre comportements et santé et c’est pourtant essentiel. Cela pourrait à l’usage des données issues du Big Data et du Deep Learning, être un champ de recherche sans fin ou presque. C’est sans doute dans le comportemental (le “behavior” pour les Anglo-saxons) que la médecine prédictive s’exprimera le mieux. En effet, la force de ces technologies comme le Big Data permet d’abord d’exploiter des données non-structurées propres aux comportements humains souvent imprévisibles et chaotiques. En effet, derrière les comportements se cachent les symptômes de nombreuses maladies. Songeons ici à la Parkinson ou à Alzheimer, deux maladies qui se développent avec le vieillissement de la population qui sont repérables de manière extrêmement précoce par d’infimes changements de comportements. Ceci est sans doute vrai pour bon nombre d’autres maladies.

Un article scientifique ([1])  annonce la fin des radiologues !

Paru dans le prestigieux “New England Journal of Medecine” il fait depuis trembler le monde des radiologues. Ecrit par le Docteur Obermeyer de la Harvard Medical School et son collègue Emanuel de l’Université de Pennsylvanie, il décrit comment les nouvelles techniques de l’Intelligence artificielle qui s’appuient sur les Big Data et les Machines Learning vont remplacer très avantageusement à terme, les médecins radiologues en fournissant analyses et diagnostics en temps réel et sans frais !

La radiologie qui aujourd’hui coûte beaucoup d’argent au système de santé, est la cible privilégiée des innovateurs du “digital health”. En effet, lorsque vous voulez pénétrer un métier, celui de la médecine en l’occurrence, autant commencer là où il y a de grosses marges. Ainsi, si vous entrez dans le champ des radiologues et que vous pouvez offrir un meilleur service tout en cassant les coûts, alors vous êtes sûrs d’obtenir un large soutien.

C’est certainement ainsi que cela va se passer.

L’analyse des images est le champ d’activité de prédilection pour les algorithmes auto-apprenantes car ces dernières sont excellentes dans la reconnaissance de formes. Le suisse Reto Wyss de la start-up Vidi à Fribourg en est d’ailleurs, l’un des représentants les plus talentueux. Mondialement connu, il fait lire et interpréter à ses algorithmes auto-apprenantes pratiquement n’importe quelle vidéo. Chercher une pièce défectueuse à la sortie d’une chaîne de production ou un globule blanc anormal au milieu de milliers d’autres, fait partie de ses prouesses. Alors imaginez-vous analyser une radio …un jeu d’enfant !

Ces algorithmes ne sont pas du type “systèmes experts” car elles ne fonctionnent pas sur une expertise préétablie et normalisée dans des Data Bases. Qui plus est, elles ne cessent d’apprendre et de se perfectionner avec le flux constant de Big Data provenant de milliers d’expériences car plus vous les alimenter en données provenant de cas concrets, plus elles s’améliorent. Elles finissent par fonctionner parfaitement. Ce sera fatal à l’être humain qui atteint finalement très vite ses limites au contraire de ce type de “machine”.

Ainsi, la médecine fera de plus en plus appel à ces techniques et demain, les métiers vont changer drastiquement voire simplement disparaître !

À ce stade du développement de la médecine prédictive, on ne peut qu’admirer ses prouesses et s’inquiéter de son potentiel. Il est en effet encore difficile de prévoir l’avenir de la médecine prédictive tellement le champ des possibilités nouvelles semblent immense. De plus, il faut analyser tout cela dans la perspective plus large des autres développements technologiques liés à la révolution numérique.

[1] NEJM, 29 septembre, 2016, Vol. 375:13, pp. 1,216-1,219

Médecine: Wearables et autres Smart Devices

En collaboration avec Daniel Walch

Les Wearables, les Hearables ou plus simplement les implants sont des dispositifs électroniques comprenant généralement des capteurs et des puces capables d’effectuer une tâche médicale simple comme une mesure, une amplification ou de diffuser un médicament, etc.

Aujourd’hui déjà, de nombreux dispositifs de ce type sont disponibles. Voyez seulement :

  • Des capsules intelligentes et connectées capables de diffuser dans le corps la bonne quantité de médicaments souhaitable et ce pendant plusieurs jours.
  • Les pacemakers, stimulateurs cardiaques, sont un dispositif implanté dans l’organisme fournissant des impulsions électriques destinées à stimuler les muscles cardiaques en permettant par exemple, d’accélérer la pulsation du cœur lorsqu’il est trop lent.
  • La pompe à insuline est portée par une personne diabétique insulino-dépendante, qui a un besoin permanent d’insuline car son pancréas n’en secrète plus du tout ou peu. C’est un dispositif artificiel de délivrance d’insuline à débit variable, car programmable. Il permet une perfusion sous-cutanée d’insuline à action rapide.
  • Des puces NFC ou RFID implantées dans le corps pourraient fournir des informations fiables sur le patient pendant le temps d’hospitalisation réduisant ainsi par exemple, les risques d’erreurs.
  • La télésurveillance comme le doudou “Tedi”, l’ourson connecté en peluche. Divers capteurs placés à l’intérieur du nounours : thermomètre, enregistrement de la voix, cardio fréquencemètre, haut-parleur pour émettre des bruits blancs ainsi qu’un capteur de poignée. Il fonctionne lorsque l’enfant le serre contre lui. Connecté à une application mobile dédiée qui va permettre de suivre l’enfant.
  • Les lunettes connectées de Google pour une télémédecine efficace notamment en intervention d’urgence. La lunette permettant de diffuser à distance des images du blessé et les médecins restés à l’hôpital pourront prodiguer des soins via les ambulanciers sur le terrain.
  • Les bracelets connectés de Fitbit, mesurent l’activité physique mais la montre connectée d’Apple va aller beaucoup plus loin et contenir demain carrément le dossier médical protégé par la technologie blockchain.
  • Les capteurs intégrés dans des accessoires vestimentaires comme des boucles d’oreilles connectées enregistrant les données biométriques des patients. La perruque connectée de Sony, la Smart Wig, pour surveiller le rythme cardiaque ou les ondes cérébrales. Le T-shirt signé OMSignal, qui surveille le pouls et la respiration mais aussi mesure l’humidité et température de la peau. La ceinture Lumoback dotée d’un capteur intelligent qui enregistre tous vos mouvements et vibre lorsqu’on adopte une mauvaise position.
  • Des capteurs se logeant sous la peau et destinés à mesurer en temps réel la présence de cinq protéines et acides organiques dans l’organisme. Ce projet mené par des chercheurs de l’EPFL devrait permettre un suivi et une analyse plus précis des réactions de l’organisme. Pour le faire fonctionner : cinq capteurs, un émetteur radio et un système de distribution d’électricité. La batterie est rechargée à travers la peau du patient grâce à un patch. L’appareil émet des ondes radio sur une fréquence ne présentant aucun risque, le même patch récupère alors les données qu’il transmet via bluetooth à un téléphone mobile qui les transmet à son tour au médecin via le réseau cellulaire. Les chercheurs espèrent commercialiser cet implant d’ici 4 ans.
  • La dent connectée est une autre source d’exploration qui pourrait faire d’autres analyses notamment avec la salive et fournir de précieuses données.
  • Les lentilles connectées développées par Google et Novartis en vue de mesurer la glycémie dans le liquide lacrymal. Les diabétiques pourraient bénéficier de cette technique au lieu de devoir se piquer plusieurs fois par jour. 
  • Une gélule connectée pour suivre en temps réel la température des patients est testée lors d’opération chirurgicale. C’est une donnée clé mais souvent encombrante à prendre en salle d’opération.
  • Le CSEM (Centre de Recherche à Neuchâtel) et le CHUV (Hôpitaux universitaires vaudois) viennent d’expérimenter un appareil de mesure intégrant plusieurs capteurs connectés aux appareils de visionnement dans un bloc opératoire. Cet appareil de type multifonctionnalité est capable de remplacer beaucoup d’autres limitant ainsi l’encombrement d’une salle d’opération.
  • Les smartphones sont à la base de l’Internet des Objets. Ils fournissent déjà aujourd’hui énormément de données à notre insu comme par exemple, celles liées à la géolocalisation. Ainsi Apple a une application santé pour smartphone qui aujourd’hui ne représente que l’embryon de ce que la compagnie de Cupertino prépare pour accentuer sa présence dans le monde médical.
  • La montre connectée est sans doute l’objet le plus emblématique du futur de l’Internet des Objets. Occupant une place privilégiée sur le poignet, lieu privilégié pour la mesure du pouls, la montre connectée peut faire davantage. Les recherches actuelles montrent que grâce à cette position, on va pouvoir effectuer toutes sortes de mesures clés pour certaines maladies allant des troubles cardio-vasculaires au diabète, etc.

L’ensemble de ces dispositifs, sans fil et connectés, est en train d’être revisité par les entreprises fabricantes pour y additionner une couche d’IA. Cet apport software permet d’améliorer grandement les wearables de tout genre soit pour la maintenance préventive, et donc la prédiction de pannes, soit pour le traitement en temps réel des données et mesures produites soit encore pour améliorer l’interface devices/homme. L’IA est souvent la couche software qui manquait pour faire des wearables des incontournables de qualité et d’efficacité ensanté. En se gérant de manière plus autonome, ils vont pouvoir faire baisser considérablement les manipulations et les coûts.

Pris séparément, ces dispositifs fascinent et peuvent servir à des causes spécifiques mais dans leur ensemble, peuvent-ils se traduire par un progrès en matière de santé publique ?

La réponse est très probablement positive et entre autres liée au vieillissement de la population occidentale.

Un des défis principaux sinon le principal en matière de santé publique est de faire face au déjà célèbre tsunami « gris ».

Prenons pour exemple le district de Nyon (Vaud), à l’horizon 2030 sa population des 65 à 74 ans augmentera de + 49,1 % et celle des 75 ans et plus de + 101,8 % !!! Alors que la population totale elle devrait augmenter d’un peu plus de 20% (base année 2015).

Les coûts associés seront colossaux. Les infrastructures actuelles en hôpitaux, les centres de réadaptation (qui sont en fait déjà souvent utilisés comme centres de convalescence gériatriques ou d’attente de placement) et les EMS/maisons pour personnes âgées seront insuffisants pour accueillir les besoins.

Tout est donc mis en œuvre pour permettre aux seniors de rester le plus longtemps possible autonomes à domicile. Leur qualité de vie y est généralement supérieure et les coûts sont nettement moindres.

Les montres ou les cannes connectées qui permettent de prévenir un tiers lors d’une chute, de géo-localiser et de communiquer avec leur kit main libre prennent ici tout leur sens.

Les fauteuils roulants connectés qui se dirigent seuls, trouvent des endroits avec installations pour handicapés, analysent les paramètres vitaux de leur utilisateur et les communiquent en cas de besoin à un référent médical, permettent aux personnes invalides de conserver une certaine liberté et de communiquer.

En Suisse, deux tiers des personnes âgées ont plusieurs maladies chroniques. La moitié des aînés prend quotidiennement au moins cinq médicaments. Les piluliers intelligents qui stockent et distribuent les médicaments aux bons horaires évitent les oublis et les erreurs de prise ou de dosage. Connectés aux téléphones portables ou aux tablettes, certains prévoient d’entrer aisément en communication avec un professionnel de la santé.

L’on entrevoit ici clairement les potentiels. Au-delà de la fascination des uns pour ces nouvelles technologies ou de la perception par les autres de gadgets inutiles, ces dispositifs, plus ou moins implantés, plus ou moins portables, sans fil et connectés, vont aider les personnes âgées et/ou handicapées à conserver une certaine indépendance, une certaine mobilité et ainsi améliorer leur qualité de vie. Elles participeront au maintien à domicile et de facto à diminuer les coûts.

Stephen William Hawking, physicien et cosmologiste britannique, atteint d’une sclérose latérale amyotrophique, personnifie ces possibilités. Sa Connected Wheelchair pilotée par les datas (d’Intel) et l’interface homme-machine nommée ACAT (aussi d’Intel) lui permettent respectivement de se déplacer, de parler et d’accéder au web. Un capteur infrarouge intégré à ses lunettes détecte les faibles mouvements de sa joue et ACAT lui permet de saisir des informations en contractant sa joue lorsque le curseur de la tablette de sa chaise est sur le bon caractère. Dans un interview, Stephen Hawkins répondait : « La médecine ne peut pas me soigner, alors je m’en remets à la technologie. La technologie me permet d’interagir avec le monde, elle me permet de me déplacer et c’est grâce à elle que je peux vous parler en ce moment. Elle me permet tout simplement de vivre ».

Les Wearable et autres Smart Devices couplées à l’intelligence artificielle participeront à répondre aux défis du vieillissement et du handicap. Ils favoriseront l’autonomie et le maintien à domicile. Ils ne remplaceront pas le médecin ou le soignant dont les missions irremplaçables resteront d’accueillir, d’écouter, de soulager et de soigner avec humanité.

Mon Assistant de Santé

en collaboration avec Daniel Walch, Directeur G.H.O.L

Dérivé de l’assistant personnel, l’assistant de santé est encore une fiction. Mais pour combien de temps encore ? A en juger la guerre que se livre les GAFA … cela ne devrait pas prendre beaucoup d’années avant que chacun d’entre nous dispose d’un tel outil.

Amazon est en avance avec Alexa car il avait inondé le marché américain, il y a deux ans avec Echo, un dispositif sous forme de haut-parleur qui permettait de dialoguer avec Alexa chez soi. Depuis, on retrouve Alexa dans toutes sortes d’autres produits comme les fours à micro-ondes ou les frigos de Whirlpool. Google a bien senti la menace et l’année dernière, le géant d’Internet est parti à l’offensive avec Google Assistant. Au CES de janvier à Las Vegas, il n’y en avait que pour lui. Omniprésent, Google cherche à prendre la place d’Amazon. Mais il est peut-être déjà trop tard pour Google car Amazon a vendu des dizaines de milliers d’appareils Echo dans les foyers américains. L’avantage de l’occupation du terrain amène à une situation du fameux « Winner Take All » semble-t-il dans ce jeu de pouvoir.

Quant à Siri d’Apple, il était quasiment absent à Las Vegas cette année, et cela n’est pas bon pour Apple. Lorsque l’on sait qu’il y a plus de 4’000 tech-compagnies à la grande foire des consommateurs, on peut douter que Siri puisse un jour être utilisé par d’autres produits que ceux marqués de la pomme. Les asiatiques notamment les chinois n’ont, eux, pas baissé les bras. Ils ne lâcheront rien …. D’ailleurs, ce sont eux qui investissent le plus en IA qui sera demain la base algorithmique même de tout assistant personnel et donc aussi pour celui dédié à la santé.

En effet, les algorithmes du « Machine Learning » sont en train de transformer complètement le monde des assistants personnels. En apportant une capacité d’apprentissage, les assistants vont évoluer avec vous en connaissant vos préférences et vos goûts. Ils devanceront petit à petit vos souhaits ! Sans que personne n’y prenne garde, ils vont organiser nos vies. On se laissera faire puisque cela correspondra à nos besoins. La question sera de savoir si on pourra encore les débrancher ou si la dépendance sera trop grande, voire pire encore, si on ne saura même pas comment s’y prendre tant ils se seront bien dissimulés dans le cloud. Un exemple proche du domaine de la santé, c’est Watson d’IBM qui prend résolument le chemin de la convivialité et de l’intelligence étendue. Pas encore sur notre iPhone mais avec son usage facile, Watson déboule dans les hôpitaux. Ce n’est pas encore à la disposition des patients mais un jour certainement.

Les effets dans le domaine de la santé seront gigantesques lorsque tout un chacun disposera sur son smartphone d’un assistant médical de santé. Cela voudra dire qu’il sera notre premier recours/secours. D’abord on l’interrogera et puis éventuellement ensuite on s’adressera aux institutions médicales de manière ciblée et consciente. Le rapport au savoir changera d’acteur. Nous serons en première ligne pour juger et décider. Bien sûr, cela nécessitera du temps pour acquérir de nouvelles compétences. Mais comme toute la société en même temps va subir un puissant changement vers l’ « empowermnent » de compétences par les assistants personnels dans bien des domaines, la santé ne pourra pas y échapper et garder un statut à part. C’est une révolution globale à laquelle on est convié à participer, santé inclus.

Les conditions sont réunies pour que les assistants personnels de santé prennent leur place.

En 2025, il manquera en Suisse plus de 4’000 médecins de famille. Nos médecins traitants seront débordés. Le temps d’attente pour une consultation sera de plusieurs jours.

La pression sur les coûts aura encore augmenté. Les assureurs maladie proposent déjà des primes inférieures si l’on consulte en premier lieu leur permanence téléphonique (sauf urgences). L’assistant personnel pourra parfaitement remplir ce rôle.

Nous sommes de gros consommateurs d’informations sur la santé et désireux d’autonomisation. A titre d’exemple, le site français Doctissimo a été visité 43’552’336 fois en janvier 2018 !

Je m’imagine en 2025 communiquant avec mon assistant personnel de santé. Au début, je lui avais donné un nom féminin mais rapidement je me suis rendu compte qu’il était une extension de ma personne (masculine) et l’ai rebaptisé Horus, du dieu médecin de l’Egypte antique et gardien de la santé.

« Horus ? »

« Oui, bonjour. Comment vas-tu aujourd’hui ? »

« Je commence une toux sèche, rien de grave mais qu’en penses-tu ? »

« Tes paramètres vitaux que je capte en permanence, température, pouls, respiration et pression artérielle, sont tous normaux. Je n’avais rien remarqué. Peines-tu à respirer ou craches-tu du sang ? »

« Non, juste une toux sèche. »

« Je te propose des tisanes, du miel et du citron chaud. Si cela te gênait trop la nuit, nous pourrions commander un sirop antitussif à base de codéine. Comme tu as accepté que mes conseils soient systématiquement communiqués à ton assurance maladie, elle prendra le sirop complètement à sa charge pour autant que tu ne consultes pas de médecin pour cette toux ces 10 prochains jours. C’est un des multiples avantages complémentaires à ta réduction de prime de 30%. »

« Parfois je me demande si j’ai bien fait d’accepter de partager tous nos échanges avec mon assureur… »

« Moins 30% de primes et tous les autres avantages facilitent la transparence (rires) ! De plus, je me permets de te rappeler que notre assurance a remplacé tous ses médecins conseils par un programme d’IA plus performant tant du point de vue médical que pour détecter les abus (rires à nouveau) mais que surtout il garantit la confidentialité ! »

« Je ne sais pas si tu m’as convaincu Horus mais l’économie est substantielle. Une dernière question. C’est la saison des pamplemousses et j’ai entendu dire qu’ils seraient incompatibles avec certains médicaments ? »

« C’est exact mais après analyse de ton pilulier connecté, tu n’as aucun souci à te faire. Souhaites-tu que je te commande quelques pamplemousses ? Il y a une action intéressante pour des pamplemousses bios dans ton magasin préféré. »

« J’accepte ta proposition. Commande-moi quatre pamplemousses, autant de citrons et du miel du pays. A bientôt Horus. »

 

IA et médecine de précision

En collaboration avec Daniel Walch, Directeur G.H.O.L

La médecine change de dimension en devenant « de précision ». Si l’on voudrait être tout à fait précis, il faudrait ajouter qu’il y a deux courants distincts derrière cette notion : l’un est basé sur la connaissance génétique et les diagnostics et thérapies qui lui sont liés ; l’autre sur les Big Data, les capteurs et les algorithmes auto-apprenants (l’IA en quelque sorte). Ces deux approches se réuniront un jour sans doute dans un seul courant de recherche mais actuellement elles représentent deux branches distinctes. Nous allons particulièrement nous pencher sur celle des Big Data et de l’IA.

Car que l’on veut démontrer, c’est l’apport spécifique de l’IA dans la transformation en cours. Evidemment, on n’ignore pas que biens d’autres découvertes et transformations d’importance ont lieu en parallèle.

L’informatique est construite autour des algorithmes, sorte de procédures de traitement des données. Elle a été jusqu’à très récemment purement déterministe. A chaque Input correspondait un Output prévisible. Aujourd’hui tout change. A un groupe important de données (Big Data) correspond un traitement qui ressemble à un apprentissage avec pour conséquence un Output non déterminé à l’avance. On est dans le monde du « prédictif » plus que du « prévisible ». On ne prévoit plus, on observe une prédiction, une croyance. L’incertain fait surface. Il ouvre un champ des possibles bien plus immense. A travers l’histoire, l’intelligence s’est définie principalement comme la capacité à accepter un nombre élevé d’incertitudes ! La médecine prédictive mesure les risques, plus ou moins probables, sans pouvoir les garantir. L’IA fera des suggestions au médecin qui restera l’expert mais sera nettement plus rapide et plus performant.

L’achat récent de l’entreprise de santé digitale, Flatiron Health par Roche est une expression d’un tel virage propre à cette approche. Les données (Big Data) sont plus que nécessaires dans le « prédictif » si elles sont de qualité. C’est d’ailleurs un des problèmes majeurs dans la santé, c’est la qualité des données. Souvent non-structurées (notes des médecins, enregistrements codifiés, etc.), peu interopérables ou disséminées, les données sont rarement utilisables sans un travail de nettoyage.  Le dossier médical d’un patient peut être paramétré « sain » pour telle ou telle pathologie alors que la maladie n’avait pas encore été décelée au moment de l’hospitalisation.

La collecte et la mise en forme de celles-ci, sont souvent la première étape de tout modèle « prédictif ». Ensuite, il faudra choisir les bons algorithmes de réduction pour en extraire du sens. Puis, il faudra y apposer un bon diagnostic ou une bonne analyse. L’IA reste aujourd’hui un travail très artisanal avant que les systèmes informatiques marchent de manière autonome. Regardez combien de kilomètres les voitures dites autonome doivent rouler (pour acquérir de l’expérience) avant de maîtriser une conduite parfaite. Il en est aujourd’hui de même de tout logiciel IA. L’apprentissage prend du temps et beaucoup d’efforts.

Le « prédictif » en médecine entame sa phase d’apprentissage. Il serait cependant faux d’adopter une attitude d’attente passive. Tout se joue en ce moment. Soyons actifs pour garantir notre avenir.

Au service des urgences du GHOL en 2016, 47% des urgences hospitalisées concernaient des patients de plus de 65 ans. Les maladies chroniques cardiovasculaires et respiratoires ainsi que les fractures du fémur sont les causes principales des hospitalisations urgentes des personnes âgées. On estime plus généralement que près des 3/4 des dépenses de santé sont causées par les patients chroniques. L’idée clé devient d’anticiper les situations à risques dans le système, d’identifier les patients à risques élevés d’être de gros consommateurs de soins de santé (urgences, situations de crise…). En améliorant leur prise en charge, en appliquant des mesures préventives aux patients identifiés, l’on peut diminuer les coûts de la santé. L’objectif ponctuel de guérison est ici remplacé par le maintien en bonne santé. L’essentiel de l’état de santé du patient est fonction de son comportement dans son environnement. L’addition des objets connectés, du Big Data et de l’IA permettront de connaître et de mieux suivre le patient chronique. En partageant ces données entre les prestataires de soins du réseau (médecins installés, services de soins à domicile, hôpitaux, etc.), la médecine prédictive devrait diminuer les coûts de la santé !

La médecine “de précision”entame sa phase d’apprentissage. Il serait cependant faux d’adopter une attitude d’attente passive. Tout se joue en ce moment. Soyons actif pour garantir notre avenir.