A l'ère des technologies numériques en santé, l'évolution des pratiques professionnelles relève-t-elle de moyens adaptés aux besoins ou d'une révolution disruptive ?

Certains annoncent "le grand chambardement" de la médecine et des soins (https://www.linkedin.com/pulse/m%C3%A9decine-le-grand-chambardement-guy-vallancien), d'autres voient une évolution des pratiques médicales et des soins fondée sur des preuves que l'innovation apporte un service médical rendu (SMR) aux patients, le numérique ayant sa place parmi les moyens qui permettent l'usage de nouvelles pratiques professionnelles qui ne demandaient qu'à évoluer. (Image de ce post)

Quel est le rôle des pouvoirs publics dans la transformation d'un système de santé ?

Ce n'est pas la mission des pouvoirs publics de dire aux professionnels de santé comment ils doivent exercer leur métier. C'est la mission des responsables universitaires et des sociétés médicales savantes que consulte la HAS, autorité en santé indépendante qui publie régulièrement des recommandations de bonnes pratiques professionnelles fondées sur des preuves scientifiques. Les pouvoirs publics doivent créer le cadre légal qui permette aux pratiques professionnelles d'évoluer.

Dans un pays libéral et démocratique, aucune contrainte ne peut être imposée aux citoyens. Ils adhèrent au cadre légal proposé par le parlement. C'est l'esprit de la loi "Ma santé 2022" et des actions conduites par la Délégation au numérique en santé qui a la mission de transformer les structures de notre système de santé avec les technologies numériques. Cette transformation est purement structurelle, l'Etat s'engageant à ce que les nouveaux outils mis à la disposition des citoyens et des professionnels dans "Mon espace santé" soient fiables et sécurisés. (http://www.telemedaction.org/450202746).

Ceux qui annoncent un grand chambardement de la médecine semblent sous-entendre que le changement des pratiques et des organisations professionnelles serait dépendant de la volonté des pouvoirs publics. Les gouvernants de pays démocratiques doivent convaincre les citoyens et les professionnels de santé d'évoluer, ils ne peuvent les contraindre. La séquence récente sur la vaccination contre la Covid 19 en est une parfaite illustration. 

Si Amazon care est présenté comme un exemple à suivre, c'est ignorer que ce modèle américain des GAFA sert surtout les intérêts financiers d'Amazon, icône de la réussite d'un ultra-libéralisme économique. Question d'éthique, l'accès aux soins des Américains est très inégalitaire depuis des décennies et ce n'est pas Amazon Care ou Google Care qui va les corriger. Il ne faudrait pas que l'autocratie médicale du 20ème siècle, tant décriée, soit remplacée au 21ème siècle par une autre autocratie, celle des GAFA. (http://www.telemedaction.org/449812966)

En France, notre système de santé cherche à respecter l'égalité d'accès aux soins comme le demande la loi fondamentale, cette dernière précisant que l'accès aux soins ne doit pas être dépendant des conditions de ressources du citoyen, l'inverse de ce qu'est le système de santé américain dont fait partie Amazon Care. Aux Etats-Unis, c'est la carte bancaire qui permet l'accès aux soins. En France, c'est la carte vitale avec l'exonération du tiers payant, devenue un droit depuis le 1er janvier 2017 pour toutes les affections de longue durée et la maternité. Deux mondes de la santé totalement différents, qui ne peuvent être comparés !

Comment évolue aujourd'hui le système de santé français à l'ère numérique ?

Quelques exemples illustrent cette évolution où la technologie numérique répond à des besoins spécifiques et transforme les pratiques et les organisations.

L'IA sauve la radiologie hospitalière.

Le radiologue hospitalier de la fin du 20ème siècle et du début du 21ème était devenu l'otage d'une prescription abusive d'imagerie par de jeunes internes mal formés à la pratique clinique. Une demande d'imagerie avant même d'avoir examiné le malade était fréquente ! Une des conséquences de ces pratiques déviantes a été que le travail du radiologue hospitalier au début du 21èmle siècle était de confirmer la normalité de 80% des images effectuées, contraint qu'il était par la loi de lire chaque jour toutes ces images réalisées à la demande des cliniciens, en particulier des urgentistes. Le métier de radiologue hospitalier devenait peu intéressant, ce qui a contribué à la fuite massive des radiologues hospitaliers vers le secteur privé où la rémunération de ces pratiques était plus intéressante qu'en milieu hospitalier. La différence de rémunération entre le privé et le public pouvait être d'un facteur 4.

Il n'est donc pas étonnant que lorsque les algorithmes d'imagerie sont apparus, les hôpitaux publics ont perçu l'intérêt de relancer la radiologie hospitalière en confiant aux algorithmes la lecture des images normales, permettant ainsi aux radiologues hospitaliers de consacrer leur compétence à l'imagerie anormale. Le métier de radiologue hospitalier retrouvait du sens et Il était temps d'arrêter l'hémorragie vers le privé. Il y a fort à parier que le balancier va désormais s'inverser, la radiologie algorithmique attirant davantage les jeunes radiologues à l'hôpital public. L'algorithme ne révolutionne pas la spécialité de radiologie au sens de certaines envolées médiatiques (le remplacement), il apporte en premier lieu le moyen de corriger une dérive des pratiques professionnelles du début du 21ème siècle.

L'IA rend plus performant l'oncologue dans le dépistage des rechutes précoces de cancer.

Avant d'utiliser les algorithmes pour dépister la rechute d'un cancer en rémission, la méthode de surveillance des patients était très empirique, le délai de rendez-vous d'une consultation de suivi chez un oncologue étant dépendant de plusieurs facteurs (disponibilité du spécialiste, le niveau de coopération avec le médecin traitant, le délai empirique d'une prescription d'imagerie de contrôle, etc.). Tous ces facteurs retardaient le diagnostic précoce d'une rechute du cancer et faisaient perdre des chances de survie.

Aujourd'hui, grâce à des applications installées sur un smartphone, le patient participe à sa propre surveillance en répondant chaque semaine à un questionnaire, les données étant ensuite traitées par un algorithme qui permet de rattacher ou non certains symptômes signalés par le patient à un début de rechute du cancer. Il est aujourd'hui démontré que le SMR à ces patients par de telles applications de suivi est indiscutable et améliore le temps de survie de certains cancers. (http://www.telemedaction.org/441547326) L'algorithme n'a pas révolutionné les pratiques oncologiques, il les a simplement améliorées.

L'IA permet aux diabétologues de mieux traiter les jeunes diabétiques de type 1

Ce fut pendant longtemps le talon d'Achille des diabétologues qui avaient en charge les jeunes patients atteints d'un diabète de type 1 : l'incapacité dans laquelle ils se trouvaient de contrôler correctement la glycémie de ces jeunes afin d'éviter l'apparition à moyen terme des complications dégénératives. Malgré toutes les organisations mises en place pour améliorer le taux d'hémoglobine glyqué (HbA1c), ce dernier demeurait au-dessus de 9-10%, condamnant irrémédiablement ces jeunes diabétiques à des complications dégénératives sévères au bout de 10 ans d'évolution.

Ce fut le premier "digital therapeutic" de conception française ; une application installée sur le smartphone des jeunes patients assurant un "coaching" par traitement algorithmique des données de vie permettant d'ajuster la dose d'insuline. Le résultat fut spectaculaire en 6 mois avec une diminution rapide de l'HbA1c en dessous de 8%. Une étude réalisée sur deux ans confirma ce premier résultat et montra également le rôle essentiel de l'infirmier ou infirmière spécialisée en diabétologie (futur IPA) comme accompagnant thérapeutique. (http://www.telemedaction.org/444061514) Là encore, la médecine algorithmique a répondu à un besoin d'amélioration du traitement par insuline, c'est la raison du succès des "digital thérapeutic" qui apportent un réel SMR aux patients atteints de maladies chroniques.

Les robots chirurgicaux intelligents permettent l'égalité des chances d'un acte chirurgical

Le chirurgien au 20ème siècle était formé par ses pairs. Le junior assistait le senior pendant plusieurs interventions avant de les réaliser lui-même. Normalement, il devait être formé par l'équipe chirurgicale accueillante, le "patron" de l'équipe garantissant la qualité de sa formation au bout de 6 mois à un an de stage. Il accédait ensuite à un poste de chef de clinique. La plus ou moins grande notoriété du "patron" permettait ensuite au jeune chirurgien de déclamer qu'il avait été l'élève de tel professeur de chirurgie. La réalité pouvait être différente lorsque des internes ou des chefs de clinique assuraient au nom de tel chirurgien senior ou du "patron" des interventions que le senior s'était engagé auprès des patients à réaliser lui-même.  

Au 21ème siècle, la formation des chirurgiens par la technologie de simulation est devenue incontournable. Elle permet d'objectiver les aptitudes réelles d'un interne ou d'un chef de clinique à la chirurgie. L'arrivée du robot chirurgical permet d'améliorer la qualité de l'acte chirurgical et de réduire le risque de pertes de chances pour les patients.  

On pourrait multiplier les exemples où de nouvelles pratiques et organisations professionnelles, fondées sur la médecine algorithmique et la télémédecine (le téléAVC, la télédialyse, etc.) ont répondu à un besoin évident d'amélioration de la qualité des soins. Ce sont les professionnels de santé eux-mêmes qui ont promu ces nouveaux moyens de l'ère numérique pour corriger les insuffisances de la médecine du 20ème siècle. (http://www.telemedaction.org/443261300)

Faut-il entreprendre une révolution disruptive de toutes les pratiques médicales et de soins au motif qu'on vit à l'ère numérique ?

Ce serait effectivement un grand chambardement si on devait réécrire sur une page blanche l'exercice de la médecine et des soins au 21ème siècle, lequel serait fondé sur une innovation disruptive (de rupture), plutôt que sur l'innovation incrémentale (d'amélioration) fondée sur l'evidence-based medicine.

Lorsqu'il existe les preuves scientifiques que telle nouvelle pratique ou telle nouvelle organisation apporte un SMR aux citoyens, il y a généralement peu de résistance au changement de la part des professionnels de santé, très attachés qu'ils sont à l'evidence-based medicine. La grande majorité des professionnels de santé ne changeront leurs habitudes que si des preuves solides d'un meilleur SMR aux patients sont apportées. Les innovations "disruptives" qui n'apporteraient pas de preuves scientifiques d'un SMR ont peu de chance de convaincre les professionnels de santé, du moins en France. Ces professionnels ont raison d'être prudents et de résister à certaines sirènes (commerciales) des GAFAM. (http://www.telemedaction.org/449812966)

C'est d'ailleurs l'esprit du dernier rapport de l'OMS sur l'application de l'IA à la santé. Les experts de l'organisation estiment que, « guidés par les lois et obligations existantes en matière de droits humains, ainsi que par les nouvelles lois et politiques qui garantissent des principes éthiques, les gouvernements, les prestataires et les concepteurs doivent collaborer de sorte à tenir compte des problèmes d’éthique et de droits humains à chaque étape de la conception, du développement et du déploiement d’une technologie s’appuyant sur l’intelligence artificielle« .

Les six recommandations qui terminent le rapport méritent d'être rappelées, car certaines relèvent des grands principes éthiques, tel que l'autonomie de l'être humain. Les experts de l'OMS rappellent que tout individu doit rester maître des systèmes de soins et des décisions médicales, et toujours donner un consentement éclairé.

Autre principe éthique : promouvoir le bien-être et la sécurité des personnes ainsi que l'intérêt public. Les experts rappellent que les concepteurs de technologies d’IA doivent respecter les obligations réglementaires relatives à la sécurité, à la précision et à l’efficacité pour des utilisations ou des indications bien définies. On ne fait pas de l'innovation de rupture mais de l'innovation d'amélioration sur des indications bien définies.

Garantir la transparence, la clarté et l’intelligibilité des algorithmes. La transparence exige que des informations suffisantes soient publiées ou documentées avant la conception ou le déploiement d’une technologie d’IA. Ces informations doivent être facilement accessibles et permettre une consultation et un débat publics constructifs sur la conception de la technologie et sur l’utilisation qui doit ou non en être faite.

Encourager la responsabilité et l’obligation de rendre des comptes. Même si les technologies d’IA permettent d’accomplir des tâches spécifiques, il incombe aux parties prenantes de veiller à ce qu’elles soient utilisées dans des conditions appropriées et par des personnes dûment formées. En cas de préjudice créé par un algorithme, la victime doit obtenir réparation.

Garantir l’inclusion et l’équité. L’inclusion suppose que l’IA appliquée à la santé soit conçue de manière à encourager l’utilisation et l’accès équitables les plus larges possibles, indépendamment de l’âge, du sexe, du genre, des revenus, de la race, de l’origine ethnique, de l’orientation sexuelle, des capacités ou d’autres caractéristiques protégées par les codes relatifs aux droits humains. Ce principe d'équité d'accès à la médecine algorithmique est essentiel. L'IA en santé ne doit pas aggraver les inégalités d'accès aux soins.

Promouvoir une IA réactive et durable. Les concepteurs, les développeurs et les utilisateurs devraient évaluer de manière continue et transparente les applications de l’IA en situation réelle afin de s’assurer que cette technologie répond de manière adéquate et appropriée aux attentes et aux besoins. En clair, une nouvelle façon d'évaluer le SMR aux patients.

Le lecteur intéressé peut consulter le rapport OMS en cliquant sur le lien suivant : 9789240029200-eng.pdf (buzz-esante.fr) ainsi que le rapport de l'Académie américaine de Médecine de 2019 que nous avons commenté à plusieurs reprises sur ce site. ( https://nam.edu/artificial-intelligence-special-publication/)

1er septembre 2021