L’objectif de ce blog est de donner aux professionnels de santé les éléments d’un langage commun en matière médico-économique. A cet effet, plus de 200 définitions sont proposées, tant en matière d’économie de la santé que de management de la santé, de statistiques, de démographie médicale ou encore de finances.
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La télémédecine pour tous

Les initiatives de télémédecine se multiplient un peu partout en France. Elles donnent lieu, chaque fois, à une large médiatisation. Ces derniers jours, on a célébré la plate-forme Santé Landes installée à Mont-de-Marsan ou encore l’équipement dont s’est doté une maison de retraite médicalisée à Chartres. En dépit de cet effort généralisé, les promesses du soin à distance tardent à se concrétiser.
Le premier ministre a pourtant mis en avant les bienfaits de la télémédecine lors de la présentation de son plan de lutte contre les déserts médicaux, le 13 octobre. En septembre déjà, la Cour des comptes rappelait dans son rapport sur le sujet les nombreux bénéfices escomptés de cette nouvelle pratique de la médecine par écrans interposés : la modernisation du système de santé, les économies à travers la mise en place de la télésurveillance des patients, l’amélioration de la prise en charge des personnes vivant dans des territoires isolés ou en situation de détention. La Cour soulignait toutefois le fait que les expérimentations menées ces dernières années constituaient des initiatives hétérogènes, aboutissant à « des résultats modestes ».
D’où viennent ces résultats décevants, et surtout, comment les améliorer ? Nous pensons qu’un facteur clé tient à une vision trop idyllique de la télémédecine. Le recours à cette pratique est invoqué à la façon d’une « pensée magique », niant les problèmes qui jaillissent face à tout changement à la fois technique et organisationnel.
La vision simpliste d’une pratique inchangée mais à distance
La définition de la télémédecine retenue par l’article L6361-1 du code de la santé publique, qu’on retrouve dans beaucoup d’articles scientifiques, est éloquente. Il s’agit « d’une forme de pratique médicale à distance utilisant les technologies de l’information et de la communication ». Ces termes entretiennent la vision simpliste d’une pratique clinique inchangée qui se passerait juste « à distance ». Ils sous-estiment la transformation de la pratique elle-même par son informatisation. Cet obstacle se dresse immanquablement au moment où l’expérimentation réussie doit être transformée en un système pérenne. Il faut alors s’attaquer à des aspects pragmatiques moins valorisants et plus fastidieux.
Le nouveau logiciel de télémédecine adopté par un établissement, par exemple, doit s’insérer dans l’écosystème technologique existant. On rêve en effet d’une médecine « dématérialisée » mais celle-ci pose en réalité des problèmes tout à fait matériels : la capacité de mémoire nécessaire, la compatibilité avec les programmes déjà installés (système d’exploitation, versions du navigateur et autres applicatifs pour la bureautique), le débit nécessaire pour le transfert des données, la sécurité des transmissions de données, la procédure de sauvegarde et l’hébergement des données.
Lors de l’annonce du plan contre les déserts médicaux, le premier ministre a d’ailleurs relevé l’importance de la connexion Internet, affirmant que le problème serait résolu par la future couverture totale du territoire.
12 logiciels différents pour la prise en charge de l’AVC
Le choix du logiciel est une autre question pragmatique qui se pose quand on décide de se lancer dans la télémédecine. L’observatoire du référencement des Éditeurs de logiciels et intégrateurs du marché de la santé (RELIMS) rapporte une grande diversité dans le secteur de la santé, avec 301 sociétés inscrites et 840 logiciels disponibles déclarés sur le marché français. Pas moins de 135 éditeurs proposent, par exemple, des logiciels pour l’hospitalisation à domicile ! Et si l’on regarde un segment très spécifique comme les dispositifs de télémédecine dans la prise en charge de l’accident vasculaire cérébral (AVC), il existe actuellement 12 logiciels différents… Cette multiplicité pose la question de leur pérennité et des conséquences pour les clients en cas de faillite de l’éditeur – comment récupérer les données, par exemple.
Quels peuvent être les critères de choix objectifs ? L’un pourrait être la certification selon une des normes internationales de qualité (ISO), comme dans d’autres secteurs économiques. Il existe même des normes ISO spécifiques pour les logiciels de santé. Mais les éditeurs ne s’y intéressent pas beaucoup, ou pas encore – et cela est valable partout dans le monde. La plate-forme britannique de télémédecine SOS se targue ainsi d’avoir été, en 2015, la première entreprise certifiée dans le monde selon la norme ISO pour la qualité du service dans la télémédecine.
En France, la Haute Autorité de santé (HAS) n’a pas mis en place de certification spécifique. Aucune obligation réglementaire n’existe, à l’exception des logiciels visant à être certifiés comme dispositifs médicaux, ce qui ouvre droit au remboursement par l’Assurance Maladie. Actuellement, seule une application dédiée au diabète, Diabeo, a obtenu cette certification. La HAS a publié récemment un référentiel de bonnes pratiques pour les logiciels et application dans la « santé mobile », mais elles n’ont pas de caractère obligatoire. À la lecture de ce guide, les clients et utilisateurs potentiels apprennent que l’évaluation de la fiabilité, de la sécurité et du service rendu deviennent indispensables pour ces logiciels. Or, la documentation des éditeurs fournit peu de garanties sur ces critères.
L’ergonomie et la facilité d’usage figurent parmi les exigences qui devraient s’appliquer à tous les logiciels, comme le rappelle d’ailleurs le guide de la HAS. Il s’agit d’éviter les risques d’erreur associés à une mauvaise utilisation, ou simplement la perte de temps lié à un nombre important de clics. En 2012 déjà, une étude internationale avait montré que 17 % des incidents liés à la sécurité de la prise en charge des patients étaient imputables à des problèmes d’ergonomie du logiciel utilisé. De nombreux articles insistent sur les « erreurs silencieuses » engendrées par la ressaisie d’informations, l’ergonomie défaillante ou le contournement par les soignants de logiciels inadaptés aux processus de travail.
Des logiciels incompatibles entre eux
Un dernier aspect très pragmatique qui compromet l’essor de la télémédecine tient aux incompatibilités entre des logiciels incapables d’échanger automatiquement des données entre eux. Ce défaut d’interopérabilité technique et sémantique (signification de l’information) entre logiciels pose un problème croissant avec leur multiplication dans des buts et sur des supports différents, depuis le dossier informatisé du patient jusqu’aux logiciels liés à des appareils médicaux. Ces logiciels s’accumulent en mille-feuilles, entraînant une surcharge de travail pour les professionnels de santé.
Au Québec, l’absence d’interopérabilité entre les différents logiciels servant de support au dossier informatisé du patient a posé de gros problèmes. Le ministre de la Santé à donc décidé il y a deux ans que tous les hôpitaux de la province doivent migrer vers un logiciel unique. En France, une telle décision à l’échelle nationale n’est pas possible en raison de la circulaire de 1989 sur l’informatisation des hôpitaux publics laissant la possibilité aux établissements de choisir leur fournisseur informatique.
Aujourd’hui, il y a deux solutions pour faciliter l’échange de données entre les logiciels. Soit imposer une norme à l’ensemble des éditeurs, ce que la HAS pourrait décider de faire. Soit imposer un logiciel unique sur tout le territoire, ce qui paraît difficile en raison de la circulaire évoquée plus haut.
Quelle responsabilité pour les éditeurs de logiciels, en cas de problème chez un patient ?
Une autre question se pose, avec la généralisation attendue de la télémédecine. En cas de problème chez un patient lié à un défaut de l’informatique, qui est responsable : les professionnels de santé, les éditeurs du logiciel ? Jusqu’où les éditeurs peuvent-ils être mis en cause si leur logiciel tombe en panne ou ne fonctionne pas comme prévu ? Rappelons qu’en 2011 le décès d’une patiente a été imputé à une erreur logicielle. Le représentant des éditeurs, le délégué de Les entreprises des systèmes d’information sanitaires et sociaux (LESIS), avait remis en question la formation et les bonnes pratiques dans l’utilisation de ces logiciels. Cet cet accident a cependant abouti, à partir de 2014, à la certification par la HAS des logiciels d’aide à la prescription.
Pour l’implémentation de la télémédecine, là encore, un guide de bonnes pratiques existe. Loin d’en donner une vision idyllique, il laisse entrevoir le parcours de saut d’obstacles qu’un tel projet représente. Ainsi souligne-t-il l’importance de prendre en compte les ressources humaines pour la maintenance et l’assistance technique, ainsi que pour la coordination entre les professionnels. Car la plus grande erreur consiste à imaginer que la technologie, par l’automatisation du traitement de données, répondrait à elle seule à tous ces besoins.
Le premier ministre a cité, dans son plan de lutte contre les déserts médicaux, l’exemple du diagnostic à distance d’un grain de beauté, ou télédermatologie. Pour le rendre possible, il reste à concevoir des logiciels fiables, mettre en place des « entrepôts » pour stocker les photos de grains de beauté des patients, définir un protocole technico-médical basé sur des études cliniques – par exemple définir la résolution minimale pour que la photo soit exploitable – et coordonner des professionnels à même de réaliser le diagnostic.
Ainsi, les miracles de la télémédecine ne vont pas s’accomplir sous nos yeux comme par magie. Ils impliquent des changements techniques et organisationnels. Et dans ces domaines là, tout reste à construire.
Source : The conversation
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Les déterminants de long terme des dépenses de santé en France

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La médecine est-elle la prochaine conquête de l’intelligence artificielle ?

L’intelligence artificielle a beaucoup fait parler d’elle ces derniers temps. Oui, mais voilà, la plupart des exemples présentant ses avantages supposés ne sont bien souvent que des démonstrations ésotériques allant de la parfaite maîtrise des échecs à la recherche de vidéos de chats sur Internet. Si ces développements participent incontestablement à ouvrir la voie à d’autres avancées significatives, ils suscitent l’interrogation des observateurs tant sur leurs avantages concrets que sur ce que peut bien nous réserver l’ère de l’intelligence de la machine.
Nous nous approchons pourtant du moment charnière où les progrès de l’intelligence de la machine ne se limiteront plus à ces quelques exemples et deviendront de véritables percées capables de changer la donne et de résoudre des problèmes jusqu’alors sans solution. Il n’y a pas de secteur où cela sera plus concret que dans le monde médical.
La machine qui s’occupait de la santé des humains
De toutes les industries où la data est reine, la santé est assurément celle qui en est le plus riche. La conservation des résultats est une pratique à part entière, et ce standard est devenu infiniment plus accessible depuis que les systèmes de santé du monde entier ont basculé vers des dossiers électroniques. Les différentes techniques d’imagerie médicale, comme la radiographie, les scanners et les IRM, profitent toutes d’un stockage numérique.
Et si ces efforts ont initialement été entrepris pour réduire les coûts, améliorer l’efficacité ou encore faciliter les soins prodigués aux patients, ils se révèlent, à l’heure de l’intelligence de la machine, être une fabuleuse source de données pouvant être analysée. De cette source découleront de nouvelles recherches, avec de nouvelles trames, qui dépasseront de loin les capacités de l’être humain.
Cela étant, les données médicales seules ne suffisent pas à créer des avancées majeures. En fait, elles résident déjà pour bonne partie sous une forme numérique depuis des années. Cependant, les algorithmes utilisés jusqu’alors pour les analyser ne s’exécutaient pas assez rapidement pour proposer des informations décisives en temps voulu. Cette situation évolue actuellement grâce à l’utilisation inattendue des technologies graphiques.
Les GPU (Graphics Processing Units) ont traditionnellement été utilisés pour des tâches de rendu graphique ou vidéo. Ils sont au cœur de nombreux affichages, des écrans TV aux expériences de jeux immersives. L’industrie médicale s’attelle maintenant à exploiter leur puissance dans des applications d’intelligence de la machine.
Les récentes avancées en termes de technologie GPU ont contribué à rendre le traitement parallèle de données rapide, peu cher, et puissant. Associée à des plates-formes logicielles open source en constante progression, la performance de calcul peut enfin soutenir la demande des très exigeants algorithmes d’intelligence machine. La capacité à déchiffrer d’incroyables quantités de données aura un impact profond sur notre santé, sur les systèmes de santé, mais aussi sur la prévention et le traitement des maladies.
Prévoir plutôt que guérir
Les plates-formes d’intelligence de la machine commencent tout juste à prouver leur valeur en matière d’amélioration de la médecine préventive et ainsi contribuent à stopper les maladies avant qu’elles ne se déclarentun élément primordial pour toute stratégie de santé. Aux États-Unis, 7 décès sur 10 sont causés, chaque année, par des maladies chroniques (comme le cancer ou les maladies cardiaques), et pratiquement un adulte sur deux souffre d’au moins une maladie chronique, la plupart pouvant être prévenues.
Les chercheurs ont récemment créé un algorithme de diagnostic par intelligence artificielle en programmant un GPU pour fonctionner comme un réseau de neurones. En appliquant de l’apprentissage profond ou « Deep Learning » sur le GPU, l’équipe a appris au réseau de neurones à identifier et différencier deux types de lésions de la peau : bénigne et maligne. Les résultats de l’étude ont démontré que l’algorithme est aussi fiable qu’un dermatologue pour détecter un cancer de la peau.
À ceci près que l’algorithme a le potentiel de proposer des diagnostics très rapidement pour un coût réduit. Avec près de 5,4 millions de nouveaux cas de cancer de la peau déclarés chaque année aux États-Unis, une détection la plus précoce peut avoir des impacts considérables sur le pronostic des patients atteints.
L’intelligence de la machine commence également à être utilisée pour prédire la santé future des individus et des populations par l’analyse des données cliniques et non cliniques afin d’identifier des patients à haut risque avant qu’un désastre ne se déclare. Une adoption plus rapide de ces technologies pourrait conduire à des issues plus favorables pour les patients tout en réduisant le gaspillage dans le système de santé et en répondant aux problématiques de surmédication et de multiples consultations.
Avec une généralisation de ces services, il faut s’attendre à l’avenir à ce que l’apprentissage profond (« Deep Learning ») propose une précision accrue, des analyses plus rapides tout en faisant baisser le coût des soins médicaux.
Mais l’intelligence de la machine façonne également de nouvelles méthodes là où les approches traditionnelles de la recherche n’ont pas été couronnées de succès. Historiquement, le coût de développement des traitements de maladies rares est gargantuesque et souvent prohibitif.
Le nombre de patients vivant avec une maladie orpheline est faible : cela complexifie la recherche de participants pour des essais cliniques coûteux tandis que les compagnies pharmaceutiques rencontrent des difficultés pour rentrer dans leurs frais une fois qu’un nouveau médicament est mis sur le marché. L’intelligence de la machine peut réduire le temps nécessaire à la mise sur le marché d’un nouveau médicament et répondre aux problématiques de coût de la recherche médicale. Cela ne pourra que favoriser les progrès dans les cas où les compagnies pharmaceutiques doivent se contenter de perspectives financières limitées.
Morpheo, l’initiative française

Au-delà du casque Dreem, Rythm s’invite dans la science fondamentale avec le projet Morpheo. Concrètement, il s’agit d’un programme de mise en commun des données anonymes sur le sommeil de plusieurs instituts et laboratoires.

Grâce à la technologie blockchain, ces données restent possédées par leurs propriétaires mais elles peuvent être confrontées à des théories venues du monde entier. C’est comme si, en un clin d’œil, vous aviez à votre disposition une base de données colossale et unique à disposition pour vérifier vos hypothèses.

Cette nouvelle forme de recherche collaborative s’appuie énormément sur le deep learning : l’algorithme chargé de vérifier et confronter les résultats apprend de ses succès comme de ses erreurs.

Les sociétés les plus novatrices envisagent déjà tout le potentiel de cette technologie, combinant la science biologique et l’apprentissage profond (« Deep Learning »), pour découvrir de nouveaux traitements pour les maladies génétiques rares en s’affranchissant de longues et coûteuses recherches en vue d’élaborer de nouvelles médications. Au fil du temps, les données générées par ces applications pourront aussi devenir une ressource pour des logiciels additionnels ; lesquels pourront aider à expliquer pourquoi certains médicaments fonctionnent et suggérer les pistes les plus prometteuses à explorer.
L’internationalisation de la recherche sur la santé
Ce n’est pas un hasard si les chercheurs se sont largement tournés vers des initiatives open source pour soutenir leurs découvertes tandis que la tendance actuelle conduit à des écosystèmes ouverts. En utilisant des plates-formes de données et d’imagerie gratuites et ouvertes largement disponibles sur Internet, les chercheurs peuvent collaborer à un niveau sans précédent pour le pronostic des patients via l’intelligence artificielle.
Pourquoi l’open source ? Ces plates-formes proposent un riche ensemble de fonctionnalités créé par une communauté de développeurs animés par un seul but. La portabilité logicielle entre les différents écosystèmes matériels évite un verrouillage sur un type de matériel précis tout en bénéficiant des meilleures performances. Les entreprises tout comme les organisations académiques ou gouvernementales ne devraient pas être liées à une solution reposant sur un seul fournisseur.
Les plates-formes ouvertes comme la Radeon Open Compute Platform (ROCm) sont la clé pour améliorer l’accès à des bibliothèques mathématiques. Elles proposent une riche base de langages de programmation modernes qui peuvent accélérer le développement de systèmes de calcul hétérogènes, des systèmes haute performance efficaces sur le plan énergétique. Quant aux solutions matérielles GPU orientées vers le calcul comme les accélérateurs flexibles Radeon Instinct, elles contribuent à offrir davantage de choix dans un marché qui fut un temps verrouillé par un petit nombre de fournisseurs.
Alors que notre cheminement vers l’ère de l’intelligence de la machine se poursuit, de nouveaux accélérateurs basés sur des puces graphiques combinés à des structures open source d’apprentissage profond, nous aiderons à solutionner certains des défis de santé les plus pressants. Nous ne sommes qu’au début de ce fantastique voyage, mais déjà l’intelligence de la machine nous prend à témoin de ses capacités prometteuses pour un monde en meilleure santé.
Source: Numérama. Lire l’article dans son intégralité ici.
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L’état de santé de la population en France – RAPPORT 2017

Cette édition 2017 du rapport relatif à l’état de santé de la population en France conjugue des approches transversales, par population, par déterminants et par pathologies, pour illustrer l’état de santé globalement bon des Français. Il met également en lumière les principaux problèmes de santé auxquels est confronté notre pays et auxquels les politiques publiques doivent répondre.
Pilotée par la DREES, en coordination pour la première fois avec la nouvelle agence nationale de santé publique, cette édition 2017 accorde une place plus large aux données régionales et infrarégionales avec l’introduction de cartes et données supplémentaires et l’ajout de 18 profils régionaux synthétisant les principales caractéristiques démographiques, socioéconomiques et sanitaires des nouvelles régions administratives. Une typologie socio-sanitaire des territoires a été également réalisée : elle permet de mettre en évidence des zones particulièrement vulnérables.
Une attention particulière a été portée à la description des inégalités sociales et territoriales de santé grâce à la déclinaison d’un certain nombre d’indicateurs de mortalité et de morbidité en fonction de l’indice de désavantage social de la commune de résidence. Cette nouvelle édition est aussi l’occasion d’aborder de nouvelles dimensions de la santé comme les cancers de l’enfant et la pénibilité au travail, tandis que certaines fiches thématiques ont été enrichies avec l’introduction de nouveaux indicateurs comme la prévalence des personnes traitées par médicaments antihypertenseurs ou la prévalence du diabète gestationnel.
Ce rapport 2017 a été réalisé dans un contexte fortement évolutif, marqué à la fois par une réforme territoriale d’envergure et un besoin accru d’indicateurs de santé pour la conception, le pilotage et l’évaluation des actions de santé publique.
Source : DREES – Lire le rapport ici.
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Les vêtements du futur mesurent votre rythme cardiaque

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Technologies numériques de santé : d’abord sauver la médecine de proximité !

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Mutation de l’offre de soins : l’essor des Maisons de Santé

Apparues en 2010, les Maisons de Santé Pluridisciplinaires (MSP) regroupent des professionnels de soins primaires : médecins généralistes et paramédicaux (infirmiers, kinésithérapeutes, pédicures, podologues, diététiciens, psychologues, sages-femmes…) ainsi que des ophtalmologistes et des dentistes.

Typologie des MSP

À fin mars 2016, la Direction générale de l’offre de soins du ministère de la Santé fait état de 778 MSP en fonctionnement et de 382 projets sélectionnés, soit un total de 1160 MSP en France. Entre mars 2015 et mars 2016, 162 MSP ont vu le jour (+26,3%). En moyenne, les MSP emploient 5 médecins généralistes et 9,1 paramédicaux. La grande majorité d’entre elles (90 à 95%) sont dites publiques, nées d’une première vague de créations initiées par les maires, les communautés de communes et les collectivités territoriales, pour faire face à la désertification médicale.

Un projet privé pour des enjeux de santé publique

En parallèle de ces MSP publiques, émergent depuis peu des initiatives privées, véritables alternatives thérapeutiques adaptées à la stratégie des Agences Régionales de Santé (ARS). Pour contenir les dépenses dues au vieillissement de la population, les ARS encouragent le développement de l’ambulatoire et la prise en charge coordonnée des patients souffrant de plusieurs pathologies. Deux priorités de gestion de santé publique auxquelles répondent pleinement les MSP privées.

En pratique, les praticiens choisissent de se regrouper et, avec l’aide d’un intermédiaire spécialisé, constituent la future MSP autour d’un projet de santé établi en accord avec l’ARS de référence. Ce projet de santé définit des objectifs généraux et des protocoles communs de prise en soin (actions de prévention, de dépistage de certains cancers, suivi coordonné de pathologies telles que le diabète…). Ces maisons libérales sont des structures de taille beaucoup plus importantes que la moyenne constatée, entre 20 et 30 praticiens.

Par ailleurs, des Pôles de Santé regroupant des spécialistes émergent également en France. Ils concernent des bassins de population large, de l’ordre de 150.000 habitants et peuvent regrouper une trentaine de spécialistes.

Les MSP regroupant plus de 6 médecins généralistes accèdent aux Nouveaux Modes de Rémunération

Coordination de la pratique médicale

Au sein des MSP, les praticiens coordonnent les soins autour du projet de santé ainsi défini et ils travaillent avec un dossier médical partagé évitant ainsi les doublons en termes d’analyses médicales complémentaires. Les praticiens investissent dans les murs mais également dans des plateformes techniques communes : salle pour la prise en charge des petites urgences, matériel d’échographie…

Si l’investissement peut être conséquent, les MSP regroupant plus de 6 médecins généralistes accèdent aux nouveaux modes de rémunération. Ces derniers, définis par le règlement arbitral publié en février 2015 par le Ministère la Santé, prévoient des financements complémentaires pour la coordination et la qualité des soins.

Dès lors, il semble que l’accélération du développement des MSP de grandes tailles (au moins 5-6 médecins et 10-15 paramédicaux) soit incontournable. Les perspectives sont prometteuses tant en terme de soins de premier recours que pour les spécialistes. Ces nouvelles pratiques dans le secteur libéral devraient mener à une meilleure prise en charge des pluri-pathologiques mais également à une incontournable industrialisation des soins.

Source : PRISMES
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