A une période où l’on parle d’un système de santé en pleine transformation numérique, il est intéressant de s’interroger sur les nouvelles pratiques engendrées par la télémédecine à l’heure de l’intelligence artificielle médicale (IAM). Plusieurs paradigmes de notre système de santé sont au XXIème siècle en pleine transformation: plus de patients atteints de maladies chroniques que de maladies aiguës, moins de séjours hospitaliers de longue durée et plus de soins ambulatoires, plus de coopérations interprofessionnelles et pluridisciplinaires pour les parcours de santé et de soins, moins de tarification à l’acte et plus de forfaitisation dans la prise en charge des patients, etc. La médecine dite « algorithmique « prend progressivement sa place dans le paysage de la santé. On en parle aujourd’hui comme d’une aide à rendre plus performantes certaines spécialités médicales dont la démarche diagnostique repose en grande partie sur l’imagerie : radiologie, dermatologie, cardiologie, ophtalmologie, endoscopie digestive, endoscopie bronchique, etc.). L’IAM est en progrès continu depuis une décennie. Pour illustrer ce progrès, on peut citer la chirurgie robotisée qui permet aux chirurgiens de réussir certains actes chirurgicaux complexes où l’agilité de la main humaine se révèle insuffisante ou trop “personne dépendante“. Le robot chirurgical piloté par des algorithmes, mais toujours assisté du chirurgien, crée une plus grande égalité des chances dans certaines pratiques chirurgicales.
Nous limitons cet article à un sujet rarement abordé, celui de l’apport de l’IAM dans les pratiques médicales à distance. L’IAM peut-elle aider à rendre plus performantes les pratiques de télémédecine ?
La télémédecine, une vieille dame centenaire qui accompagne les systèmes de santé depuis un siècle
La télémédecine s’est imposée progressivement au cours du dernier siècle dans les évolutions sociétales et les grandes innovations industrielles. Elle a aidé par exemple la NASA à suivre l’état médical des astronautes quand ils étaient dans l’espace. Aller sur la lune en juillet 1969 était à l’époque un évènement technologique « disruptif », la télémédecine ayant contribué à ce succès grâce à la surveillance des constantes cliniques et biologiques des astronautes lorsqu’ils étaient dans l’espace. La télémédecine était déjà opérationnelle en 1920 pour apporter une assistance médicale aux passagers des navires transatlantiques entre Le Havre et New York, ou pour apporter plus tard une assistance aux ouvriers travaillant sur les plateformes pétrolières. Avec le développement des transports aériens et maritimes au cours des 50 dernières années, la télémédecine devenait essentielle pour délivrer des soins à distance aux passagers de ces transports.
Lorsque l’internet a été accessible au grand public à la fin des années 90, la disruption dans l’organisation des soins fut proclamée par des ingénieurs informaticiens anglosaxons qui ont choisi le terme « e-santé » (la santé par l’internet) pour caractériser ce changement. L’e-santé fut définie alors comme “l’usage combiné de l’internet et des technologies de l’information à des fins cliniques, éducationnelles et administratives, à la fois localement et à distance, considérée comme une industrie de la santé relevant du e-commerce et portée par des non professionnels de santé, alors que la télémédecine est portée uniquement par les professionnels de santé médicaux ». La e-santé devait remplacer la télémédecine et la médecine devait s’intégrer dans une industrie de la santé. On reconnait la culture utilitariste des anglosaxons, alors qu’une grande partie des pays latins conservent une culture éthique. L’éthique médicale en Europe s’appuie sur les codes de déontologie. D’où cette opposition culturelle qui continue d’exister à l’heure de la mondialisation des marchés. La médecine, en particulier la télémédecine, doit-elle devenir une activité commerciale répondant aux règles du marché ou doit-elle conserver une démarche éthique tout en bénéficiant des innovations numériques dans ses pratiques et organisations professionnelles ? L’approche utilitariste ne crée pas toujours une égalité d’accès à la santé pour tous les citoyens, par exemple aux Etats-Unis, alors que l’approche éthique a souvent comme fondement principal le principe de justice, l’accès à la santé devant être garanti à tous les citoyens, sans conditions de ressources.
Télémédecine et IA médicale : une alliance qui va transformer les organisations de soins et les pratiques professionnelles
La télémédecine va continuer, au XXIème siècle, à transformer l’exercice de la médecine en permettant en particulier la télésurveillance au domicile des patients atteints de maladies chroniques. C’est certainement la grande transformation à venir de notre système de santé. Nous passerons de l’hospitalocentrisme du XXème siècle au “Homespital” (l’hôpital au domicile) du XXIème. L’IAM arrive à point nommé pour aider à mettre en place ces nouvelles organisations de soins. C’est bien avant que l’on parle d’IAM que les professionnels de santé médicaux dénonçaient les excès de l’hospitalocentrisme. Quelques exemples illustrent ces abus de l’hôpital : lorsque les délais de rendez-vous aux spécialistes sont trop longs, on hospitalise dans le service spécialisé pour obtenir l’avis du spécialiste. Le coût de cette consultation détournée est exorbitant, au minimum deux journées d’hospitalisation (4 à 5000 euros). Aujourd’hui, on peut obtenir cet avis spécialisé par téléexpertise pour 15 ou 20 euros[1]. Autre exemple, le coût d’un véritable « check up » aux urgences hospitalières (250 euros) pour un problème qui relève en fait d’une consultation non programmée de soin primaire (25 euros), mais non accessible au patient qui est alors obligé de se rendre aux urgences, la mise en place des CPTS étant sensée corriger les situations de demandes de consultations non programmées[2].
Depuis le début des années 2000, le mouvement de transformation numérique du système de santé est en marche[3] et concerne en premier lieu les 15 à 20 millions de patients atteints de pathologies chroniques, le plus souvent liés au vieillissement : la télésurveillance des traitements par dialyse au domicile ou des patients transplantés, la télésurveillance des patients atteints de troubles du rythme cardiaque par des dispositifs implantés ou atteints d’insuffisance cardiaque, la télésurveillance au domicile des maladies respiratoires obstructives (asthme, apnée du sommeil, etc.), la télésurveillance des patients diabétiques insulinorequérants, etc.[4] Ces nouvelles organisations et pratiques professionnelles visent à mieux surveiller les patients chroniques à leur domicile, à prévenir les hospitalisations inutiles et à assurer une qualité et une sécurité de leur prise en charge. L’IAM vient renforcer cette qualité et cette sécurité pour les patients en équipant les dispositifs médicaux de télésurveillance d’algorithmes de plus en plus performants qui permettent de déclencher des alarmes graduées et adaptées à la situation des patients.
Le programme ETAPES (Expérimentation de Télémédecine pour l’Amélioration des Parcours En Santé), lancé en 2018, pour une durée de 4 ans vise à expérimenter un modèle économique dans la prise en charge des 5 pathologies chroniques les plus sévères et les plus génératrices d’hospitalisations[5]. Ces pathologies chroniques sévères concernent environ 3 millions de français. L’Assurance maladie, après l’évaluation qui sera faite par la HAS, fera entrer dans le droit commun de la sécurité sociale les tarifs de la télésurveillance médicale à domicile, comme elle l’a déjà fait pour la téléconsultation et la téléexpertise. Le Ségur de la santé a souhaité accélérer ce passage de la télésurveillance médicale dans le droit commun[6].
L’IAM : une aide au diagnostic et aux décisions thérapeutiques pour une médecine plus performante
L’IAM se développe dans des domaines où les médecins constatent depuis longtemps leurs limites dans certains diagnostics. Donnons plusieurs exemples.
Un diagnostic cardiologique plus affiné d’un flutter auriculaire (FA) sur un ECG qui parait normal à la phase aiguë d’un AVC permet de mettre en place plus rapidement le traitement préventif d’une nouvelle rechute et évite la réalisation d’un enregistrement holter du rythme cardiaque beaucoup plus chronophage pour le patient et le médecin[7]. De plus, en dehors d’un AVC, l’algorithme permet de dépister plus vite un FA lors d’un bilan cardiologique chez une personne âgée où la survenue de FA paroxystique est fréquente. Un traitement préventif de l’AVC peut ainsi être mis en place.
Un diagnostic différentiel en dermatologie entre tumeurs bénignes et tumeurs malignes de la peau, notamment le mélanome dont la prévalence dans la population est en forte progression, permettant d’éviter la biopsie cutanée ou d’avancer le diagnostic histologique[8].
La reconnaissance d’anomalies radiologiques précoces dans le cadre du dépistage du cancer du sein entre 40 et 75 ans, remplaçant ainsi la double lecture d’une mammographie (en place depuis plus de 20 ans) ou dans le dépistage radiologique du cancer du poumon chez un patient à haut risque, en particulier par son tabagisme actuel ou ancien[9],[10],[11]. Les premiers signes d’une rechute d’un cancer grâce au traitement algorithmique des données personnelles fournies chaque semaine par le patient en rémission à son médecin, grâce à une application mobile qui a été évaluée par la HAS[12],[13], dispositif médical de télésurveillance qui vient d’obtenir le remboursement par la sécurité sociale[14]. Elle permet la reprise plus rapide du traitement et ainsi d’améliorer la morbi-mortalité du cancer. Appliquée aujourd’hui au cancer du poumon, cette méthode devrait se développer dans la surveillance de la rémission d’autres cancers.
La reconnaissance d’une tumeur maligne digestive lors d’une endoscopie réalisée par une micro-caméra absorbée par le patient qui transite dans le tube digestif pendant 24h, réalisant plusieurs milliers d’images analysées par un algorithme. Cette technologie endoscopique permet d’intensifier le dépistage des cancers digestifs, notamment des cancers de l’intestin difficilement accessibles à l’exploration endoscopique traditionnelle[15],[16],[17].
Le dépistage des premiers signes de rétinopathie diabétique chez un patient diabétique qui doit réaliser un fond d’œil annuel. La lecture par un médecin ophtalmologiste des images de rétinographie réalisées par les orthoptistes pourra être remplacée par un algorithme, le médecin ophtalmologiste ne voyant que les lésions constatées par l’IA. Ce sera un gain de temps pour le médecin et d’efficacité pour les patients[18],[19],[20].
La reconnaissance d’une otite par le médecin traitant, désormais facilitée par la mise au point d’un endoscope connecté adapté au conduit de l’oreille externe, doté d’une lecture d’image par un algorithme[21],[22]. Elle améliore, entre autres, le diagnostic d’une fièvre chez un enfant et permet la mise en route du traitement.
Les applications de l’IA pour ajuster les traitements à risque de toxicité se développent dans les chimiothérapies anticancéreuses[23] ou dans le traitement par érythropoïétine humaine de l’anémie des insuffisants rénaux[24].
L’IAM pour des pratiques de télémédecine au service des patients traités au domicile
Si l’IAM permet aux médecins d’être plus performants dans l’exercice de la médecine en présentiel, elle peut l’être également dans l’exercice de la médecine en ligne[25]. Nous distinguerons son impact sur les trois principales pratiques de télémédecine : la téléconsultation, la téléexpertise et la télésurveillance médicale.
L’IAM pour des téléconsultations plus performantes
Le reproche qui est fait à la téléconsultation par les médecins peu enclins à la pratiquer est que la téléconsultation est un exercice médical de qualité médiocre par rapport à une consultation présentielle. Si la téléconsultation a été utile pendant la période du confinement due à la Covid-19[26] pour conserver un lien avec les patients confinés qui ne se déplaçaient plus au cabinet médical, sa réalisation par téléphone ne pouvait être jugée qu’inférieure à une consultation en présentiel. L’Assurance maladie a toujours considéré qu’une téléconsultation par téléphone n’était pas une pratique médicale de qualité[27] et que son remboursement pendant l’état d’urgence sanitaire ne pouvait être que temporaire et dérogatoire[28],[29]. Une téléconsultation de qualité doit être réalisée par videotransmission pour être pertinente et remboursée par l’Assurance maladie[30],[31].
Il est possible aujourd’hui de rendre les téléconsultations plus performantes que le simple échange par videotransmission entre le médecin et son patient, échange qui est suffisant lorsque la téléconsultation est alternée avec des consultations en présentiel, notamment chez des patients atteints de maladies chroniques[32].
L’usage de l’IAM au cours d’une téléconsultation peut être considéré dans deux domaines. Un premier domaine concerne un meilleur accès au dossier médical du patient pour des informations cliniques ciblées, en particulier lorsque le médecin téléconsultant n’est pas le médecin traitant. Le dossier médical partagé (DMP) doit devenir le service socle incontournable dans la pratique d’une téléconsultation. Il doit bien évidemment être ouvert par le patient et alimenté par tous les professionnels de santé, médicaux et paramédicaux, qui gravitent autour du patient dans le parcours de soin coordonné par le médecin traitant. Il faut rendre ce DMP attractif en faisant en sorte que les données de santé qu’il héberge soient gérées par un algorithme permettant au médecin téléconsultant d’accéder directement et rapidement à l’information qu’il recherche[33]. A cet égard, les systèmes conversationnels interactifs et activés par l’IA pourraient être utilisés en télémédecine pour mieux gérer les données de santé qui figurent dans les dossiers des patients qui télé consultent[34]. Un autre domaine concerne l’usage des objets connectés qui permet d’enrichir l’examen clinique en l’absence d’examen physique. Certains opposent la téléconsultation par videotransmission à une téléconsultation « augmentée » par l’usage des objets connectés dont un nombre de plus en plus important dispose d’un algorithme à visée diagnostique[35]. Il existe aujourd’hui des kits d’objets connectés accessibles en pharmacie[36] ou sur internet[37] pour réaliser des téléconsultations qui se rapprochent de plus en plus de la consultation présentielle.
L’IAM pour des téléexpertises reposant sur des preuves scientifiques
La téléexpertise est une pratique de télémédecine qui a du mal à décoller parce que les solutions numériques sensées permettre ces échanges entre un médecin requérant, souvent le médecin traitant de soin primaire, et un médecin requis, souvent le médecin spécialiste correspondant du médecin traitant, ne sont pas suffisamment agiles d’usage et ergonomiques pour le temps médical. Des solutions numériques plus adaptées à cette pratique sont en cours d’expérimentation, à la fois pour la téléexpertise synchrone[38] et la téléexpertise asynchrone[39].
La téléexpertise est également une pratique apprenante et continue, aussi bien pour le médecin requérant que pour le médecin requis[40]. Les échanges et les avis d’experts doivent reposer sur les données acquises et actuelles de la science médicale. La téléexpertise survivra-t-elle au futur traitement algorithmique des données personnelles de santé ? Nous le pensons, car même si le médecin traitant pourra avoir accès directement dans un avenir assez proche aux données actuelles de la science médicale, sans recourir à la téléexpertise telle qu’elle est proposée aujourd’hui, l’application personnalisée des avis donnés par l’algorithme devra toujours être arbitrée par le médecin traitant qui aura besoin d’en parler avec médecin spécialiste expert. C’est la garantie humaine voulue par le législateur dans la dernière loi bioéthique française[41] pour que la démarche médicale reste humaine et non soumise aux seules décisions ou propositions d’un algorithme.
L’IAM pour une télésurveillance médicale au domicile personnalisée
C’est dans ce domaine que l’IAM est le plus attendue. Il nous faut réussir, avant 2030, la transformation de notre système de santé, c’est-à-dire passer de l’hospitalocentrisme qui a marqué les soins au XXème siècle à « l’hospitalisation au domicile » (Homespital des anglosaxons) car le nombre croissant des malades atteints de maladies chroniques dues au vieillissement risque de submerger les systèmes de santé actuels. La pandémie due à laCovid-19 est l’exemple d’une submersion hospitalière venue s’ajouter à celle des maladies chroniques qui sont en progression depuis 20 ans. En 2050, le nombre de patients atteints de maladies chroniques aura triplé sur la plupart des continents. Les établissements de santé seront de plus en plus spécialisés, auront moins de lits d’hospitalisation de longue durée et les médecins qui y travailleront seront des ingénieurs médecins, formés à l’usage d’outils performants pilotés par des algorithmes pour des soins très spécialisés, dont la majorité se fera en ambulatoire[42]. La plupart des professionnels de santé médicaux et paramédicaux du secteur ambulatoire se consacreront à la prévention des maladies chroniques et aux soins au domicile. Leur compétence sera jugée sur leur capacité à maintenir les personnes en bonne santé le plus longtemps possible et à éviter la survenue de complications[43].
Le défi pour organiser les soins au domicile est immense et ne peut se réaliser qu’avec l’IAM. Le tableau 1 illustre la complexité de la nouvelle organisation des soins au domicile, pilotée par l’IAM. C’est le mérite d’une équipe du moyen orient d’avoir réfléchi à cette organisation nouvelle des soins[44]. Les auteurs de cette étude estiment que la croissance de la population mondiale ayant des maladies chroniques du vieillissement ne cesse de progresser et qu’il y aura dans le monde en 2030 plus d’un milliard de personnes âgées de 65 ans et plus. Le besoin en technologies informatiques et logiciels construites par des algorithmes pour surveiller et aider les patients atteints de maladies chroniques n’est pas discuté. Le but de ces technologies est de stabiliser la maladie chronique, prévenir les complications graves qui justifient des hospitalisations coûteuses et permettre à cette population âgée et très âgée d’avoir une vie sociale de qualité et, le plus longtemps possible, indépendante à leur domicile. La surveillance en temps réel de ces patients à leur domicile est devenue un sujet de télémédecine important pour les prochaines années. Après les nombreux échecs de la télésurveillance en mode différé[45], il devient nécessaire d’appréhender les solutions d’une télésurveillance en temps réel qui soient à la fois efficaces et d’un juste coût. Ainsi, dans l’offre de services de santé des années à venir, les priorités pour les patients doivent être abordées. Elles soulèvent un important défi, car la prise de décision médicale relève d’un processus complexe dans lequel les patients sont directement impliqués. Ils sont en effet considérés comme les fournisseurs de données massives en santé, c’est à dire de Big Data. Le traitement de ces données doit permettre de réaliser cette télésurveillance en temps réel, 24h/24, 7jours/7.
Conclusion
L’hôpital du XXIème siècle n’est pas adapté à la prise en charge thérapeutique d’une maladie chronique. La mission de l’hôpital se transforme. Il devient le lieu des bilans diagnostics approfondis et très spécialisés, notamment pour des patients atteints de cancer, de maladies cardio-vasculaires, respiratoires, neurologiques, rénales, métaboliques, etc. Les sociétés sont confrontées à un véritable défi face à la demande de soins liée au vieillissement et à l’allongement de l’espérance de vie. En 2030, 13% de la population mondiale, soit un milliard de personnes, seront âgées de 65 ans et plus et donc plus ou moins atteints par les maladies chroniques du vieillissement. Si la prévention tertiaire des complications de ces maladies chroniques n’est pas mieux organisée, les situations d’urgence ne vont que progresser et détourner les moyens hospitaliers de ses véritables missions. D’où le rôle important des services de télémédecine pour maintenir les patients le plus longtemps possible à leur domicile sans complications. Il faut sortir d’une logique erronée que la complication d’une maladie chronique est inévitable et que l’hôpital est là pour y faire face. De nombreuses complications peuvent être prévenues. Le spectre d’une catastrophe sanitaire liée aux maladies chroniques ne peut être écarté. C’est ce que nous venons de vivre avec la Covid-19. Le non-contrôle du développement des maladies chroniques et de leur prise en charge pourrait conduire à une véritable catastrophe sanitaire. La télémédecine aidée par l’IAM peut prévenir une telle catastrophe.
Dr Pierre SIMON
Ancien président-fondateur de la Société Française de télémédecine
[1] http://www.telemedaction.org/446370112
[2] http://www.telemedaction.org/444086908
[3] http://www.telemedaction.org/445048919
[4] http://www.telemedaction.org/432585384
[5] Voir référence 4
[6] http://www.telemedaction.org/446681650
[7] https://www.frenchweb.fr/inside-cardiologs-comment-lia-peut-faciliter-le-quotidien-des-cardiologues/383097#gsc.tab=0
[8] http://www.telemedaction.org/441796328
[9] http://www.telemedaction.org/444652748
[10]http://www.telemedaction.org/442010275
[11] https://www.fnmr.org/publication/autres/pdf/201810_fnmr_livre_ia.pdf
[12] https://www.has-sante.fr/jcms/c_2964253/fr/moovcare-poumon
[13] https://www.moovcare.com/fr/
[14] https://www.ticpharma.com/story/1321/cancer-du-poumon-accord-au-ceps-sur-le-remboursement-de-l-outil-de-telesurveillance-moovcare.html
[15] Ichimasa K#1, Kudo SE1, Mori Y#1, Misawa M#1, Matsudaira S#1, Kouyama Y#1, Baba T#1, Hidaka E#1, Wakamura K#1, Hayashi T#1, Kudo T#1, Ishigaki T#1, Yagawa Y#1, Nakamura H#1, Takeda K#1, Haji A#2, Hamtani S#3, Mori K#4, Ishida F#1, Miyachi H#1,5 Artificial intelligence may help in predicting the need for additional surgery after endoscopic resection of T1 colorectal cancer Endoscopy. 2017 Dec 22. doi: 10.1055/s-0043-122385.
[16] http://www.telemedaction.org/422897196
[17]Poon H., C. Quirk, K. Toutanova, and S. Wen-tau Yih. 2018. AI for precision medicine. Project Hanover. https://hanover.azurewebsites.net/#machineReading (accessed November 12, 2019)
[18] http://www.telemedaction.org/444783886
[19] http://www.telemedaction.org/442769014
[20] Liu Y, Zupan NJ, Swearingen R, Jacobson N, Carlson JN, Mahoney JE, Klein R, Bjelland TD, Smith MA. Identification of barriers, facilitators and system-based implementation strategies to increase teleophthalmology use for diabetic eye screening in a rural US primary care clinic: a qualitative study. BMJ Open. 2019 Feb 18;9(2):e022594. doi: 10.1136/bmjopen-2018-022594
[21] Habib AR, Wong E, Sacks R, Singh N. Artificial intelligence to detect tympanic membrane perforations. J Laryngol Otol. 2020 Apr;134(4):311-315. doi: 10.1017/S0022215120000717. Epub 2020 Apr 2.PMID: 32238202
[22] Livingstone D, Chau J. Otoscopic diagnosis using computer vision: An automated machine learning approach. Laryngoscope. 2020 Jun;130(6):1408-1413. doi: 10.1002/lary.28292. Epub 2019 Sep 18.PMID: 31532858
[23] http://www.telemedaction.org/441547326
[24] Barbieri C, Cattinelli I, Neri L, Mari F, Ramos R, Brancaccio D, Canaud B, Stuard S. Development of an Artificial Intelligence Model to Guide the Management of Blood Pressure, Fluid Volume, and Dialysis Dose in End-Stage Kidney Disease Patients: Proof of Concept and First Clinical Assessment. Kidney Dis (Basel). 2019 Feb;5(1):28-33. doi: 10.1159/000493479. Epub 2018 Nov 7.
[25] http://www.telemedaction.org/438506259
[26] http://www.telemedaction.org/446583038
[27]http://www.telemedaction.org/446106796
[28] http://www.telemedaction.org/445840641
[29] http://www.telemedaction.org/446734185
[30] Voir référence 26
[31] http://www.telemedaction.org/424171961
[32] http://www.telemedaction.org/434596548
[33] http://www.telemedaction.org/446790475
[34] http://www.telemedaction.org/444652748
[35] https://www.cnetfrance.fr/news/on-a-teste-la-teleconsultation-connectee-une-nouvelle-ere-pour-la-telemedecine-39887565.htm
[36] http://www.fspf.fr/sites/default/files/avenant_15_tlm_vsignee_06.12.18.pdf
[37] La santé connectée pour tous https://www.iom-t.fr/
[38] http://www.telemedaction.org/446897683
[39] http://www.telemedaction.org/446370112
[40] http://www.telemedaction.org/432823147
[41]https://www.legifrance.gouv.fr/affichLoiPreparation.do?idDocument=JORFDOLE000038811571&type=general&typeLoi=proj&legislature=15
[42] http://www.telemedaction.org/443795980
[43] http://www.telemedaction.org/435763092
[44] Kalid N, Zaidan AA, Zaidan BB, Salman OH, Hashim M, Muzammil H. Based Real Time Remote Health Monitoring Systems: A Review on Patients Prioritization and Related “Big Data” Using Body Sensors information and Communication Technology. J Med Syst. 2017 Dec 29 ;42(2) :30. doi: 10.1007/s10916-017-0883-4. Review.
[45] http://www.telemedaction.org/439232997
