Inesia, une plateforme pionnière qui démontre l’intérêt d’une approche régionale en e-santé

Par Hugo Bonnaffé
Publié le 3 février 2022
Lecture : 11 min.
En septembre 2020, l’association PRIeSM (plateforme régionale d’innovation en e-santé mutualisée) lançait la plateforme Inesia. Pionnière en France, cette initiative portée par la région Grand Est fédère différents acteurs de la santé - hôpitaux publics, médecins libéraux et startups de la HealthTech - dans le but de favoriser l’innovation. Concrètement, cette initiative permet de mutualiser des données (sous réserve que les patients y consentent expressément lorsqu’il s’agit de données médicales), une infrastructure technique pour les traiter grâce aux techniques d’intelligence artificielle, et des savoir-faire, notamment en matière d’interopérabilité des données et de conformité à la réglementation en vigueur. Mise en oeuvre à la veille de l’épidémie de COVID-19, la plateforme Inesia a d’ores et déjà pu démontrer la pertinence d’une approche régionale dans le suivi épidémique. Nous faisons le point sur ce projet, qui inspire nos voisins européens, avec Gaston Steiner, président de PRIeSM et Driss Aït Mani, directeur stratégie et transformation digitale chez Coreye, l’entité de Pictime Groupe dédiée à la e-santé.
2 #Santé

Comment ce projet est-il né ?

Gaston Steiner: La région Grand Est est à l’origine du projet, qui bénéficie également du soutien de l’Eurométropole de Strasbourg. Une étude de faisabilité a été lancée dès 2017. Dans la foulée, des acteurs comme l’IRCAD, l’IHU etle CHU de Strasbourg, l’Union Régionale des médecins Libéraux du Grand Est, le Pôle de compétitivité Biovalley France ou l’agnce régionale d’Innovation Grand E-nov se sont réunis au sein de l’association PRIeSM, qui supervise la mise en œuvre. L’idée d’Inésia (pour « innovation en e-santé et en intelligence artificielle ») était de stimuler l’innovation en mutualisant des moyens techniques et humains. Une idée en phase avec l’ambition de construire à Strasbourg un pôle de d’expertise, et même une « vallée européenne de l’IA », en associant hôpitaux publics, médecins libéraux, laboratoires de recherche et startups évoluant dans la MedTech, la BioTech et la DeepTech.

Driss Aït Mani : Cette plateforme est unique en Europe. Rétrospectivement, on peut y voir une action militante face à l’appétit des GAFAM, qui ne cachent pas leur appétit pour le marché de la santé. De fait, la plateforme garantit la souveraineté des données. Toutefois, au début de l’histoire, il y avait surtout la volonté de construire, par le bas, une démarche pour améliorer la prise en charge des patients, identifier des facteurs locaux dans l’apparition de certaines pathologies… Bref, de mettre en commun des savoirs et des données, pour faire grandir la connaissance, notamment en détectant des corrélations, ce que permet l’Intelligence artificielle.

 

Une démarche complémentaire à celle du Dossier médical partagé (DMP) initiée par la Sécurité sociale, qui permet de fluidifier le partage d’informations au sujet d’un patient entre différents praticiens ?

Gaston Steiner : À la différence du DMP, le but de la plateforme Inesia n’est pas de consigner les informations individuelles d’un patient dans le but d’organiser son parcours de soin, ce qui est le rôle de la Sécurité sociale. Ce qui nous intéresse, c’est d’extraire de la connaissance à partir d’une masse d’informations non nominatives, de segmenter et de « profiler » les patients pour établir des liens inédits, vérifier des hypothèses. L’objectif de cette plateforme est d’opérer des recoupements à une échelle qui dépasse les capacités de traitement du cerveau humain. Ceci pour imaginer des solutions innovantes dans les domaines de la prévention, la détection précoce de pathologies ou encore la continuité thérapeutique entre l’hôpital, la ville et le domicile par exemple, l’objet du projet continuum+. Des solutions qui profiteront à l’ensemble des praticiens et à leurs patients une fois leur pertinence dûment évaluée.

Je peux également citer, dans le domaine médico-social, le cas d’une grande association de services d’aide à domicile, qui détecte les risques de dénutrition à partir de données fournies par des objets connectées, dans le but de générer des alertes et d’optimiser les prises en charge.

Driss Aït Mani :  Les hôpitaux, les médecins libéraux, les pharmacies, les kinésithérapeutes et autres professions médicales, tous ces acteurs détiennent et produisent des données. Mais ces données sont enfermées dans des logiciels qui ne s’interfacent pas. La logique administrative de facturation à l’acte fait qu’il n’y pas réellement d’incitation à partager les données, au-delà de ce qui est nécessaire pour le suivi du patient.

En fédérant autour d’une plateforme commune les acteurs de l’écosystème régional de la santé au sens large, on souhaite voir émerger une approche populationnelle de la santé. En faisant discuter les données entre elles, et en les confrontant à des données publiques qui objectivent des facteurs socio-démographiques, géographiques, environnementaux (qualité de l’air…), comportementaux (travail, alimentation, déplacements…), on découvre des corrélations pertinentes, qui valident la pertinence d’une approche globale de la santé. Ainsi, l’absence d’un médecin spécialiste dans un rayon de 50 km peut s’avérer plus déterminante pour comprendre et prédire l’état de santé d’une personne atteinte de tel type de pathologie chronique… que les examens ou les soins cliniques eux-mêmes.

 

L’approche régionale s’oppose-t-elle au Health Data Hub bâti à l’échelle nationale ?

Gaston Steiner: Les deux échelles sont complémentaires. Dans le cas de l’épidémie de COVID-19, l’approche territoriale a par exemple permis de projeter la propagation du virus quartier par quartier, en tenant compte des données socio-économiques, des déplacements de population, des lieux de brassage que sont les stades, les grands magasins ou les transports publics. Le service PredictEST basé sur Inesia est ainsi devenu un véritable outil d’aide à ladécision pour les décideurs et élus locaux, appelés à se prononcer sur le maintien ou l’annulation de tel événement, marché de Noël, etc. La même approche territoriale pourrait se révéler très utile dans le cadre d’un plan canicule.

À l’inverse, dans le cas de la pharmacovigilance ou encore pour les maladies rares, la masse de données analysables qu’offre une échelle supérieure est prépondérante sur l’origine des données.

Nous travaillons donc en bonne intelligence avec le Health Data Hub, comme avec d’autres plateformes en Europe. Ainsi le projet Clinnova associe la région Grand Est et ses voisins frontaliers, le Luxembourg, la Suisse et l’Allemagne pour améliorer la compréhension de maladies rares et inflammatoires.

 

De quelle manière Coreye participe-t-il à ce projet ?

A quels défis techniques la mise en œuvre de cette plateforme vous a-t-elle confronté ?

Driss Aït Mani : Coreye assure notamment l’assistance à maîtrise d’œuvre de la plateforme, c’est-à-dire la coordination entre différents partenaires techniques certifiés HDS de la plateforme mais aussi avec des prestataires spécialisés en IA comme Alicante qui travaille sur les algorithmes de prédiction.

Avec mon équipe, j’interviens également sur la structuration des données et leur standardisation selon des normes européennes. Il s’agit de libérer les données des formats propriétaires dans lesquelles elles sont stockées par les différents logiciels, et de normaliser des données enregistrées sous différents formats par des appareils hétérogènes (relevés de tension, taux de glycémie…). Suivant le cadre d’interopérabilité des données de santé édicté par le ministère de la Santé, nous nous appuyons sur la solution Better Care, qui implémente le standard OpenEHR pour le stockage des données (utilisé par de grands Länder allemands, le Luxembourg, mais aussi par la NHS, le Ministère de la santé britannique) ainsi que sur le standard FHIR pour les flux de données . Enfin, nous apportons un soin particulier à l’usage d’outils de datavisualisation afin de restituer et de valoriser tout le travail « technique » réalisé par la plateforme et le mettre à disposition des tableaux de bords ergonomiques aux utilisateurs finaux.

 

En pratique, qui peut accéder à la plateforme Inesia, et pour y faire quoi ?

Gaston Steiner : Inesia est constitué de 3 éléments : la plateforme technique agréée pour héberger des données de santé (HDS), qui permet de stocker, structurer, sécuriser et traiter des données ; une gouvernance avec un comité scientifique qui se prononce sur la pertinence des projets proposés, notamment sous l’angle de l’éthique ; et une expertise juridique pour accompagner les porteurs de projets dans la mise en conformité de leurs idées et prototypes avec la réglementation et les référentiels en vigueur.

Partant de là, un laboratoire de recherche tout comme une startup peut solliciter l’accès à la plateforme pour chercher des corrélations entre son propre jeu de données et les données présentes dans le Datalake (données publiques, données de santé pseudonymisées…), via son propre algorithme ou ceux mis à disposition. Les utilisateurs de la plateforme sont les responsables de traitement, mais nous leur fournissons un environnement qui respecte les standards et les normes, ce qui leur facilite grandement le travail.

La mutualisation des moyens permet des coûts d’onboarding peu élevés, en regard de ce qu’il faut déployer pour monter sa propre plateforme d’IA.

 

Quel est, justement, le modèle économique d’une telle plateforme ?

Gaston Steiner : Les innovations en santé créent de la valeur en ouvrant la voie à une médecine plus efficace : détection précoce d’une pathologie, prévention grâce à une meilleure connaissance des facteurs de risque, meilleur suivi et observance des traitements… In fine, les patients sont mieux soignés, et les soins coûtent moins cher au système de santé. Développer ces innovations nécessite du temps et de l’argent. C’est pourquoi nous souhaitons associer acteurs publics et acteurs privés, créer des synergies. Le marché de la santé est un marché mondial ; au-delà du bénéfice pour les patients de la région et du pays, il y a aussi des enjeux économiques, des emplois à la clé et le rayonnement d’un savoir-faire. Aussi, pour le moment la rentabilité de la plateforme est secondaire par rapport à sa capacité à booster l’innovation, à permettre des transferts de technologies entre la recherche académique et startups…

Driss Aït Mani :  Dans un contexte où l’on remet sur la table le projet de « grande sécu », les mutuelles ont tout intérêt à chercher comment elles pourront créer de la valeur. La prévention est l’une de leur mission essentielle, et ce type de plateforme préfigure peut-être ce vers quoi elles devraient tendre pour contribuer utilement à l’amélioration du système de santé et fournir un accompagnement différenciant à leurs clients, en tenant compte des enjeux liés à l’UX, à la sécurité des données, au respect de leur confidentialité…

C’est l’un des enseignements que nous retirons de cette expérience, dont nous discutons souvent avec nos clients, mutuelles ou groupements de pharmaciens, qui réfléchissent à la digitalisation de leur métier et de leur services.


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