Welfare and Social Issues

Docteur Folamour ou: comment j’ai appris à ne plus m’en faire et à aimer les robots

Dans un temps relativement court, le système occidental des soins de santé subira des bouleversements structurels et organisationnels, conditionnés par le vieillissement de la population, l’augmentation exponentielle du nombre de malades chroniques, les progrès techniques et la pénurie de soignants. Une des solutions est l’automatisation des tâches médicales grâce à l’intelligence artificielle. Si le patient devient le seul gestionnaire de son état de santé, que deviennent les travailleurs et acteurs du secteur des soins de santé ?

La santé par les algorithmes

Nous sommes en 2033, Michelle a 87 ans. Elle vit seule dans son appartement, dans ce nouvel immeuble résidentiel conçu pour personnes âgées, dans un quartier aisé à 10km de Bruxelles. Elle adore préparer un joli cake pour ses petits-petits-enfants quand ils viennent lui rendre visite. Elle adore aussi leur parler sur l’écran géant de son salon quand ils rentrent de l’école. Michelle fait partie de cette vague de baby-boomers d’après-guerre. Devenue mamy-boomer, elle est une figure du vieillissement de l’Europe. Michelle a bénéficié tout au long de sa vie de grands progrès médicaux et a vu son espérance de vie prolongée au prix d’une intense prise en charge médicale et sociale, coûteuse en ressources humaines et financières.

Quand Michelle est tombée par terre il y a trois mois, juste après s’être levée de son lit pour aller aux toilettes, son petbot[1] a lancé l’alerte vers les smartphones de son entourage proche (famille, amis, travailleurs sociaux). Le petbot a généré un appel géolocalisé vers le membre le plus proche du domicile de Michelle pour qu’il puisse venir l’aider à se relever.  Le petbot a également envoyé un message d’alerte aux services de secours.

Le service de garde qui supervise la zone où habite Michelle, a reçu instantanément les mesures nécessaires à la prise de décision médicale : son pouls, la régularité de son cœur, sa glycémie, sa température, son niveau de conscience, ses antécédents médicaux. L’équipe de première ligne a attendu le contact visuel avec la personne qui s’est déplacée au domicile de Michelle. Grâce aux données complétées sur l’interface de communication par cette personne, l’algorithme a permis au final de décider de ne pas intervenir médicalement.

Ainsi, grâce à l’automatisation de son environnement proposée par son assurance, Michelle n’est pas restée allongée toute la nuit à attendre les secours, son aide familiale ne l’a pas retrouvée par terre vers midi au moment de l’aider à préparer son repas, elle n’a pas été paniquée et n’a pas appelé l’ambulance, Michelle n’a pas séjourné 5 jours à l’hôpital pour simple surveillance parce qu’elle était restée neuf heures sur le sol froid de sa chambre.

La surveillance à domicile des paramètres physiques vitaux n’est pas le seul outil technologique dont bénéficie Michelle. Sans avoir à manipuler un smartphone ou un logiciel informatique complexe, Michelle est prise en charge de façon optimale : Son hypertension artérielle est suivie chaque semaine, grâce à un discret bracelet-montre. Son petbot enregistre les informations et envoie mensuellement les résultats à l’équipe de la première ligne de soin. L’infirmière fait régulièrement des appels en vidéoconférence pour garder le contact et la prévenir d’un changement de traitement, et n’a plus besoin de la voir régulièrement pour prendre ses paramètres ou vérifier la prise du traitement.

Concernant le traitement médicamenteux, l’intelligence artificielle inclus dans son petbot calcule aussi la modification de la dose de médicament nécessaire en fonction des paramètres mesurés et enregistrés et propose la modification au médecin de l’équipe de première ligne.

Quand le médecin valide la modification du traitement, l’ordonnance est envoyée directement au robot du centre pharmaceutique local, qui fabrique de nouveaux comprimés en 3D, parfaitement adaptés à Michelle, et combinés aux 3 autres médicaments qu’elle doit prendre tous les jours. La nouvelle boite de comprimés est livrée à son domicile le lendemain par un drone autonome, et Michelle confirme bonne réception des comprimés par empreinte digitale ou reconnaissance faciale. Elle insère les comprimés dans son petbot, qui avertit instantanément le médecin du démarrage du nouveau traitement. Quand Michelle en donne l’autorisation, ses proches sont aussi informés des changements apportés à son programme de santé. Grâce à son petbot, Michelle n’oublie jamais de prendre ses comprimés.

Son abonnement Uber Health lui permet de programmer ses trajets vers l’hôpital pour ses examens ponctuels, elle ne doit plus demander de l’aide à sa fille pour l’accompagner. Son frigo intelligent envoie une liste automatique de courses auprès du centre de distribution local. Quand elle doit faire des exercices de gymnastique pour rééduquer son épaule blessée à cause d’une chute, elle utilise les baguettes de batterie virtuelles et joue de la musique, contrôlée par le capteur kinétique[2] de la caméra de sa télévision de salon.

Avec le temps, Michelle a réussi à arrêter de prendre un somnifère pour l’aider à dormir, et elle ne risque plus de chuter la nuit à cause des effets secondaires. Son petbot lance tous les soirs son programme d’aide à l’endormissement avec de la musique, une douce voix et des couleurs réconfortantes. Michelle n’a plus d’angoisse car elle sait que son petbot veille sur elle la nuit et préviendra ses proches en cas de problème.

Tous les aspects de la santé de Michelle, physique, psychique et sociale, ont trouvé une solution de prise en charge automatisée.

Un système de soins de santé vieillissant

L’Europe compte actuellement près de 20% de population de plus de 65 ans. Ce que nous percevons moins c’est qu’une Europe vieillissante va de pair avec une Europe malade et dépendante, la longévité n’étant pas associée à une diminution de la morbidité[3]. Les avancées médicales techniques et thérapeutiques ont en effet permis de prolonger la vie des malades chroniques, mais pas de les guérir complètement.Les projections démographiques sont éloquentes : la proportion d’européens âgés de plus de 65 ans va doubler entre 2010 et 2050, celle des plus de 80 ans va doubler d’ici 2080, passant d’environ 6% à 12%. Le taux de dépendance prend la même ascension, passant de près de 30% à plus de 50% à l’horizon 2080. En 2050 on estime  que 60% de la population européenne sera obèse, le nombre actuel d’obèses ayant triplé depuis 1980. Les cas de cancers et diabètes suivront cette courbe.

Si l’Europe vieillit, les européens qui la soignent vieillissent aussi.  En 2009, 30% des médecins européens étaient âgés de plus 55 ans. Ces médecins ont maintenant plus de 65ans et sont pour la plupart en fin de carrière. Or les soins de santé représentent le secteur économique le plus vaste en Europe, avec près de 17 millions de travailleurs, soit 8% du total des emplois. Ce secteur fait  face à trois défis majeurs :
– la jeune main-d’œuvre n’est pas suffisante pour remplacer les départs à la retraite
– les conditions psychologiques particulières du travail entraîne un turn-over rapide
– les nouvelles technologies nécessitent des formations poussées et continues dans tout le secteur.[4]

Les politiques de santé menées par les Etats européens ne semblent pas répondre de façon adéquate à ces deux paramètres.

D’une part il y a un manque d’investissements dans la prévention pour éviter l’augmentation du nombre de maladies chroniques, ou d’autre part il persiste des mécanismes de restriction des effectifs soignants (via la restructuration et la fusion des organismes de soins, ou via la limitation de l’accès aux diplômes des professions médicales et paramédicales depuis les années 90).

Si entre 1960 et 1990, la densité médicale avait triplé dans la majorité des pays de l’OCDE (sauf au Royaume-Uni et au Japon) conduisant à une situation pléthorique dans certains pays (Grèce, Espagne, Italie et Belgique), après les années 90 la situation stagne et ne parait plus anticiper les besoins à long terme. Car malgré le manque flagrant de données scientifiques justifiant l’utilisation du contingemment pour réguler l’utilisation des soins de santé, la limitation de l’accès à la profession de médecin au moyen de quotas reste la règle à l’échelle européenne.

Depuis la directive européenne du 5 avril 1993, les médecins peuvent circuler librement dans les pays de l’Union et la reconnaissance mutuelle de leur diplôme est facilitée. Cette libre circulation n’a pas été encadrée, n’a pas tenu compte des niveaux de revenus différents, ni des structurations non homogènes des soins de santé de chaque pays membre.

Par ailleurs l’analyse de la démographie médicale en Europe est rendue caduque par deux principaux paramètres :

– l’hétérogénéité de l’organisation de la santé publique d’un pays à l’autre
– le manque de définition identique des professions de santé (par exemple un médecin généraliste en Belgique n’a pas les mêmes compétences ni les mêmes fonctions dans l’organisation des soins qu’un « primary care provider » anglo-saxon).

Malgré la volonté affichée de permettre une libre circulation des professions de santé, la politique de planification médicale est ainsi un des parents pauvres de l’unification européenne, certains ordres nationaux ne se réunissant que depuis 2010 pour travailler ensemble à améliorer l’évaluation des flux migratoires médicaux et leur impact sur le fonctionnement des systèmes de santé des pays européens. [5]

Ce manque apparent de prévoyance politique et d’actions concertées concernant la planification médicale va, à dessein ou pas, transformer en profondeur l’organisation de l’offre de soins.

Quel avenir pour notre système de santé ?

Avec l’éducation, les soins de santé sont le dernier domaine où l’automatisation et l’informatisation ne sont pas encore généralisées. Les nouvelles technologies sont prêtes à fournir un service en apparence individualisé là où le contact humain du service à la personne semble être une bulle inattaquable.

Et même si la population européenne (patients et soignants) reste encore réticente à l’utilisation des nouvelles technologies de santé et au partage de ses données de santé,  la génération qui a grandi avec un smartphone dans la main va vite changer la donne. En comptant seulement ces 5 dernières années, les soins de santé  ont été pris d’assaut par ces nouvelles technologies. Les plateformes privées de consultation en ligne avec un médecin se sont multipliées, les objets connectés mesurant les paramètres vitaux se sont démocratisés, les applications mobiles de suivi médical et de coaching en santé ont explosés, les assurances et systèmes de sécurité sociales ont commencé à rembourser certaines applications, et les Etats ont mis en place des plans e-Santé pour développer la mise en réseau des professionnels et des patients dans le cadre plus global des projets de e-Gouvernement.

Les implications économiques et médicales sont conséquentes, il s’agit non seulement d’un secteur à forte attractivité financière – considéré actuellement comme le plus important à investir par les marchés financiers et les portes de la e-Santé viennent à peine d’être ouvertes à la concurrence privée – mais également de moyens permettant d’économiser sur les coûts de soins de santé. Les  applications mobiles de santé ont représenté 25 milliards de dollars en 2017 dans le monde, Une étude publiée dans The Lancet en novembre 2017, estime que l’adoption généralisée d’applications de santé numériques pour cinq types précis de patients (prévention du diabète, diabète, asthme, réadaptation cardiaque et réadaptation pulmonaire) pourrait permettre au système de santé américain d’économiser 7 milliards de dollars par an.[6]

La fin du XXe siècle a vu se déliter le cloisonnement traditionnel de l’organisation des soins de santé dans les pays industrialisés, les compétences médicales glisser des médecins aux paramédicaux, les tandems infirmier-médecin se généraliser. Le XXIe siècle verra l’avènement de la réparation de l’ADN, des algorithmes de santé à la place de l’expertise médicale et de l’auto-gestion de son état de santé par le patient : l’automatisation des relevés des paramètres de santé libèrera le médecin et l’infirmier de toute une série de tâches répétitives, l’éducation à la santé se transformera en e-learning, les chatbots[7] prendront le relais du suivi médical, les algorithmes collant aux dernières normes scientifiques garantiront une prise en charge de qualité prouvée par la science.

Si la relation soignant-soigné reste la pierre angulaire de l’effet placebo (le sentiment par le patient d’être écouté et pris en charge participe largement à la guérison), les études montrent que l’utilisateur des applications de santé mobile se sent d’avantage soutenu et écouté que dans le système actuel où le médecin est obligé de limiter son temps de contact quand il est surchargé de travail.

L’automatisation de la santé permettra non seulement de gagner du temps dans la gestion des évènements de santé de la population, mais elle permettra également d’abaisser le seuil critique de la densité médicale en soins primaires nécessaire à la prise en charge des demandes de soins la population : nous sommes face à un changement majeur de santé publique, qui concerne la prise en charge des problèmes de santé, la politique de prévention et l’organisation des systèmes de soins de santé.

En vieillissant Michelle sera le témoin de la transformation de pans entiers de spécialités médicales: à la place du radiologue, un logiciel intelligent analysera les images de son scanner pour vérifier que son cancer reste en rémission ; quand elle aura besoin d’insuline pour contrôler son diabète, un appareil implanté dans son ventre calculera automatiquement les doses à délivrer sans l’aide du néphrologue ; et si Michelle a un accident de voiture qui abîme son ventre, l’impression en 3D de tissus humains et d’organes entiers accélèrera le travail du chirurgien. Les assurances en santé que Michelle devra prendre ne se passeront plus d’outils si précis de diminution du risque. Et Le futur petit-petit-enfant de Michelle pourrait bénéficier d’un diagnostic génétique et de possibilités de réparation.

Une réorganisation inévitable

Cette automatisation de la santé s’accompagne de problématiques bien spécifiques : les bases privées de données médicales de patients apportent le risque de ne pas respecter le secret médical et laissent la porte ouverte à plus de commercialisation des données médicales, plus de profilage algorithmique (même si ce dernier est encadré par la nouveau règlement européen sur la protection des données – GDPR), l’éducation et la formation de la population à l’auto-gestion et à la manipulation des outils informatiques deviennent incontournables, la consommation énergétique est multipliée, l’accès à ces nouvelles technologies sera source d’inégalités, la consommation trans-nationale et virtuelle des soins de santé rend la politique de santé publique difficile à organiser et à anticiper à l’échelle d’un état.

La révolution de la médecine préventive et réparatrice, portée par les innovations en génétique, va modifier en profondeur la prise en charge médicale et rend obsolète la médecine curative, il est donc indispensable de repenser rapidement la formation des soignants. La formation est à remettre en question, d’autant plus vite que l’éducation et l’organisation des soins de santé sont des systèmes à forte inertie et ne feront pas le poids face au dynamisme affiché du secteur des nouvelles technologies. Demain, le patient aura encore besoin de médecins mais ceux-ci devront travailler main dans la main avec ingénieurs et informaticiens pour créer et encadrer les outils de la santé.

 

[1] Appareil robotisé gérant une série d’algorithmes décisionnels (version améliorée et mobile de Google Home ou Amazon Echo), pouvant prendre l’apparence d’un animal de compagnie.

[2] Suivi et analyse des mouvements dans l’espace

[3] Etat de ce qui est malade

[4] https://ec.europa.eu/health/workforce/policy_fr

[5] Observatoire Européen de la Démographie Médicale  http://www.ceom-ecmo.eu/

[6] “Does mobile health matter?” The Lancet Vol 390 Nov 18, 2017 http://www.thelancet.com/pdfs/journals/lancet/PIIS0140-6736(17)32899-4.pdf

[7] Logiciel de conversation autonome répondant à des mots-clés

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