Ce thème est retenu en raison d’une émergence prometteuse. L’usage d’algorithmes participe de la médecine de demain, en la rendant plus personnalisée, prédictive, participative et préventive. En matière de prévention, des projets de recherche, des expérimentations, mais aussi des actions ont été lancées sur ce constat dans des domaines aussi variés que la survenue des crises épidémiques, le suivi personnalisé de personnes à risques ou l’amélioration des comportements individuels afin de retarder la dépendance. Des voies prometteuses se dessinent tant à l’échelon individuel et local qu’au niveau national et international. En même temps, le sujet étant relativement récent, différentes questions restent ouvertes. Le choix des modèles et le type de données recueillies en font partie. De même, des impacts commencent à être perçus sur le type de couverture assurantiel, les modèles économiques et, plus généralement les modes de vie, qu’une telle évolution peut entraîner. Ces impacts méritent d’être explorés.

Le groupe Polytechnique-Santé se propose à travers une série de séminaires d'explorer la question suivante : La prévention en santé sera-t-elle algorithmique ?

Pour traiter le sujet, une série de cinq séminaires est envisagée (quatre autres sont placés en réserve). Chacun traite une des facettes de la thématique. Des questions transversales servent de fil conducteur aux discussions. Elles portent en première approche sur : les modèles eux-mêmes (les données et leurs traitements ; leur compréhension) ; les modalités d’adoption tant du côté des patients et des citoyens que des professionnels concernés ; les aspects d’éthique, notamment vis-à-vis du respect de la vie privée de la personne concernée ; les risques d’inégalités dans la diffusion des mesures préventives ; et, enfin, le modèle économique. Mais cette liste n’est pas exhaustive, et sera complétée au gré des échanges. Un document écrit dont le format reste à définir établira enfin une synthèse. Elle rassemblera les éléments de réponse par rapport à la question de départ : la prévention en santé sera-t-elle demain algorithmique ?

Chaque séminaire repose sur les principes suivants. Il est organisé avec un keynote speaker qui traite le thème sous la forme d’une question, et deux personnalités « discutantes » qui réagissent. En complément, deux élèves polytechniciens interviennent, avant un débat avec la salle. La durée est de 1h30.

Programme

1. Suivi personnalisé d’une personne à risque (25 mai, 19h, Maison des Polytechniciens)

Le traitement des données génomiques et de bio-marqueurs, associées à d’autres, permet désormais d’établir des risques de survenue d’une maladie, très en amont. Certaines initiatives voient le jour pour assurer un suivi personnalisé en conséquence. Mais des questions sur la longueur de ce suivi, le modèle économique associé, et les effets sur la vie privée, se posent quant à la pérennité de ces démarches. L’approche personnalisée nécessite également de collecter des données à la fois clinique mais aussi comportementales. Assumer des approches de collecte multimodales est en soi un défi.

Speakers : Fabrice André & Suzette Delaloge (Programme Interception, Gustave Roussy)

Discutants : Emmanuel Bachy (Lyon), Alexis Hernot (Calmedica)

2. Prévention du risque et impact sur la couverture assurantielle en santé (28 Juin, Académie de Médecine)

La connaissance du risque de survenue d’une maladie par les méthodes algorithmiques prédictives remet en cause un principe fondateur de la couverture assurantielle. Si ce risque est connu, sa mutualisation au sein d’un système assurantiel perd de son sens, et une évolution vers l’individualisation des contrats représente une option plausible. Parallèlement, le traitement de données massives permet de suivre les comportements recommandés à l’aide d’outils connectés. Il devient possible avec une montre connectée de savoir si tel ou tel assuré suit les recommandations d’exercice physique, ou autres. Une modulation des contrats peut s’envisager selon le comportement d’observance. La prévention, tant dans son volet prédictif du risque que d’observance des mesures mises en œuvre, semble donc une dimension supplémentaire à intégrer par les assureurs. Mais l’adoption d’une telle approche dépend des contextes culturels. Peut-on envisager des formes d’assurance individuelles fondées sur un contrôle accru des comportements des assurés dans des contextes comme la France ? Si cela apparaît plus plausible dans des contextes libéraux, n’existe-t-il pas plutôt un modèle à la française à créer pour tenir compte de ces nouvelles formes de prévention dans le monde de l’assurance ? Si tel est le cas, quels en sont les fondements ?

Speaker : Eric Carreel (Whitings)

Discutants: Eric Chenut (Fédération Nationale de la Mutualité Française), Thierry Martel (Groupama).

2. La prévention dans la gestion des crises (pandémies et autres) et les modèles prédictifs  (Paris Santé Campus, 3 octobre)

Le traitement de données massives peut aider à analyser les évolutions épidémiologiques d’une crise entre différentes zones géographiques. La pandémie du Covid-19 l’a illustré de manière intense. Au cœur de ces analyses se pose la question de la fiabilité de la prédiction. Peut-on envisager sur la base des modèles une prévision classique, à brève échéance, (ou « forecasting »), ou se restreindre à une prévision immédiate (ou « nowcasting ») ? D’autres questions sur la capacité à collecter les données selon le type de crise, ou encore le sur le rôle de ces modèles pour engager l’action sont au cœur de ces démarches épidémiologiques.

Speaker : Antoine Flahaut (Institut Global de Santé, Genève)

Discutant (e)s : Joëlle Barral (Google), Benjamin Garel (Opérateur de la crise Covid), Stéphanie Combes (Health Data hub)

3. La quête du « bien vieillir » peut-elle bénéficier d’approches algorithmiques fondées sur les données massives ?

Rester en bonne santé et autonome le plus longtemps possible est un enjeu de santé publique. Identifier les bio-marqueurs du vieillissement, et les associer à d’autres données sur les modes de vie paraît une démarche prometteuse pour répondre à l’objectif. Mieux connaître les processus biologiques et comportementaux peut permettre de mettre en place des programmes préventifs afin de prévenir la dépendance. Ce séminaire a pour vocation de faire le point sur une démarche engagée récemment dans ce domaine, le programme Inspire, et d’en tirer des enseignements sur des actions qui pourraient être menés à grande échelle. Quelles sont les connaissances actuelles ? Quels enseignements peut-on en déduire en matière de prévention ?

Speaker : Bruno Vellas (Coordonnateur du programme Inspire, Toulouse)

Discutant (s) : Olivier Guérin (Gériatre, Nice), autre à définir

[1] Etienne Minvielle et Hervé Dumez (i3-Centre de Recherche en gestion) en collaboration avec les membres suivants : Jean-Marc Aubert, Emmanuel Bachy, Joelle Barral, Juline Billiet, Julie Chabroux, Stéphanie Combes, Guillaume Couillard, Benjamin Garel, Karim Hatem, Alexis Hernot, Eric Labaye, Thierry Martel, Dorothée Moisy, Jérôme Nouzarède, Patrick Olivier, Ségolène Perrin, Philippe Peyré, Dominique Rossin, Arnaud Vanneste