DiGi'Health Days 2026 : Comment les assistants numériques peuvent-ils contribuer à augmenter votre pratique ?

A l'hôpital - Réalité terrain, par Pr Anne-Claire Lukaszewicz & Stéphane Kirche

Transcription de la vidéo

Anne-Claire, bonsoir, on va démarrer avec vous. Donc vous êtes Cheffe de service anesthésie-réanimation aux Hospices civils de Lyon. Donc voilà, on rentre avec vous dans le réel clinique hospitalier. L'anesthésie, c'est un terrain particulièrement intéressant, je pense, pour les assistants numériques et pour l'IA, parce qu'ils concentrent énormément de données avant, pendant, après l'acte, tout ce parcours périopératoire avec une forte exigence d'anticipation.

Qu'est-ce qu'un assistant numérique peut réellement apporter dans un environnement aussi riche en données et aussi exigeant cliniquement ?

Bonsoir. Alors plein de choses, en fait, cet assistant numérique. Alors comme les autres médecins, comme ça a été abordé précédemment par les précédents intervenants, on a la question de la surcharge de travail, la question de l'acquisition de données nouvelles, permanentes. Je rajouterais la surcharge administrative, bien sûr, mais j'ajouterais le problème des patients non francophones ou qui ont des problèmes en français, qui, alors qu'on est dans une période critique de leur vie, on doit préparer des interventions pour l'anesthésie, de ne pas bien pouvoir leur passer les messages clés. Donc, je pense que les assistants numériques pourraient aussi nous aider là-dessus.

Puis bien sûr, on a des patients de plus en plus lourds, de plus en avec des pathologies de plus en plus sévères et donc complexes. Et donc un assistant numérique pourrait nous apporter énormément d'aide pour nous aider à faire la synthèse de l'histoire du patient.

Et comme ça a été très bien dit précédemment, ça changerait la qualité relationnelle de la consultation et l'abord qu'on aurait du patient. Donc, on est en anesthésie-réanimation et à l'hôpital en général, on n'est pas très différent des autres médecins, avec quelques spécificités, effectivement, parce qu'on a besoin de faire une synthèse très large pour préparer les interventions. Et donc avoir cette synthèse large, ça nous demande un travail en amont des consultations, puis en aval des consultations, pour pouvoir vraiment préparer l'acte chirurgical, en particulier avec l'acte anesthésique pour l'acte chirurgical.

Donc ça nous demande énormément de stratégie d'évaluation des risques, d'anticipation de ces risques. Et puis, vous verrez aussi, on en reparlera après, mais on a tout un, parcours périopératoire. Donc on s'intéresse maintenant, on n'est plus juste des anesthésistes en peropératoire autour de l'intervention, mais on est plutôt dans une stratégie de périopératoire, donc bien en amont et bien en aval de l'acte chirurgical et même après le retour à domicile, après que le patient ait quitté l'hôpital.

Et ces hospitalisations, elles sont de plus en plus courtes. Donc, on a besoin d'avoir encore plus de visibilité de nos patients en amont et en aval.

Donc, tous ces assistants devraient pouvoir aussi nous aider à suivre nos patients, comme ça a été un petit peu évoqué déjà, dans ces périodes-là.

Alors, encore une fois, on peut parler de la discipline d'anesthésie-réanimation. C'est un exemple, mais en fait, chaque médecin ou chaque discipline peut finalement travailler un parcours de patient un peu idéal et que j'ai symbolisé par des pavés numériques parce qu'en fait, on a l'impression qu'au tout au long de ce parcours, alors pour nous, c'est préopératoire, peropératoire, postopératoire et post-hospitalisation, on peut faire des petits pavés comme ça avec différentes activités, différentes tâches, différentes choses à atteindre et qu'il faut suivre au cours du parcours du patient.

Et on a déjà parlé des données médicales partagées, d'avoir la planification, l'évaluation du risque. En préopératoire, on a une grande chance si on pouvait avoir les données connectées du patient, puisque les patients sont de plus en plus connectés. Et au lieu d'essayer de l'interroger avec des questions très précises, si on pouvait récolter des données à partir de ces objets connectés portés, ce serait probablement plus intéressant et plus rapide à interpréter que l'interrogatoire simple du patient.

Donc on pourrait probablement être, plus pertinent. On sait que c'est à disposition, les patients sont déjà connectés, mais il faut encore travailler la fiabilité des données, le fait qu'elles soient effectivement exploitables, qu'on ait le temps de l'exploiter. Donc, on voit bien que c'est atteignable, mais maintenant, la mise en œuvre, enfin, peut-être que Stéphane nous en dira plus après. La mise en œuvre, c'est encore une autre part.

On a aussi la question, donc on a ce qu'on appelle les jumeaux numériques. C'est-à-dire qu'à partir de ces données, on est peut-être capable de pouvoir modéliser ce que va faire le patient si on lui applique un certain traitement ou une certaine stratégie de prise en charge, ce qu'on appelle les jumeaux numériques. Et ça, ce serait quand même fabuleux de savoir si, à partir d'un patient et de sa complexité, avec ce qu'on a prévu de lui appliquer, qu'est-ce qu'on peut attendre comme évolution ? Est-ce que finalement, c'est le plus adapté ou au contraire, il faut qu'on réajuste ce qu'on a choisi de mettre en place ?

En peropératoire, il y a bien sûr, on monitore toutes les composant de vie, toutes les constantes, ce qu'on appelle constantes vitales, toutes les variables, parce que tout varie tout le temps chez les patients. On compile tout ça à longueur de temps, mais finalement, on l'observe. Quand on a la tête tournée, ben c'est un peu plus perdu comme information. Et on peut imaginer, parce qu'il y a déjà des gens qui travaillent dessus, de suivre ces valeurs comme la pression artérielle, la fréquence cardiaque, la saturation en oxygène, comme ça, tout au long. Ça, c'est toujours fait, mais de, d'essayer de prévoir les événements et les accidents ou les évolutions qui pourraient être délétères pour le patient au cours de l'anesthésie.

Et puis, on peut imaginer aussi que ces variables, l'évolution de ces variables, soient couplées à l'administration d'un traitement, ce qu'on appelle la boucle de l'anesthésie. On mesure quelque chose et on est capable d'administrer le traitement de façon automatisée. On voit bien que ça a des limites. C'est là où ça a déjà été dit. Il faut toujours qu'on ait une capacité à revenir et reprendre la main. Le médecin doit pouvoir reprendre la main.

Et en anesthésie, on a même un concept qui vient d'émerger qui s'appelle la consultation endormie. Ça, c'est l'idée qu'il y a tellement de, d'événements pendant une intervention, il y a tellement de choses qu'on mesure, qu'on est peut-être capable de les évaluer et de savoir finalement quelle est la condition du patient sous-jacent et que peut-être, on peut détecter des choses qu'on n'avait pas détectées à l'interrogatoire, que même le patient ne savait pas, que même son entourage médical ne savait pas et qu'on va pouvoir finalement exploiter après l'intervention, après la période hospitalière, pour pouvoir vraiment dire : ben là, ce patient, il a peut-être besoin d'avoir un suivi chez un cardiologue parce que ce petit événement per anesthésique, et ben ça, c'est peut-être associé à ce type de pathologie. Il faut donc l'orienter vers un cardiologue, par exemple.

Ce qu'on appelle la consultation endormie, que je trouve assez poétique. Et en tout cas, il y a déjà des équipes qui travaillent dessus.

En postopératoire, bien sûr, la détection des complications postopératoires, toujours par le suivi, l'optimisation des parcours, l'évaluation de nos performances dans les parcours. Ça, je pense que Stéphane va pouvoir nous en parler aussi. Et puis, encore une fois, en post-hospitalisation, continuer à suivre les patients avec leur, toujours leurs outils connectés. On doit pouvoir avoir beaucoup d'informations. Et même s'ils sont en dehors de l'hôpital, on peut encore avoir un suivi qualitatif correct. Il y a beaucoup de choses qu'on pourra bien sûr intégrer qui ont déjà été abordées.

Donc en fait, on est tout le temps en train d'essayer de porter des concepts qui s'appellent la médecine des trois P, la médecine de précision, la médecine prédictive, la médecine personnalisée et la médecine participative, c'est-à-dire avec le patient qui participe à sa prise en charge.

Et en fait, on a l'impression quand même qu'avec les assistants numériques, on devrait pouvoir atteindre ces objectifs-là, donc, que ça reste pas juste des vœux pieux, mais que ce soit vraiment, atteignable par beaucoup de, d'assistants, en particulier numériques.

Les limites de tout notre projet, ça a un petit peu déjà été évoqué, et ça, je pense que Stéphane en dira beaucoup plus que moi, c'est l'interopérabilité de tous nos systèmes. Il faut que tous les systèmes, on voit bien qu'entre le préopératoire, le peropératoire à l'hôpital, puis le postopératoire, les différents intervenants autour du parcours patient, les différents acteurs autour du parcours patient, chacun peut avoir son système. Il faut que tout le monde se parle et que tous les systèmes se parlent. Donc ça, on sait que c'est difficilement atteignable.

Les enjeux d'éthique autour de tout ça, d'environnement et de risque énergétique autour de ce traitement des données qui sont aussi un aspect qui reste une limite.

Et puis la validation clinique. Il y a encore une fois, il y a beaucoup de choses qui sont déjà en cours, mais il faut que ce soit validé. Il faut qu'on arrive à, asseoir, vraiment l'utilité des choses et le fait que ce soit reproductible d'un système à un autre, d'un lieu à un autre. Et tout ça, c'est pas encore obtenu.

Les enjeux, garder le sens critique clinique, ça a été évoqué, que le médecin garde la main, l'aide à la décision, et puis la formation des médecins, c'est-à-dire qu’est-ce qu'on doit tous être des médecins, très geeks, capables de gérer tout ça ? Ou est-ce qu'il faut que certains membres des équipes soient capables d'accompagner les autres pour qu'on avance là-dessus, et qu'on puisse parler avec nos collègues du métier du numérique pour qu'on puisse transmettre nos besoins, avoir des solutions qui soient adaptées à ce dont on a besoin.

Merci beaucoup Anne-Claire. Merci pour ces éléments. Donc vous nous montrez qu'effectivement, vous êtes dans un univers saturé de données. Ces variables dont vous nous parliez tout à l'heure, que l'enjeu n'était pas simplement de collecter l'information, mais d'arriver à la rendre utile, de la transformer en vigilance utile et en capacité d'anticipation, comme vous l'avez dit dans votre propos.

Stéphane, avec vous, j'aimerais aborder l'autre versant du sujet, puisque vous êtes un expert e-santé. Vous travaillez dans des établissements hospitaliers côté, informatique, on va dire, pour le dire simplement. Comment est-ce qu'on fait qu'un assistant numérique, même très performant, ne crée pas de valeur, s'intègre pas dans une architecture cohérente avec une gouvernance ? Quels sont les vrais enjeux du déploiement à l'hôpital aujourd'hui ?

Alors, ils sont nombreux les enjeux. Très clairement, pour répondre à cette première question. Le premier enjeu, c'est qu'on ait effectivement un système qui s'intègre à un écosystème existant. Voilà. Et pour ça, il y a plusieurs points.

Il y a une révision peut-être complète des fois de notre infrastructure, architecture du système d'information. On y reviendra dans le contenu tout à l'heure. Et aussi un système qui soit, adopté, pour lequel, finalement, les professionnels de santé adhèrent. Et donc ça veut dire qu'il répond déjà avant tout à un besoin. Souvent, on est plutôt dans l'inverse et on vient installer des systèmes qui s'installent juste à côté des organisations et qui n'obligent pas non plus à reprendre et à réviser peut-être la manière dont on travaille et la manière dont, finalement, on a l'habitude de prendre en charge le patient.

Donc, à la fois un système qui répond à un besoin, un système qui peut-être met en cause la manière dont on va l'intégrer dans notre écosystème hospitalier et puis à la fois la remise en question de nos habitudes, de notre pratique pour intégrer parfaitement les performances du système.

Alors, justement, à ce propos, Anne-Claire a soulevé quand même pas mal de sujets, en tout cas a illustré le fait que l'hôpital, de mon point de vue, est un peu au pied du mur. A la fois, il doit répondre à une explosion du besoin et de la demande en soins, mais il est vrai aussi qu'il fait face à des ressources qui sont de plus en plus fragiles ou limitées.

Les ressources, qu'elles soient médicales, soignantes, en tout cas financières. Et ça l'oblige aujourd'hui à sortir déjà du tout hôpital. Ça, c'est extrêmement important de mon point de vue, mais également à renforcer le lien avec la ville. La ville, les maisons de santé, la médecine libérale au sens large et puis surtout se tourner vers son territoire.

Et là, on est dans une logique, évidemment, de gradation des soins. En tout cas, ça l'oblige à se transformer et à revoir ses organisations. Alors, évidemment, souvent dans ces situations et dans ce contexte, on l'a vu, on l'a évoqué depuis tout à l'heure, finalement, le numérique en santé apparaît comme un peu la solution magique. C'est en partie vrai. La seule chose, et ça a été dit, on voit bien depuis quarante ans les effets qu'a pu avoir le déploiement de l'informatique hospitalière dans nos structures, c'est une augmentation de la charge mentale.Depuis tout à l'heure, on parle de l'inverse.

Et donc, on a aussi construit, des montagnes de données, je crois que c'est important aussi d'en parler, qui sont souvent isolées, dans différents, silos, donc sans valeur vraiment ajoutée, en tout cas pour les professionnels de santé.

Alors, maintenant, on parle d'IA, c'est extrêmement important. l'IA, c'est pas le sujet d'hier, c'est le sujet d'aujourd'hui et de demain. Si on s'attache d'ailleurs à quelques chiffres le baromètre de l'IA à l'hôpital qui avait été réalisé par UNIHA l'année dernière et pour lequel on a eu les résultats en fin d'année dernière, on voit bien que déjà 66 % des professionnels de santé considèrent que l'IA, c'est plutôt une chose qui est perçue de façon positive. C'est plutôt intéressant, mais dans le même temps, il y en a 36% qui nous disent qu'ils utilisent l'IA générative comme outil du quotidien dans le cadre de la prise en charge du patient. Et ça, c'est un petit peu plus gênant.

Donc, on voit bien que si on veut une IA qui soit une IA qui soit un levier de performance, comme on l'évoque depuis tout à l'heure, il faut absolument que ce soit une IA qui réponde à un besoin, et je l'ai déjà dit, qui soit adoptée, qui s'intègre à l'écosystème. Une IA de confiance, ça veut dire une IA sur lequel on va baser l'ensemble de nos données cliniques sur des données de qualité.

Et là, évidemment, on a plusieurs référentiels qui aujourd'hui nous guident sur ces questions. On a celui de la DAF, on a celui de la HAS qui est paru il y a quelques jours sur l'intelligence artificielle dans le contexte de soins auquel moi, j'ai pu participer, et qui me semble-t-il, est plutôt intéressant. En tout cas, je vous renvoie à cet outil qui peut vous accompagner en tout cas dans le déploiement des outils d'intelligence artificielle. Ça nous renvoie à la question de la donnée.

Alors nous, on a fait un choix, qui est un choix peut-être osé, maintenant il y a quelques années, mais qui est en train, je dirais, de rentrer dans les logiques d'architecture des systèmes hospitaliers. En tout cas, quand j'en parle avec un certain nombre de collègues, c'est non plus tout baser sur la convergence applicative, mais de se dire que finalement, on a peut-être intérêt à partir sur la convergence par la donnée. Alors, plusieurs effets à cela. Évidemment, finit l'urbanisation en silo. On est plutôt sur une urbanisation que moi, je qualifierais d'augmentée.

Pourquoi elle est augmentée ? C'est tout simplement que l'ensemble de la production de vos données, de l'ensemble des outils, par exemple d'anesthésie, du bloc opératoire, ça peut aller jusqu'à trois cent cinquante applications en moyenne sur un GHT quand même, vont venir converger, en tout cas, vers un même outil qui est un concentrateur de données de santé. Et ça devient le socle, finalement. Et ce système qui va vous permettre déjà de dépasser les problèmes d'interopérabilité. Vous l'évoquiez tout à l'heure parfaitement, professeur. En fait, aujourd'hui, quand on passe d'un service à l'autre, ça dialogue pas.

C'est pas la faute des hospitaliers. C'est peut-être aux éditeurs de faire quelques efforts là-dessus. Je crois qu'il y a un certain nombre de programmes qui sont lancés au plan national pour améliorer ces systèmes-là. Il y a des formats qui existent comme le FHIR. Et aujourd'hui, le concentrateur de données, au lieu d'être concentré, vous permet d'avoir de la donnée structurée, disponible, de qualité, qui va pouvoir venir alimenter vos systèmes d'intelligence artificielle, vos systèmes que vous allez en fait mettre, je dirais, en exploitation dans votre environnement. Parce qu'on sait très bien qu'un outil d'intelligence artificielle, d'une structure à l'autre, ne va pas forcément se comporter de la même manière.

Donc l'objectif, c'est de pouvoir, sur la base de vos données, pouvoir exploiter vos systèmes d'intelligence artificielle. Fini l'interop, merci la gouvernance de la donnée. Pourquoi ? Parce que dans le même temps-Il est extrêmement important de mettre aussi la gouvernance associée à l'ensemble de ces données. La CNIL nous l'oblige. C'est important de le faire parce qu'on va devoir de faire des choix éclairés. Quelles données ? Pour quelle utilisation ? Et évidemment, ça rejoint toutes les questions liées à l'intelligence artificielle, à l'urbanisation, en tout cas, de notre système.

Mais pour être concret, aujourd'hui, nous, sur notre territoire, on a mis en place un certain nombre d'outils, et très concrètement, par exemple, l'automatisation des plannings des professionnels de santé. Ça, c'est libérer trente à quarante pour cent du temps cadre soignant qui peut se fixer beaucoup plus sur les besoins de ses équipes, sur les besoins du service et re-participer, j'ai envie de dire, au projet institutionnel, là où malheureusement, depuis quelques années, ils avaient été obligés de s'éloigner.

Le codage PMSI, on est vraiment, on se base en tout cas sur des outils qui permettent l'optimisation. Un travail formidable est réalisé par nos DIM. Bien là, on vient en rajouter une petite couche et ça les accompagne en tout cas pour aller encore plus loin dans la valorisation des actes qui sont à réaliser et l'activité qui est réalisée dans nos établissements de santé.

Les comptes-rendus automatisés, les comptes-rendus de consultation. Donc nous sommes typiquement en train d'essayer trois outils qu'on est en train de performer, j'ai envie de dire, et on retiendra l'outil qui correspond le plus à notre pratique, à notre environnement et aux besoins de nos professionnels de santé. On trouvera une réponse à coup sûr.

Mais typiquement, là, on a un peu un trou dans la raquette. C'est-à-dire que on va avoir un outil qui va nous permettre de faire des comptes-rendus automatisés de façon plus ou moins intégrée dans notre DPI ou en lien avec le DPI. Malheureusement, il y a encore quelques étapes de copier-coller à réaliser qui peuvent induire de nouvelles erreurs et ça, ce n'est pas satisfaisant encore. Donc, on voit bien qu'il y a encore des effets, en tout cas côté éditeur, à faire pour pouvoir intégrer l'ensemble de ces systèmes.

Sur le plan clinique, historiquement, l'imagerie, j'ai envie de dire, c'est quelque chose qui est aujourd'hui connu, répandu et acquis par tout le monde. En tout cas, nous, on travaille avec une marketplace de l'IA qui permet d'aller piocher les outils dont les professionnels de santé ont besoin. Ça peut être côté des urgences pour détecter les fractures, mais ça peut être pour renforcer, en tout cas, la détection de boules, de pathologies, côté, imageur, et ça, c'est en tout cas radiologue, et ça, c'est extrêmement important.

On travaille aussi sur le versant pharmaceutique, toujours plugué à notre, concentrateur de données de santé, où là, on va pouvoir finalement suivre la prescription médicamenteuse, mais aller jusqu'à l'identification du risque iatrogénique.

Et puis, le patient, on en parlait tout à l'heure, c'est aussi hors des murs. Et donc aujourd'hui, on est en train de pluguer un outil d'intelligence artificielle, toujours sur notre concentrateur de données de santé, qui va permettre, au travers d'objets connectés, réaliser une collecte de données et pouvoir prédire éventuellement la dégradation de l'état de santé du patient depuis son domicile et alerter l'ensemble de la chaîne, hospitalière et de prise en charge du patient ainsi que la médecine de ville.

Tous ces efforts aussi, sont orientés aussi côté administration. Aujourd'hui, on fait des comptes-rendus de réunions de façon très automatisée. C'est très efficace et je le conseille à tous. Ça vous fait gagner deux à trois jours sur réalisation des comptes-rendus dans votre quotidien. Donc ce n'est pas que clinique, ça peut être aussi, je dirais, un apport institutionnel élargi, en tout cas aussi à l'échelle du, GHT. Il n'y a pas de raison que l'ensemble des établissements d'un même GHT ne bénéficient pas de ces avancées technologiques, mais également sur tout le flux patient, logistique.

Alors, flux patient, on en parlait tout à l'heure. Nous, aujourd'hui, on a une IA qui tourne, du côté du service des urgences qui nous permet de prédire à cinq jours le niveau d'activité, des urgences, le nombre de passages aux urgences et d'organiser tout le flux, qu'il soit logistique, brancardage, l'appel aux transports sanitaires, voire même la réservation de lits dans les étages. Et pourquoi pas demain pluguer les outils d'intelligence artificielle, de planning automatisé et se dire que finalement, c'est toute une chaîne qui se tient à partir des urgences. Je crois que ça fait à peu près quarante ans qu'on essaye d'atteindre cet objectif collectivement.

Sur le plan de la cybersécurité, évidemment, quand vous mettez en place un concentrateur de données cliniques qui est hébergé à l'extérieur et qui vous permet d'avoir toute la production de données de votre établissement, où vous venez pluguer aussi vos systèmes d'intelligence artificielle, finalement, c'est un bon niveau de résilience et donc, vous répondez à quasiment à 100% à ce que peut attendre, en tout cas, la Haute Autorité de Santé sur les questions liées à aux plans de reprise d'activité et de continuité d'activité.

Tout ça, je vous le dis aussi toujours en référence, par exemple, au document ANAP. On fait bien la différence quand même entre ce qui va être du niveau de l'intelligence artificielle dite clinique et celle qui est un peu plus généraliste, parce que souvent, on va être en condition de dispositifs médicaux, au même titre qu'on le traitait dans l'environnement biomédical.

Aujourd'hui, il faut considérer quand même que ces outils sont avant tout des outils d'informatique biomédicale. Ça, c'est extrêmement important. Pourquoi ? Parce que, à plusieurs niveaux. Moi, le premier point que je voudrais souligner, même si là, on a quelques, points qui nous sont rappelés qui sont tout aussi importants, le plus important pour moi, c'est la question de la formation.

Je crois que là, il y a un vrai sujet sur lequel il va falloir se mettre tous d'accord. Ça a amené encore à quelques débats lorsqu'on a mis en place le nouveau référentiel HAS autour de l'usage de l'IA dans les conditions de soins. Est-ce que quelqu'un imagine autour de la table ce soir qu'un pilote d'avion, on lui demande de piloter un A380 sans qu'il ait eu un quelconque brevet de formation pour piloter cet appareil ? Bien sûr que non.

Alors que je ne vois pas pourquoi aujourd'hui, on met les professionnels de santé dans des conditions difficiles en leur disant : « Maintenant, vous avez des outils, allez-y, performez encore plus qu'hier. » Non, ça ne se passe pas comme ça.

Aujourd'hui, les chiffres du baromètre que je citais tout à l'heure a montré que seulement 6% des professionnels de santé qui utilisent aujourd'hui des outils d'intelligence artificielle sont formés à l'intelligence artificielle. Je trouve ça gravissime. Je trouve ça effectivement dangereux. Pourquoi ? Parce que ça peut apporter beaucoup, mais il y a des risques, surtout quand on utilise de l'IA générative pour aller faire des comptes-rendus. En tout cas, cet usage en premier diagnostic lors de la prise en charge du patient. Donc, je crois que là, l'enjeu, il est là. Il faut former, il faut se donner les moyens de former. Et tous les plans de formation des établissements de santé en 2026, 2027 doivent être constitués autour, en tout cas, de la formation de l'intelligence artificielle.

La question de la garantie humaine, on en parle depuis tout à l'heure, c'est essentiel. Évidemment, ces systèmes-là. Ce sont des systèmes qui vont accompagner la prise de décision. De toute manière, juridiquement, le médecin reste le seul responsable de la prise de décision. Dans aucun cas, on ira dire : c'est à cause de l'intelligence artificielle et on condamnera l'intelligence artificielle. La loi est très claire sur ces sujets et je crois qu'il faut le rappeler. Donc ça accompagne, ça permet d'aller des fois peut-être plus loin, d'aller détecter des choses qu'on n'avait pas forcément détectées. Mais c'est bien le médecin qui garde la main, quels que soient les sujets autour de l'intelligence artificielle. Ce sont des outils de performance, comme on le disait depuis tout à l'heure.

Et de temps en temps, il va falloir en fait la mettre aussi à l'épreuve et voir quels sont ses niveaux de performance. Je comparerais ça finalement à ce que l'on fait en termes de contrôle qualité sur les automates de biologie. On fait confiance aux automates de biologie pour nous donner des résultats. De temps en temps, on fait des contrôles qualité. Voilà, on doit rentrer aussi dans cette logique. Je crois que c'est en tout cas essentiel.

La question de la transparence vis-à-vis du patient, c'est juste faire un rappel, finalement, de la loi santé de 2002, où on a dit : on doit informer le patient à toutes les étapes de prise en charge du patient. Au même titre qu'on utilise les données de santé pour un DPI aujourd'hui et qu'on en informe le patient et qu'on demande son consentement dès le livret d'accueil, dès l'accueil, dès le bureau des entrées. On va devoir le faire. D'ailleurs, on va nous le demander de plus en plus dès l'entrée du patient à l'hôpital, à chaque étape de prise en charge et entre professionnels de santé.

Le médecin de ville qui fait appel à l'expert à l'hôpital devra savoir si oui ou non l'expert à l'hôpital a utilisé ou pas un outil d'intelligence artificielle. Le patient devra avoir la connaissance des outils qui sont utilisés à l'hôpital sur le site Internet de l'hôpital. Et ça me paraît être un élément essentiel et de confiance, surtout, dans le système.

Et puis, n'oublions pas une chose, et ça, on a trop peu l'habitude de le faire quand on se lance dans le déploiement d'un outil d'intelligence artificielle, mais quel que soit finalement l'outil dans le numérique en santé, en tout cas. Souvent, on se dit : L'objectif, il est là. Très bien, mais peu donc peu de cas, on suit les indicateurs. Finalement, on met l'outil en place, c'est parti, on ne s'interroge plus, on ne remet plus en cause, on oublie de le mettre à jour d'ailleurs.

Et ça renvoie à la question de la gouvernance et le suivi d'un certain nombre d'indicateurs de performance. Parce qu'il faudra savoir dire aussi à l'éditeur : on nous avait prévu tel niveau de performance, on n'y est pas pour telle ou telle raison. Ou si nous, par exemple, nous ne nous sommes pas remis en question sur les questions d'organisation, de le faire, en tout cas.

Voilà globalement où on se situe aujourd'hui. Donc un bon niveau de maturité. On sent que l'hôpital est prêt, mais il va falloir qu'il passe effectivement encore quelques étapes. Je reviens de HIMSS. La vague deux de l'IA arrive. Soyons très clairs, on n'a pas encore forcément traité le premier étage. Il va falloir qu'on se prépare à ce qu'on appelle l'IA aussi agentique. Et là, c'est une IA qui va devenir de plus en plus autonome et efficace et qui, pour le coup, à qui on va permettre de prendre un certain nombre de décisions. Donc, il est temps en tout cas de s'intéresser à l'IA.

Merci beaucoup Stéphane. Ça fera sûrement le sujet d'un autre, d'une autre session des DiGi’Health Days. Malheureusement, je suis garant du temps et on est déjà en retard. Donc je vous remercie tous les deux pour vos interventions extrêmement claires sur ce sujet hospitalier.

On va ouvrir maintenant notre troisième séquence, et dernière séquence sur les parcours de soins et les spécialités. La question devient redoutablement simple dans ces parcours-là, parce qu'à partir de quand un assistant numérique cesse-t-il d'être un gadget, pour devenir un vrai outil clinique ? Et on verra avec nos deux orateurs leurs usages du quotidien. Je vais ouvrir tout de suite une séance à nouveau, l'avant-dernier sondage de la soirée Mentimeter. Je vais vous demander de reprendre vos téléphones portables, de scanner le QR code qui va apparaître à l'écran ou alors sur Voting - Mentimeter et de répondre à cette question : Aujourd'hui, quel est, selon vous, le principal frein à l'adoption des assistants numériques dans votre pratique.

Pendant ce temps-là, je remercie encore mes intervenants pour cette séquence hôpital. Bravo pour ces interventions et je vais appeler les intervenants de la séquence suivante : le docteur Benoît Lequeux, cardiologue, membre de la Société française de cardiologie, et le docteur Nicolas Néaume, médecin vasculaire, président de la Société française de phlébologie. Merci à tous les deux d'être avec nous. On va vous voir à l'écran dans quelques instants.

En attendant, on va regarder ce que nos auditeurs répondent. Est-ce que ce qui est un frein aujourd'hui, c'est le manque de temps ? C'est pas ça qui sort. Le manque de formation et on l'a évoqué beaucoup. Et d'ailleurs, le ministère de la Santé, il y a quelques mois, presque un an maintenant, c'était Yannick Neuder à l'époque, ça change beaucoup, mais avait appelé à une formation de plus de cent mille soignants sur l'intelligence artificielle. Après, la réalité de la mise en place.

Stéphane Kirche, tout à l'heure, vous a parlé pas mal de support, la HAS, l’ANAP. Vous avez aussi l'Académie de médecine qui a publié un certain nombre de recommandations autour notamment de la responsabilité du professionnel de santé utilisant l'IA.

Donc, on voit bien le manque de formation est la première cause. La mauvaise intégration aux outils existants. Effectivement, Stéphane Kirche en a bien parlé sur la nécessité de la gouvernance au niveau des établissements, sur la nécessité de, d'avoir une vision exhaustive des données et utile surtout des données. Donc merci beaucoup pour ces réponses.

On va clôturer le Mentimeter, on va lancer le jingle de la séquence parcours de soins et on va démarrer cette troisième et dernière séquence. Merci beaucoup.