Numéro Sept
Retrouvez le numéro sept de
Third : Soigner avec le numérique
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Third : Soigner avec le numérique
Si le nombre de patients suivis à domicile ne cesse d’augmenter, ce qui en fait un réel marché à adresser, l’impératif de pouvoir tous les accompagner demeure complexe à atteindre en raison de la fracture numérique, ce qui a justifié le développement d’un produit innovant.
Le prise en charge des patients à domicile s’est considérablement développé avec l’arrivée des thérapies orales et le développement de la chirurgie ambulatoire (où le patient rentre et sort le jour même de l’intervention).
La chirurgie ambulatoire et autres actes ambulatoires (chimiothérapie, endoscopie…)
Pouvoir être suivi chez soi est un vrai progrès pour les patients, mais c’est un vrai défi pour les soignants. Lorsqu’il se rend à l’hôpital, le patient doit arriver dans un état lui permettant d’aller directement en salle d’opération, les soins et examens pré-opératoires étant réalisés au domicile. De même, dans les jours suivants l’intervention, le soignant doit s’assurer que le suivi se passe normalement. Les outils numériques doivent permettre ainsi aux soignants de rappeler les consignes, d’identifier les patients qui risquent de poser problème et de mieux allouer leur temps, lequel est une ressource rare (la solution de Calmedica permet d’économiser 90% du temps d’appel des infirmiers/ères).
Les maladies chroniques
Tout au long des maladies chroniques, l’évolution de la pathologie nécessite de modifier les traitements (augmenter les doses, ajouter de nouveaux médicaments, changer de médicament…) et la prise en charge de ces patients se complexifie au fur et à mesure de l’avancement de la maladie. Là encore, les outils numériques permettent d’identifier entre deux consultations de spécialistes l’efficacité de la thérapie en cours et l’absence ou non d’effets secondaires. Ils permettent une véritable personnalisation du parcours du patient.
S’adresser à tous les patients nécessite de s’adapter à leur usage du numérique, ou à leur absence d’accès aux technologies liées à Internet. Toute solution qui nécessite une formation pour un patient non familier avec les outils numérique est vouée à l’échec. De même, un outil qui n’est accessible que de manière irrégulière (par exemple, en raison d’un accès à Internet limité) ne se développera pas non plus. Il a donc fallu prendre en compte les variations importantes d’usage que l’on peut observer en fonction de l’âge ou du niveau socio-économique
L’utilisation du smartphone est très dépendante de l’âge et du niveau d’études
L’utilisation du smartphone est très dépendante de l’age et du niveau d’études, ainsi qu’en atteste l’enquête sur les « Conditions de vie et Aspirations » du CREDOC menée en 2019 :
Cette étude du CREDOC montre que la pénétration du smartphone semble plafonner autour de 75% de la population française. Ainsi, si l’utilisation par les jeunes du smartphone est très large, cette utilisation diminue drastiquement avec l’âge. En revanche, le téléphone mobile est l’outil de communication le plus répandu puisque sa pénétration a même dépassé celle du téléphone fixe (aux alentours de 95% en 2019).
Cette constation nous a amené à mettre en place un robot conversationnel fonctionnant par SMS, ce qui permet de toucher davantage de patients. De plus, cette solution technique avait l’avantage de faciliter son acceptabilité ainsi que de favoriser les usages de notre robot car tout le monde est familier avec le SMS.
Le recours à un robot conversationnel fonctionnant par SMS permet de toucher tous les patients
Depuis toujours, de l’interrogatoire à la recommandation, le langage initie, accompagne et clôture la pratique médicale. En effet, le professionnel de santé doit écouter et comprendre les patients pour les soigner. En contrepartie, il doit les informer, leur expliquer pour les aider à comprendre leur pathologie et leur traitment, voire les influencer pour les convaincre. Ces échanges ont le plus souvent lieu lors de la consultation.
Le fonctionnement d’un robot conversationnel est donc familier au patient car il épouse la démarche habituelle de la consultation : le robot pose des questions et donne des recommandations ou bien, si nécessaire, pose d’autres questions en fonction des réponses. L’utilisation du SMS permet d’avoir un outil de dialogue familier et utilisable quel que soit l’âge et l’équipement en téléphonie du patient.
L’intelligence artificielle que nous avons développée est basée sur un moteur de règles qui permet de dépister les anomalies chez les patients. Lorsqu’une anomalie est identiifée, la plateforme déclenche alors une alerte au centre de soins qui contacte le patient par téléphone. Alternativement, le robot peut demander au patient en cas de réponse anormale d’appeler un numéro donné.
Le système d’alerte permet de répondre à tous les besoins, qu’il s’agisse :
– d’une réponse ou d’une valeur prédéfinie comme génératrice d’alerte (par exemple une réponse « oui » à la question : avez-vous des vomissements ? ou une réponse « > 38° » à la question, quelle est votre température ?),
– d’une valeur qui sort d’une courbe cible (prise ou perte de poids par exemple),
– d’un score calculé en fonction de plusieurs réponses à plusieurs questions (par exemple si le patient répond « oui » à 3 questions sur 4),
– de la non réponse à une ou plusieurs questions, ou d’un non-clic sur une page web,
– de la non-réception de données en provenance d’objets connectés,
– de la non-réception du message (par exemple portable hors réseau ou éteint).
Le robot conversationnel est systématiquement utilisé par notre plateforme de télésurveillance, soit le plus souvent isolément, soit, quand c’est indispensable, et que l’on s’adresse à des patients en ayant l’usage, en combinaison avec des objets connectés (par exemple, on envoie un sms pour rappeler au patient de se peser sur sa balance connectée, et en fonction du poids envoyé par la balance le robot envoie une alerte) ou des pages Web (par exemple : on envoie par sms un lien vers un questionnaire web à remplir par le patient au cours d’une étude clinique, ce qui évite au patient d’avoir à se souvenir qu’il doit rentrer des données et surtout lui évite d’avoir à se connecter)
Les algorithmes utilisés par le robot sont toujours validés en amont par le médecin utilisateur de la solution afin d’assurer que ce sont toujours les procédures du médecin qui sont appliquées par la technologie. Nous n’utilisons pas de machine learning, mais uniquement de l’apprentissage par moteur de règles afin d’assurer une fiabilité de 100%.
Au-delà de l’acceptabilité et de la large utilisation de la solution grâce aux SMS, nous avons constaté deux dimensions dans lesquelles Calmedica avait un impact important.
Notre solution permet de collecter des données directement auprès du patient à des instants donnés, toutes les réponses et tous les imports de données étant horodatées. L’analyse de ces données permet aux médecins de mieux connaître la situation clinique des patients au domicile et donc d’adapter leur pratique. Par exemple, notre système permet de collecter des données sur plusieurs jours / semaines et d’adapter la prise en charge de la douleur dans les suites opératoires dans certaines pathologies ou la douleur persiste plus longtemps. Récemment nous avons aussi collecté, pour des donneurs d’ordre hospitaliers, des données sur le taux de vaccination des patients ayant bénéficié d’une transplantation hépatique.
Cette méthode simple et fiable de recueil de données est privilégiée dans les études cliniques, d’autant plus que les analyses statistiques peuvent être faites sans biais eu égard à la dispersion des profils de patients accessibles par le sms. On peut ainsi mesurer l’impact d’une thérapeutique en fonction de l’âge.
Forte de ces caractéristiques et de sa large accessibilité, notre solution a connu beaucoup de développements à l’hôpital public qui est particulièrement concerné par ce problème de suivi des patients. Calmedica est présent dans des CHU et à l’APHP. Aujourd’hui, nous avons 450 parcours de soins et plus de 100 établissements de santé ont décidé de nous faire confiance. À ce jour, plus de 6 millions de patients utilisent notre solution numérique, et nous permettent ainsi de contribuer à mettre la e-santé à la portée de tous.
Plus récemment, notre solution a aussi joué un rôle dans le suivi de certains patients atteint du Covid-19. Ainsi, dans les hôpitaux utilisateurs de notre solution, cela a permis, avant la mise en place du pass sanitaire de demander aux patients le résultat de leur test PCR avant qu’ils ne se rendent à l’hôpital ou de surveiller les patients qui, s’étant présentés aux urgences, avaient été renvoyés chez eux, ne présentant pas de signes de gravité.
Nous assurons également pour l’Assurance Maladie le suivi de tous les patients testés positifs au Covid-19, de leurs cas contacts en leur rappelant les consignes d’isolement et de tests et en identifiant par quelques questions ciblées ceux qui ont besoin d’un accompagnement social (aide pour garder les enfants, faire des courses…).
Grâce à Corinne Segalen, nos lecteurs peuvent bénéficier du point de vue dynamique et engagé d’une cheffe d’entreprise au cœur de la e-santé qui développe des robots conversationnels pour servir les patients et tenir compte de la fracture numérique.