De nombreuses personnes souffrent de maladies chroniques, des maladies graves qui supposent des hospitalisations fréquentes. C'est le cas de l'insuffisance cardiaque chronique où les malades arrivent en urgence, ce qui désorganise les établissements de soin et représente des enjeux économiques important pour l'assurance maladie.
La start-up montpelliéraine KanopyMed a présenté, sur le salon Santexpo à Paris du 20 au 22 mai dernier, sa solution Pred'IC, un outil d'aide à la décision appliquant des méthodes d'intelligence artificielle pré-générative (du machine-learning reposant sur les données du dossier patient) afin d'évaluer le risque de réhospitalisation d'un patient insuffisant cardiaque et d'adapter le parcours de soin.
Le 26 mai dernier, dans une note baptisée « La santé des Français : sortir de l'impasse » et publiée par le think tank Terra Nova, Nicolas Revel, directeur général de l'Assistance publique-Hôpitaux de Paris (AP-HP), évoquait notamment la nécessité d'inventer un autre modèle construit autour d'une nouvelle organisation du suivi des pathologies chroniques : « Il faut s'attendre à ce que les maladies chroniques qui frappent déjà près de 25 millions de personnes en France pèsent plus encore qu'aujourd'hui sur la demande de soins. (...) Leurs dépenses de santé représentent les deux-tiers de la dépense totale et près des trois-quarts de sa progression annuelle. (...) S'il existe un vecteur de freinage de la dépense de santé que la France a sous-investi, plus encore que les autres pays voisins, c'est bien le champ de la prévention. (...) La qualité dans la prise en charge clinique des phases aiguës n'a cependant pas trouvé son pendant en termes de suivi au long cours des patients chroniques dans l'objectif d'assurer la stabilisation de leur maladie et de réduire ainsi les risques d'aggravation conduisant potentiellement à des hospitalisations évitables et onéreuses ».