L’analyse ou technologie prospective dans le domaine de la santé n’est pas quelque chose de nouveau aujourd’hui; c’est un processus qui a été mis en œuvre il y a de nombreuses années dans le monde et auquel le Pays Basque s’est associé en faisant partie d’une organisation internationale telle qu’EuroScan /i-HTS depuis 1998. Connaître les tendances technologiques et les anticiper par l’information est un avantage compétitif pour pouvoir répondre de manière plus informée aux défis technologiques prévus et pour pouvoir établir des priorités sur la base des besoins locaux. Cela améliore également les relations avec les fournisseurs d’innovation et les innovateurs, puisque l’écart de connaissances dissymétriques est plus faible et qu’il est possible de parler au même niveau d’information, ce qui aboutit à des accords plus satisfaisants des deux côtés. Elle permet également de réaliser des exercices de dialogue proactifs qui peuvent déboucher sur l’amélioration et l’adaptabilité des technologies en cours de développement dans des processus connus sous le nom de conseil et de dialogue précoces.

Tout d’abord, il est nécessaire de comprendre les besoins de chacun des systèmes de santé (les besoins dépendent du contexte) afin d’harmoniser ce qui est développé avec les lacunes des systèmes de santé. En ce sens, le rôle des patients, des professionnels et des gestionnaires est fondamental. De nombreux développements prometteurs ont été mis de côté parce qu’ils ne répondaient pas aux besoins et parce qu’ils n’impliquaient pas les parties prenantes dans leur conception, leur design et leur production. Dans le cas des processus d’évaluation menés par notre service d’évaluation Osteba et dans notre système, la participation des patients, des professionnels et des gestionnaires se fait de manière systématique, ce qui assure au processus plus de garanties de succès.

Elle est née suite à la transformation organisationnelle du système de santé basque lui-même et pour répondre à la nouvelle réalité qui s’imposait avec une transition vers un système de santé intégré, travaillant en réseau et plaçant l’innovation et la recherche en santé au premier plan de l’agenda du système de santé basque. Le système de santé était en train de changer et la recherche et l’innovation ne pouvaient pas être laissées à l’écart de ces changements. Les objectifs fixés actuellement sont liés à la consolidation du système et à la nouvelle réalité avec la création de 4 instituts de recherche, une présence nationale et internationale plus consolidée et de nouveaux défis tels que les nouvelles thérapies avancées, la personnalisation, la fabrication additive, l’intelligence artificielle etc. Ce sont des tendances que nous avons identifiées dans notre système d’analyse de l’horizon et dont la mise en œuvre dans notre système doit être envisagée de la meilleure façon possible et en fonction de nos besoins et priorités.

L’une d’entre elles est la confiance, notamment dans le cas de développements basés sur l’intelligence artificielle (IA). On parle déjà d’appareils dotés d’IA pour la prise de décision, de trois types : informatif, prescriptif et autonome. Il est certain que nous en sommes à un point où les aides à la décision sont bien acceptées, surtout quand on a la certitude que les pratiques qui n’apportent pas de valeur ajoutée sans risque pour la sécurité seront éliminées. Cette méthode est mise en œuvre dans le dépistage par imagerie, où les images qui ne présentent aucune trace de malignité ou de pathologie sont certainement éliminées avec des vrais négatifs à 100 %. Ce qui est moins clair, c’est le moment où nous passons à la partie diagnostic plutôt qu’à la partie dépistage ou celui où nous dotons le système d’une autonomie. Compte tenu des nouveaux développements, dont certains sont issus de la combinaison de données et de leur analyse par des réseaux neuronaux qui apprennent en permanence, la frontière se situe ici à deux niveaux : a) dans la curation des données initiales qui alimentent les réseaux et b) dans la conviction que les modèles ne s’appuient pas sur des variables confondantes qui maximisent une branche plutôt qu’une autre et induisent des erreurs afin d’accroître leur validité. Dans ces cas, les explications des modèles basés sur l’IA ne sont pas aussi simples que celles des modèles statistiques plus classiques. L’IA appliquée à de nombreux domaines, mais surtout à la santé dans des situations critiques qui peuvent mettre en danger la sécurité des patients, n’en est qu’à ses débuts. Cependant, les aides informatives ou prescriptives liées à des processus de filtrage sûrs représentent un avantage concurrentiel actuel. Elle est même envisagée dans les cas où les autres solutions présentent des risques plus élevés. Ici, un autre rôle clé sera joué par la législation et les législateurs, puisque la responsabilité ultime incombe au producteur et non à l’utilisateur, sauf dans les cas flagrants d’utilisation négligente. D’autres développements auront une incidence sur les dispositifs, comme les modifications éventuelles des règlements européens 745 et 746 concernant les dispositifs médicaux et les tests de diagnostic. En plus de la conception selon laquelle les dispositifs de diagnostic ne peuvent être dissociés du traitement différentiel ou de la gestion des patients lorsque nous parlons de résultats finaux. Le rôle de la fabrication additive dans les soins de santé (qui permet une plus grande personnalisation) et les thérapies mini-invasives, y compris la robotique, devraient être examinés de plus près car ils commencent à devenir une pratique courante dans certains cas.