Depuis plusieurs mois, les médias mettent régulièrement à la une le haut-potentiel de la médecine algorithmique.

Difficile de ne pas se laisser séduire par les promesses affichées d’une médecine moins onéreuse, plus qualitative et plus personnalisée, grâce au développement d’algorithmes précis et parfaitement capables de concurrencer médecins et soignants dans plusieurs domaines.

Le monde de la santé se transforme actuellement à un rythme largement imposé par les géants du numérique qui ont identifié, de longue date, une terre particulièrement fertile en occasions économiques.

En jouant habilement sur une vision de préservation de la santé, par un coaching ciblé au moyen d’objets connectés et d’accès à des sites généraux d’informations, les géants du numérique sont parvenus à déplacer progressivement la relation de confiance habituelle entre le citoyen et son médecin/soignant (soit entre deux individus) vers une relation de confiance en des algorithmes ludiques, faciles d’usage et accessibles tant en temps qu’en argent.

Se faisant, ils ont offert aux personnes qui le souhaitaient de devenir des acteurs actifs de la préservation et du contrôle de leur propre santé, tout en les positionnant comme «récepteur et producteur d’informations» à leur profit direct.

Ces premiers pas, posés dès les années 2010, n’ont rencontré que très peu de résistance, pour la bonne et simple raison que les systèmes de soins de santé étaient (et sont encore) largement fondés sur des modèles purement curatifs (pas de concurrence directe) et que la protection des données n’était pas du tout à l’ordre du jour.

Les nouveaux acteurs ainsi installés ont alors progressivement élargit leur champs d’action définissant les contours d’un tout nouveau modèle économique de soins de santé dans lequel l’algorithme devient une clé déterminante pour plus de durabilité et où l’ingénieur a autant sa place que le médecin.

Le secteur de la santé n’est cependant pas un marché comme les autres.

Particulièrement conservateur et corporatiste, le monde soignant se mobilise aujourd’hui pour dénoncer les possible dérives du « dataïsme » de Harari et d’une industrialisation de la santé.

BHCT a identifié quatre axes principaux de résistance. 

–       L’utilisation des données médicales à des fins de discrimination

Le contrôle individuel du comportement & les prédispositions génétiques de chaque citoyen détermineront-ils, à brève échéance, les droit et conditions d’accès aux soins ?

Certains professionnels de la santé voient clairement dans la médecine algorithmique, un outil de fliquage particulièrement efficace permettant au tiers-payeur de « déclasser » un citoyen dont le comportement serait incompatible avec sa situation santé où dont l’état de santé ne justifierait statistiquement plus aucun effort.

Dans une version plus violente encore, se poserait la question de l’utilité de payer des soins ou d’offrir une éducation ou un travail, à quelqu’un qui sera statistiquement atteint d’une maladie invalidante ou qui mourrait quelques années plus tard. 

Le spectre de la désolidarisation est d’autant plus présent qu’il ne se passe pas un jour sans que la presse ne dénonce l’agonie financière de nos systèmes de soins de santé et les risques d’une médecine à plusieurs vitesses.

–       La déshumanisation de la médecine ;

La machine est incontestablement un interlocuteur facile, rapide et objectif à qui le citoyen ou le soignant peut délivrer un ensemble d’informations traitées en temps réel. Il n’en demeure pas moins qu’à ce stade écrans et robots restent glaciaux face aux émotions et besoins d’un individu de communiquer sur des éléments non prévus par le programme.

La personnalisation dans la généralisation qui caractérise la médecine algorithmique ne risque-t-elle pas d’ôter définitivement l’idéal du médecin ou du soignant d’accompagner son patient au-delà de la statistique médicale?

Poser la question est y répondre. Le piège de l’obligation de performance est bien réel et il pourrait aboutir, à terme, à interdire aux médecins et soignants de prendre en considération des facteurs ignorés par l’analyse algorithmique dont, par exemple, la capacité mentale, financière ou sociale d’une personne à suivre le traitement optimal déterminé par la machine.

Ignorer le résultat de l’algorithme influencera-t-il sur la cote de performance du médecin (P4Q/P4C). Quelles seront les conséquences en termes de responsabilité personnelle? Les questions restent ouvertes.

En attendant, il n’est pas étonnant que nombre de médecins et de soignants soient en perte de repères, entre devenir un bon soldat au service de l’algorithme et rester simplement humain dans son métier.

–       Les coûts cachés des soins algorithmiques ;

Le sujet reste tabou, malgré l’évidence.

Les géants numériques, pharmaceutiques et technologiques vantent, avec peu de réserves, les économies substantielles qui pourraient être réalisées par l’utilisation de leurs produits.

Néanmoins, ils se muent dans un silence prolongé lorsqu’il s’agit d’aborder les coûts accessoires, déguisés et indirects de la transition digitale.

Entretien, stockage, interopérabilité, sécurisation des données mais aussi formation à l’outil, perte d’emplois et d’honoraires, arrêts maladies marquent déjà aujourd’hui et marqueront encore un secteur.

 –       Absence de vision

La transition digitale conduit à de multiples autres transitions, à commencer par le shift de compétences. « Point n’est besoin d’être médecin » pourrait être sa devise, les algorithmes les plus puissants étant parfaitement capables de poser certains diagnostics précis sinon de déterminer le traitement adéquat.

Une aubaine pour le tiers-payeur qui voit dans l’algorithme une opportunité de recourir à des personnes autrement qualifiées et moins payées pour délivrer certaines prestations précédemment réservées à des professions règlementées, sans pour autant mettre en danger la qualité des soins.

L’opticien ou le pharmacien formé disposant d’une machine pourrait, par exemple, très bien s’occuper des fonds d’œil, actes d’autant plus justifiés que les délais d’attente chez les ophtalmologues s’allongent. La biologie clinique de base n’aurait plus besoin de médecin superviseur, l’infirmière à domicile pourrait réaliser les échos cardiaques,…

Le rêve d’une économie facile par fusion des métiers pourrait cependant rapidement tourner en cauchemar par la perte d’identité des acteurs sur le terrain. Dépressions et burn-out sont ainsi autant le fait de cette perte d’identité et de l’absence de vision d’avenir que de la pression au travail.

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Si l’évolution vers une médecine algorithmique est clairement inéluctable, elle pourrait se préparer autrement que par un choc de mentalités et de cultures. Les Dr Jan von Overbeck (CH), Pierre Simmon, Guy Vallencien & Alexandre Laurent (F) ou encore le prof Lieven Annemans & Ph.Coucke (B) rappellent régulièrement que se mettre la tête dans le sable face à la colonisation progressive de la médecine par l’algorithme serait une erreur stratégique fondamentale.

Revoir le modèle économique général en incluant le monde soignant est par contre une nécessité trop souvent oubliée des économistes, des politiques mais aussi des géants du numérique qui ne cachent plus leur prétention au trône, la résistance pouvant in fine coûter très cher.

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