L'intérêt du DMP, version 2004, n'est-il pas dépassé avec l'arrivée prochaine du Big Data ?

Lorsque le DMP, dossier médical personnel rebaptisé en 2015 dossier médical partagé, a été lancé par la loi n°2004-810 du 13 août 2004 relative à l'assurance maladie, il devait être opérationnel dès 2007, c'est dumoins l'engagement pris par le ministre de la santé de l'époque. Nous étions à cette époque en plein dans le plan e-santé 2000 lancé par la Direction Générale des Hôpitaux à la fin de l'année 99. Le numérique en santé devait tout révolutionner, notamment la transformation du dossier médical papier en dossier médical informatisé qui allait devenir la propriété du patient, dans la continuité de la loi Kouchner sur les droits des patients du 4 mars 2002.

Force est de constater en 2016 que le bilan des projets de la santé connectée du début des années 2000 est bien mince : échec du plan e-santé 2000, complexité dans la construction d'un DMP qui en 2015 ne concernait que quelques 500 000 français, la plupart des dossiers ouverts étant "vides". Faut-il alors parler d'un échec temporaire ou définitif du DMP ? La France ne serait pas la première à faire ce constat, les USA et le Royaume-Uni n'y sont pas parvenus.

La deuxième version 2015 du DMP qui vient d'être lancée par l'assurance maladie connaitra t'elle un meilleur succès ? Beaucoup de professionnels de santé médicaux en doutent et restent réservés sur l'intérêt d'un  DMP pour assurer une meilleure coordination des soins. Il doublerait le dossier médical professionnel, autre DMP auquel les médecins français sont attachés.

Le modèle de la région du pays basque espagnol, souvent cité pour montrer l'intérêt d'un DMP unique entre les établissements de santé et les professionnels de santé, est une indiscutable réussite, car il a été conçu dès le début du programme numérique  de cette région. Ce n'est pas la situation française qui doit faire du DMP un deuxième dossier médical en sus du dossier médical professionnel qui ne peut disparaître (pour l'instant), et qui, de plus, sera géré par le contrôleur et le payeur des médecins.

Quels étaient initialement les objectifs du DMP français, version 2004 ?

Il avait pour but de mettre à la disposition des professionnels de santé, avec le consentement préalable du patient, des informations médicales (antécédents médicaux, résultats de laboratoire d'analyses, imagerie, traitements en cours) en provenance des professionnels de santé en charge du patient (médecins libéraux généralistes et spécialistes, médecins hospitaliers, infirmiers). Il devait permettre aux professionnels de santé qui prennent en  charge un patient de partager les informations de santé utiles à la coordination des soins, notamment chez les patients atteints de maladies chroniques. La mauvaise coordination a un coût avec des hospitalisations inutiles, des bilans biologiques redondants, des erreurs thérapeutiques, etc.

Alors que le système devait être opérationnel dès 2007, il ne l'a été qu'en 2011. Environ 500 millions d'euros ont été investis par l'assurance maladie dans le DMP depuis 2004, pour seulement 500 000 dossiers ouverts en 2015. La version 2 est lancée depuis le 6 octobre 2015 avec un déploiement progressif jusqu'à la fin de l'année 2017 a annoncé le directeur général de la CNAMTS.

Dans la nouvelle version 2015 du DMP, l'assurance maladie veut y mettre beaucoup de choses qui l'intéressent en premier lieu : le relevé des prestations remboursées médicales et non médicales, les données biologiques des laboratoires d'analyse (transférées directement), le dossier pharmaceutique, les compte-rendus d'hospitalisation dans les établissements publics. Pour une gestion comptable de la santé, c'est une véritable aubaine qui est offerte à la CNAMTS ! Le DMP pourrait être ouvert par tout professionnel de santé, médical et non médical, et même par des agents des CPAM, non professionnels de santé.... Une application mobile serait créée pour les patients afin de de leur permettre d'accéder à leur propre DMP. Mais la difficulté notée par la Ministre de la santé dès 2014 demeure en 2016 au moment de la négociation conventionnelle : les professionnels de santé médicaux, notamment libéraux, ne veulent toujours pas contribuer à ce DMP. Ils ont compris, à tort ou à raison, que ce nouveau DMP, piloté par l'assurance maladie, servira avant tout à comptabiliser le panier de soins de chaque citoyen, notamment ceux atteints de maladies chroniques. On est loin de l'esprit de la version 2004....

Un dossier médical partagé pour améliorer la continuité des soins sans la contribution des médecins traitants libéraux, notamment généralistes n'est plus un DMP, du moins celui que la loi de 2004 voulait créer... Ce DMP assurance maladie serait ainsi une compilation de données comptables du panier de soins de chaque citoyen et non un outil de partage d'informations médicales et de santé pour une meilleure continuité des soins. Faut-il alors continuer à parler en France de ce DMP qui visait l'amélioration de la continuité des soins ? Alors que les professionnels de santé médicaux attendent avec impatience la solution du Big Data pour une aide au diagnostic médical et au choix thérapeutique ....

L'usage médical du Big Data en santé intéresse davantage les médecins que le DMP

Le Big data répond à des besoins actuels de la pratique médicale du XXIème siècle. A l'ère des maladies chroniques, il y a indiscutablement besoin de nouveaux outils qui développent une intelligence artificielle médicale, comme le fait déjà le puissant ordinateur d'analyse Watson d'IBM.

Même au stade de "l'intelligence artificielle faible" Watson peut déjà aider le médecin à connaitre toutes les données qui jalonnent la vie d'un patient atteint d'une maladie chronique, et toute la littérature médicale scientifique. Prenons l'exemple d'une maladie rénale chronique qui débute dans l'enfance ou chez un jeune adulte. Elle sera suivie et prise en charge par les médecins généralistes et spécialistes pendant 40 à 50 ans. Toutes les données de l'impact de la maladie sur la vie personnelle, sociale, professionnelle, les données sur la tolérance et l'observance aux différents traitements qui marquent l'évolution de la maladie, les traitements pharmacologiques, la dialyse, la transplantation rénale, toutes ces données sont actuellement soit méconnues, soit colligées dans des dossiers papiers ou numérisés, parfois dispersés qui demanderaient des heures ou des journées à être analysés. On le constatait lorsqu'on demandait à des étudiants en médecine d'en faire leur thèse de doctorat... Watson peut le faire en quelques secondes. 

En clair, les technologies du Big data appliquées à la santé, ne pourront qu'enrichir les connaissances médicales sur la maladie chronique et de ce fait améliorer les prises en charges en les rendant plus personnalisées, participatives, préventives et prédictives ! En clair, la médecine du XXIème siècle (voir le billet consacré à la médecine 5P). L'amélioration de la prise en charge d'un patient viendra davantage d'une médecine plus personnalisée grâce au Big Data, que d'un DMP qui apparaitra très vite dépassé, du moins pour l'objectif fixé en 2004

L'épidémiologie médicale va bénéficier des analyses des data en révélant des corrélations jusqu'alors méconnues. On connaitra plus vite l'émergence des épidémies annuelles de la grippe, on ciblera mieux les personnes qui bénéficieront des vaccinations. On pourra mieux suivre le développement des épidémies nouvelles. On connaitra mieux l'émergence des maladies chroniques et on pourra soit retarder leur apparition, soit tout simplement les prévenir.

Pour la prédiction, le Big data favorisera les recherches de marqueurs pathogènes dans les analyses médicales d'un grand nombre de patients. On pourrait multiplier les exemples sur la prédiction des maladies chroniques en croisant certaines données de l'environnement et les données du génome. On le faisait déjà avec les études épidémiologiques classiques. On le fera plus vite avec les ordinateurs du Big data. (voir sur ce site le billet "Big Data")

Pouvoir réagir rapidement est l'aspect le plus fascinant qui caractérise le Big data. Les capacités d'analyse des learning machines, véritables outils de l'intelligence artificielle (encore faible !), sont tellement puissantes, qu'il sera possible aux médecins de connaitre plus rapidement un diagnostic et donc de réagir de façon plus appropriée qu'aujourd'hui. L'erreur médicale sera plus rare, tant pour le diagnostic que pour la thérapeutique. le patient ne peut qu'en bénéficier.

On voit bien à travers ces quelques réflexions sur le Big data que la pratique médicale actuelle et future ne peut que bénéficier de ces nouvelles technologies. Encore faut-il que l'offre industrielle soit rapidement accessible à tous les médecins et établissements de soins. Il y a probablement des choix stratégiques à arbitrer par les pouvoirs publics. L'enquête lancée il y a quelques semaines par le ministère de la santé sur les attentes de Big Data montre qu'une réflexion politique est conduite pour mieux positionner le Big Data dans les pratiques de soins. on ne peut que s'en réjouir.

Ne faut-il pas aujourd'hui parler davantage des apports du Big data pour améliorer les pratiques médicales et la coordination des soins, notamment a l'ère des maladies chroniques, que du DMP qui n'a jamais totalement convaincu les professionnels de santé, notamment médicaux ? 

5 novembre 2017

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