La HAS cadre l’utilisation de l’IA en santé

Les systèmes d’IA sont aujourd’hui de plus en plus utilisés dans le domaine de la santé, engendrant des opportunités considérables en matière d’amélioration de la qualité des soins, mais autant de défis pour en encadrer les usages – notamment éthiques. Dès lors, conformément à sa mission de fournir une expertise scientifique au service de la qualité du système de santé, la HAS a considéré fournir un cadre pour identifier les usages de l’IA ayant un réel intérêt, accompagner leur déploiement vertueux et informer les citoyens.

Dans ce contexte, deux types de dispositifs médicaux numériques (DMN) sont concernés :

• ceux pour lesquels il existe une demande de prise en charge par la solidarité nationale, c’est-à-dire celles qui, ayant ou non le statut de dispositif médical (DM), peuvent être destinées à des patients, des professionnels ou des établissements de santé, sociaux ou médico-sociaux : la HAS les évalue pour guider les pouvoirs publics sur les décisions de remboursement ;
• ceux qui ne vont pas faire l’objet d’un remboursement par l’Assurance maladie et qui ne font donc pas partie du périmètre d’évaluation actuel de la HAS, notamment : DMN à usage professionnel avec IA (outils d’aide au dépistage, au diagnostic, à la décision médicale et thérapeutique) ou technologies avec IA sans finalité médicale directe, mais qui peuvent transformer et optimiser les organisations (par exemple, assistant à la consultation).

Concrètement, il peut s’agir, par exemple, d’algorithmes diagnostiques développés avec des outils d’IA, de DMN dits « à visée thérapeutique » tels que les systèmes de gestion automatisée d’administration d’insuline, de DMN de télésurveillance médicale permettant le suivi à distance des patients par la transmission et l’analyse de données en temps réel, etc.

Aujourd’hui, la majorité des systèmes d’IA appartiennent à la deuxième catégorie citée ci-dessus, et sont donc en dehors du périmètre actuel d’évaluation de la HAS. C’est pourquoi elle développe actuellement un « cadre de confiance » pour favoriser leur intégration pertinente dans le système de santé. Son objectif est triple :

• guider la sélection des systèmes d’IA par les professionnels et les établissements de santé, sociaux ou médico-sociaux ;
• accompagner les usages au travers des recommandations ;
• développer de nouveaux cadres d’évaluation adaptés, pour que les professionnels puissent identifier, parmi toutes les technologies proposées sur le marché, celles qui ont un réel intérêt pour leur pratique.

Dans cette perspective, elle a annoncé que plusieurs projets sont en cours :

• publication du guide d’analyse économique des technologies numériques à usage professionnel ;
• publication d’un guide visant à accompagner les usages de systèmes d’IA en contexte de soins ;
• réalisation d’une évaluation médico-technique pilote dans le cadre d’une expérimentation avec une aide à l’interprétation d’ECG en médecine générale par la Cnam ;
• publication d’un document flash sur l’utilisation d’IA générative en contexte de soins.

Enfin, les progrès récents de l’IA générative – c’est-à-dire des systèmes capable de générer un contenu en réponse à une requête – ont conduit la HAS à lancer en 2024une expérimentationdes outils d’IA pour la revue de littérature scientifique, qui est l’une des tâches les plus importantes de cet organisme. L’objectif affiché est de tester ces outils qui évoluent rapidement, en évaluant leur potentiel ainsi que leurs limites et risques.

Enfin, elle développe aussi ses propres outils d’IA, notamment une nouvelle plateforme de restitution des résultats issus du dispositif national de mesure de la satisfaction et de l’expérience des patients hospitalisés (e-Satis). La HAS a développé, dans ce cadre, un algorithme d’intelligence artificielle pour faciliter l’analyse des commentaires des patients.