Réimaginer le monde des soins de santé
Dans la mythologie traditionnelle de la médecine, soigner est un acte personnel : une main sûre, un regard clinique, un contact humain. Mais dans les hôpitaux surchargés du XXIᵉ siècle, cette vision romantique se heurte à une réalité plus dure : la médecine est désormais un système d’information, souvent écrasé par sa propre complexité.
Le résultat est tragique. L’une des principales causes de mortalité dans le monde n’est ni le cancer, ni l’infection, ni la maladie cardiaque — c’est l’erreur médicale.
Pour avancer, il faut repenser trois questions : pourquoi faisons-nous des erreurs ? qui se trouve dans la salle ? et comment les décisions doivent-elles être prises ?
1. L’épidémie silencieuse de l’erreur médicale
Une analyse majeure du BMJ (Makary & Daniel, 2016) a estimé que l’erreur médicale pourrait entraîner plus de 250 000 décès par an aux États-Unis, la plaçant juste derrière les maladies cardiaques et le cancer.
Le chiffre exact est discuté, mais le diagnostic est clair : l’erreur évitable reste endémique dans la médecine moderne.
Selon le rapport de l’Institute of Medicine To Err Is Human, entre 44 000 et 98 000 Américains meurent chaque année d’erreurs évitables — un constat repris par de nombreuses études européennes et asiatiques.
Leurs causes ne sont presque jamais individuelles : elles sont structurelles, cognitives et systémiques.
Parmi les causes :
Ambiguïté diagnostique — signaux manqués ou mal interprétés dans des données complexes ;
Erreurs médicamenteuses — mauvaise dose, mauvais médicament, interactions imprévues ;
Mauvaises transmissions — dossiers fragmentés, absence de coordination ;
Fatigue et biais cognitifs — les limites de l’attention humaine ;
Opacité systémique — manque de culture de sécurité et de retour d’expérience.
Nous avons bâti la médecine comme un labyrinthe d’expertises, non comme un système de sécurité.
2. Qui est dans la salle
Dans un bloc opératoire moderne, la question « qui est dans la salle ? » n’a plus de réponse simple.
Aux côtés du clinicien se trouve souvent un robot, ou plus précisément une extension robotique de la précision humaine. En radiologie interventionnelle, les robots protègent les opérateurs humains de la radiation ionisante. En psychiatrie ou en soins infectieux, ils réduisent l’exposition et les risques d’agression.
Ainsi, la robotique ne déshumanise pas les soins : elle les réhumanise, en protégeant les soignants des risques physiques et psychologiques.
La salle de soins devient un espace hybride, où le jugement humain orchestre la précision algorithmique. Le clinicien n’est plus seulement l’opérateur, mais le chef d’orchestre.
3. Quand les décisions viennent à vous
Les cliniciens d’aujourd’hui croulent sous une charge d’information écrasante : milliers de résultats, d’alertes et de données hétérogènes.
Dans le système réimaginé, la décision vient au clinicien.
Les moteurs d’IA intègrent et pré-traitent des données multiples — analyses, imagerie, signes vitaux, dossiers cliniques — et proposent des recommandations hiérarchisées selon la confiance et l’urgence.
« Les paramètres du patient suggèrent un stress rénal précoce — réduire les agents néphrotoxiques. »
Ce ne sont pas des ordres, mais des contextes clarifiés : un moyen de concentrer l’attention humaine exactement là où elle compte.
Le clinicien reste maître de la décision ; son expertise est amplifiée, non remplacée.
4. Un scénario futur possible
Imaginons un hôpital du futur, dans ce monde réimaginé.
Un patient arrive au service des urgences. Les signes vitaux, les analyses, l’imagerie et les données issues de capteurs portables sont immédiatement intégrés dans un moteur d’IA.
L’IA évalue les trajectoires de risque, hiérarchise les urgences et envoie une notification au clinicien :
« Les tendances biologiques et l’historique du patient montrent un risque de 35 % d’insuffisance rénale aiguë dans les 12 heures si le traitement actuel se poursuit. Recommandation : interrompre l’agent néphrotoxique et augmenter l’hydratation IV. »
Le clinicien examine, ajuste si nécessaire, valide d’un clic, et justifie sa décision.
Le patient est orienté vers une chambre équipée d’un assistant robotique : imagerie, cathétérisme ou chirurgie guidée par console. Le chirurgien humain supervise, mais le robot exécute les gestes de précision.
Pendant l’intervention guidée par imagerie, l’opérateur reste à l’abri des radiations, tandis que les bras robotiques manipulent les instruments sous supervision algorithmique.
Après l’opération, l’IA surveille en continu la télémétrie, les analyses et les dispositifs connectés. Elle « écoute » les dérives précoces et alerte proactivement :
« Léger déséquilibre du potassium détecté ; recommander un diurétique épargneur de potassium dès maintenant plutôt qu’une correction tardive. »
Si un patient psychiatrique montre des signes d’agitation, le système peut escalader vers une intervention humaine, mais les niveaux initiaux de surveillance et de sécurité restent automatisés — réduisant ainsi l’exposition des soignants.
Dans ce futur, le soin par défaut est plus sûr, plus constant et moins sujet à l’erreur.
Les humains deviennent superviseurs, garants et arbitres moraux — tandis que la synthèse décisionnelle en temps réel est assumée par des systèmes bien conçus.
5. Défis, risques et impératifs
Cette vision est séduisante — mais pleine de défis.
Confiance, transparence et explicabilité
Les cliniciens doivent pouvoir faire confiance aux suggestions de l’IA. Sans compréhension du raisonnement du modèle, ils risquent de les ignorer. L’explicabilité est donc cruciale.
Biais, équité et justice des modèles
Les données d’entraînement peuvent refléter des biais systémiques. Les modèles doivent être audités et ajustés pour garantir une équité inter-populations.
Responsabilité juridique et régulation
Si une recommandation erronée cause un dommage, qui est responsable ? Les cadres réglementaires doivent évoluer pour clarifier cette responsabilité.
Intégration et ergonomie clinique
L’intégration fluide dans les flux de travail et les systèmes hospitaliers est essentielle. Une interface mal conçue ou une surcharge d’alertes peut provoquer l’effet inverse.
Apprentissage continu et boucles de retour
Les modèles doivent s’adapter en permanence sans créer de boucles de renforcement des erreurs : si tout le monde corrige manuellement, le modèle doit apprendre du contexte, pas du simple résultat.
Redondance et sécurité
Les systèmes doivent rester sûrs face aux pannes, cyberattaques ou intrusions. Le contrôle humain doit toujours pouvoir reprendre la main.
Accès équitable et coûts
Cette transformation technologique risque-t-elle d’accentuer les inégalités ? Les régions à faibles ressources seront-elles laissées de côté ?
6. Une nouvelle architecture de la sécurité
Réimaginer les soins, c’est placer la sécurité au cœur du système, et non en marge.
Le bloc opératoire devient une chorégraphie de gestes humains et robotiques.
L’interface du clinicien ne montre que ce qui exige un jugement humain.
Chaque oubli, chaque retard, chaque erreur évitable devient statistiquement plus rare — parce que le système lui-même les anticipe.
Et ce n’est pas une hypothèse.
De nouvelles entreprises — dont Imagine Health, que j’ai cofondée pour développer des systèmes d’échographie robotique à distance pour le diagnostic cardiaque, et Platform, qui conçoit des systèmes neuro-symboliques pour interpréter des données médicales complexes dans l’un des domaines chirurgicaux les plus exigeants : la reconstruction spinale — explorent déjà ce nouveau territoire.
D’innombrables autres travaillent vers le même objectif : rendre la médecine plus intelligente, plus sûre et plus humaine. Ensemble, elles forment l’ossature d’un nouvel écosystème — la robotique au chevet, l’intelligence dans le nuage.
7. L’avenir humain des soins
Si le XXᵉ siècle a consisté à vaincre la maladie, le XXIᵉ devra s’attacher à vaincre l’erreur.
Le médecin de demain ne travaillera pas seul. Il collaborera avec des algorithmes qui désambiguïsent, des robots qui protègent, et des systèmes qui murmurent : voici ce qui compte maintenant.
Un monde de soins plus calme, plus sûr et plus digne — qui commence par cette question, sans nostalgie : qui doit être dans la salle, et comment la rendre sûre pour tous ?