e-santé et addictions : Plan e-Santé dans les addictions

Eléonore Scaramozzino – Avocat

« Addictions : la révolution de l’e-Santé pour la prévention, le diagnostic et la prise en charge »

Le docteur Jean-Pierre THIERRY, Conseiller e-Santé du Fonds Actions Addictions et le Professeur Michel REYNAUD, Président du Fonds Actions Addictions ont remis le 14 mai dernier, à Nicolas Prisse, Président de la Mission interministérielle de lutte contre les drogues et les conduites addictives (MILDECA), le rapport « Addictions : la révolution de l’e-Santé ». Pour les auteurs, les outils de l’e-santé peuvent apporter une amélioration du service médical rendu dans la prévention, le repérage, le diagnostic et la prise en charge des addictions.

Les auteurs proposent notamment : i) un plan pour le déploiement progressif et intégré des solutions de e-Santé peut désormais être considéré comme indispensable dans le cadre de la lutte contre les drogues et les conduites addictives, pour la prévention et pour la réduction significative du « treatment gap », ii) le recours aux technologies numériques pour faciliter également les parcours de soins, actuellement peu cohérents et comportant de nombreux points de rupture, et pour permettre aux consommateurs de s’évaluer et de se traiter avec des dispositifs médicaux efficaces. Le déploiement de solutions telles que les réseaux communautaires et sociaux, la téléconsultation et la télémédecine, l’aide téléphonique, les applications mobiles, certains objets connectés « compagnons » est, selon eux, justifié. En ce qui concerne, les agents conversationnels (chatbot), les serious games et la réalité virtuelle, leur efficacité en vie réelle doit être mieux établie.

Le smartphone doit désormais être considéré comme le vecteur privilégié pour l’adoption des services et solutions de l’e-Santé dans le champ des addictions.

Le rapport permet de souligner l’importance de l’approche populationnelle reposant sur l’analyse des données disponibles et agrégées à partir de sources multiples dont les dossiers patients informatisés. Le Big Data et l’Intelligence Artificielle (IA) jouent déjà un rôle majeur dans la redéfinition des pratiques de recherche clinique et en santé publique dans les addictions. L’étude des troubles comportementaux dans les addictions et en santé mentale sera révolutionnée par l’IA appliquée aux données générées par les smartphones sous forme passive (les données caractérisant les usages du smartphone et les comportements couplés ou non à la géolocalisation) ou active (échanges multimédia, questionnaires). En pratique, un plan de déploiement des solutions de e-Santé dans les addictions doit être défini en partant de la perspective usager/patient et en tenant compte de la disponibilité du smartphone pour établir des priorités fondées sur l’analyse des usages.

La protection des données vs phénotypage comportemental

La question de la protection des données à caractère personnel est essentielle compte tenu du profilage comportemental. Les marqueurs numériques viendront améliorer la pertinence des diagnostics et améliorer le suivi à condition de réunir les conditions indispensables pour leur exploitation dans des systèmes dédiés protégeant l’anonymat et/ou la confidentialité et garantissant contre toutes dérives. Mais une frontière ténue existe entre le recours au profilage dans le marketing visant notamment à augmenter toute forme de consommation, y compris celles de substances addictogènes (alcool, tabac, jeux, réseaux sociaux), et l’usage des mêmes données dans le « phénotypage comportemental » des personnes souffrant d’addictions. Le recours à l’e-Santé et tout particulièrement l’exploitation des données comportementales peuvent permettre de créer des « scores sociaux » et déboucher éventuellement sur la mise en place de systèmes de contrôle individuel et social susceptibles d’engendrer de nouveaux risques de ségrégation des usagers à risque ou des patients.

La Haute Autorité de Santé a publié en octobre 2016 un référentiel des bonnes pratiques sur les applications et les objets connectés en Santé. La santé mentale et les addictions ne sont pas intégrées dans ce référentiel. L’ANSM est l’organisme chargé d’appliquer les règlements européens pour les dispositifs médicaux (DM). Certains logiciels et applications mobiles peuvent être considérés comme des dispositifs médicaux et nécessiter un marquage CE dès lors que l’utilisation permet un diagnostic, une aide au diagnostic, un traitement ou un aide au traitement. Les logiciels réalisant des calculs de scores et ne disposant pas de fonction « expert » ne sont pas considérés comme des DM, au même titre que les logiciels permettant la communication de données vers le médecin y compris celles qui seraient saisies par le patient.

Aux États-Unis, il existe une réglementation spécifique aux données des personnes souffrant d’addiction, loi sur la confidentialité des données concernant l’addiction à l’alcool et aux drogues (Alcohol and Drug Abuse Patient Records Privacy Law) et une loi générale dite HIPAA (Health Insurance and Portability Act of 1996). La loi spécifique exige un niveau de confidentialité et de sécurité supérieur. Elle s’applique à partir du moment où un diagnostic d’addiction a été posé par un professionnel de santé et concerne avant tout les modalités de partage et de diffusion des données en renforçant le rôle du patient et son contrôle (un consentement écrit est plus souvent demandé). Ce contrôle renforcé s’applique surtout aux données contenues dans le dossier médical personnel (Personnal Health Record) qui, dans le cadre général de HIPAA, peuvent être plus facilement partagées entre professionnels de santé sans l’autorisation écrite du patient. Les applications susceptibles d’intervenir dans la décision médicale (diagnostic, thérapeutique) peuvent être considérées comme des DM par la Food and Drug Administration (FDA), et être qualifiées d’AMM (Applications Médicales Mobiles, Mobile Medical App (MMA)). La Loi « 21st Century Cure Act » (2016) entrée en vigueur en octobre 2018, autorise la FDA à exercer un « droit discrétionnaire » pour les applications qui ne seront pas considérées, in fine, comme AMM.

Les recommandations en matière de Big Data et IA

En matière de Big Data et d’IA, les auteurs recommandent notamment de :

Favoriser la recherche dans le domaine des addictions reposant sur l’analyse des données populationnelle et comportementales (en relation avec le Health Data Hub).
Favoriser le développement de la recherche dans le cadre des Instituts interdisciplinaires d’intelligence artificielle (3IA) en tenant compte du potentiel de la santé mobile, des chatbots, des jeux sérieux et de la réalité virtuelle.
Encourager la recherche multidisciplinaire pour la maitrise des enjeux autour du développement rapide du profilage comportemental (sécurité, RGPD, Blockchain, aspects réglementaires, éthique, économiques). »