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Le patient connecté en oncologie est une réalité. La pandémie a accéléré le recours aux solutions digitales pour la surveillance, l’assistance, l’information des patients afin de ne pas compromettre le suivi des traitements en cancérologie et limiter les risques d’exposition au COVID-19. La télésurveillance médicale modifie l’organisation des soins en développant un « hôpital hors les murs ». Le 17 novembre 2021, l’étude PRO-TECT, étude randomisée sur 52 centres de cancérologie aux Etats-Unis, comparant à un suivi standard un suivi par télésurveillance de patients avec cancer métastatique ou avancé (quel que soit le type) via une application de ePROS (Patient Report Outcome) avec un algorithme pour tout type de traitement, a montré une amélioration significative de la qualité de vie et des symptômes des patients avec l’application de télésurveillance. Cette étude, la plus grande étude réalisée jusqu’à présent, confirme les résultats du dispositif médical Moovcare ®, qui a obtenu en 2020, une ASA III.
La collecte des données en vie réelles par des objets connectés ou des PRO (Patient Report Outcome) modifie l’organisation du parcours de soin et favorise le développement d’une médecine personnalisée et préventive, ainsi que la connaissance des cancers. Cependant ces données ne seront utiles aux progrès de la médecine, que si elles sont partagées et échangées. Dès lors, les systèmes d’information doivent être interopérables et les données standardisées. Cette interopérabilité technique et sémantique est le garant d’un échange fluide sans travaux de transcodage préalable. L’interopérabilité est l’un des trois piliers fondateurs de la doctrine technique du numérique en santé, une des actions de la feuille de route de MaSanté 2022, qui fournit le cadre dans lequel doivent s’inscrire les services numériques d’échange et de partage de données. Des avancées notables dans ce domaine sont à signaler. En effet, le modèle OSIRIS, modèle standardisé dynamique de représentation des données en cancérologie, s’appuyant sur un set de données minimal incluant 67 données cliniques et biologiques et 65 données omics, permet de fédérer des bases de données en cancérologie. Le projet RUBY, programme informatique, qui utilise l’intelligence artificielle (réseaux de neurones convolutifs) pour structurer automatiquement des données des comptes rendus des patients atteints de cancer.
