Un modèle économique à trouver pour développer l'IA en imagerie médicale

Ce document, intitulé du livre blanc « Le pari gagnant de l'IA en santé avec un modèle économique rénové » et édité sous la direction du Pr Patrice Taourel (CHU de Montpellier) et du Pr Valérie Vilgrain (AP-HP), fait le constat que l’IA ne se déploie pas à grande échelle, par manque de modèle économique. Il a fait l’objet de 22 entretiens structurés menés auprès de radiologues, industriels, DSI, directeurs d'établissements et institutionnels, avec notamment la consultation comparative menée auprès de dix radiologues européens.

Partout en Europe, il manque un cadre de financement stabilisé, ainsi que des processus fiables d’intégration de l’IA dans les systèmes RIS/PACS afin de l'insérer dans le flux de travail du radiologue. Le Livre blanc évoque également des radiologues qui évaluent l’IA à l’échelle de l’acte - valeur d'usage, robustesse, intégration dans leur pratique quotidienne – et des industriels qui la pensent comme levier de transformation du système - productivité, parcours, données -, pour deux modèles de financement distincts.

Il propose donc de financer en priorité les usages dont le bénéfice clinique est établi - détection de fractures, dépistage du sein et du poumon, triage des AVC, de reconnaître les gains de productivité là où ils sont réels, de créer des dispositifs publics dédiés pour les usages dont la valeur est collective, ou rémunérer la donnée d'imagerie comme un actif économique, notamment

Dans une logique d'intérêt général, ce rapport sera prochainement présenté à la Direction du Numérique en Santé (DNS), afin d'alimenter la réflexion des pouvoirs publics sur les conditions d'un déploiement pérenne de l'IA en imagerie médicale en France. Il est disponible en téléchargement gratuit ICI.