Dépistage des cancers : l’innovation ne s’arrête pas à l’algorithme

Pendant la crise du Covid-19, les biologistes médicaux sont sortis de l'ombre. Les Français ont découvert la PCR, le séquençage des variants et compris qu'avant de soigner, il fallait diagnostiquer. Pourtant, une fois la crise passée, la biologie médicale est redevenue discrète, alors même qu'elle est au cœur des grandes révolutions de la médecine. Pour ce nouvel épisode des Mardis de l'innovation en santé du Laboratoire de la République, nous recevons Mathieu Kuentz, biologiste médical, praticien hospitalier, président de la Commission médicale d'établissement du Centre hospitalier Henri-Mondor d'Aurillac et président de la Commission médicale de groupement du GHT du Cantal. Auteur d'un mémoire à Sciences Po Paris consacré au financement de l'innovation en biologie médicale, il défend une idée simple : un diagnostic plus précoce et plus précis n'est pas une dépense supplémentaire, c'est un investissement qui améliore les soins, renforce notre système de santé et participe à notre souveraineté sanitaire. Avec lui, nous reviendrons sur cinq questions essentielles : pourquoi la biologie médicale est devenue un levier stratégique de la médecine de précision ; comment financer l'innovation diagnostique dans un système sous contraintes ; en quoi les nouvelles technologies, de l'intelligence artificielle aux biomarqueurs, transforment déjà la prise en charge des patients ; quels enjeux de souveraineté industrielle et de santé publique se jouent derrière ces innovations ; et enfin, quelles réformes sont nécessaires pour que la France ne prenne pas de retard. 1. Comprendre les mutations en cours Le Laboratoire de la République : Vous observez depuis plusieurs années les évolutions de la biologie médicale. Quelles sont, selon vous, les innovations qui vont transformer le plus profondément la santé dans les dix prochaines années ? Mathieu Kuentz : Je commencerais par rappeler un chiffre qui résume tout : la biologie médicale représente moins de 3 % des dépenses de santé, mais elle conditionne environ 70 % des décisions médicales. C'est le poste le plus stratégique et le plus sous-estimé de la médecine. Et ce n'est pas nouveau : depuis deux siècles, c'est la biologie qui fait avancer la santé, sur le versant diagnostique comme sur le versant thérapeutique : du dosage de la glycémie qui a rendu le diabète traitable à l'antibiogramme qui guide l'antibiothérapie, jusqu'au séquençage du génome humain. À chaque saut technologique, c'est elle qui a déplacé la frontière du possible. Les dix prochaines années ne feront pas exception, et trois ruptures vont y peser. La première, c'est la génomique appliquée au soin courant : le séquençage haut débit, qui fait passer l'oncologie et la génétique des maladies rares d'une logique de symptôme à une logique de cible moléculaire. La deuxième, c'est la biologie moléculaire infectieuse rapide : ces PCR syndromiques multiplex qui, en quelques heures, identifient un agent pathogène et potentiellement un gène de résistance, là où il fallait attendre des jours : un levier majeur contre l'antibiorésistance. La troisième, et c'est sans doute la plus transversale, c'est l'irruption de l'intelligence artificielle, dans toutes ses dimensions : l'exploitation des métadonnées biologiques à l'échelle des populations, le traitement des séquençages génomiques, l'analyse d'image en cytologie ou en microbiologie, jusqu'à la prévention et le repérage précoce des patients à risque. L'IA ne remplace pas la biologie ; elle démultiplie sa capacité à transformer la donnée en décision. Mais le vrai changement n'est pas technologique, il est conceptuel. Ce qui compte, ce n'est plus le coût d'un test, c'est son informativité : sa capacité à réduire l'incertitude d'une décision. Un dosage à quelques dizaines d'euros qui oriente une greffe à plusieurs centaines de milliers d'euros n'a rien d'un acte « bon marché » : c'est un acte décisionnel. Tant qu'on ne raisonnera pas ainsi, on continuera à payer ces innovations comme des prestations techniques, et non comme ce qu'elles sont — des décisions médicales. La médecine personnalisée est souvent présentée comme une révolution. Où en sommes-nous réellement aujourd'hui ? Elle est déjà là, et ce n'est pas une promesse : c'est une pratique quotidienne. Le cœur, c'est l'oncologie et l'oncohématologie. Le séquençage haut débit, ou NGS, permet aujourd'hui d'identifier, sur la tumeur ou sur la moëlle, les mutations qui prédisent la réponse ou la résistance à une chimiothérapie, et donc d'orienter d'emblée vers la bonne molécule au lieu de traiter à l'aveugle. On ne donne plus le même traitement à tout le monde : on le choisit en fonction du profil moléculaire de la maladie. Et la même logique gagne l'infectiologie : l'identification moléculaire rapide d'un pathogène et de ses résistances permet de sortir au plus vite de l'antibiothérapie probabiliste : ce traitement « au cas où », à la fois coûteux et l'un des moteurs de l'antibiorésistance. Personnaliser, c'est exactement cela : le bon traitement, pour le bon patient, au bon moment. Le problème, ce n'est donc pas la technique : c'est le financement et la diffusion. Aujourd'hui, plus de six cents actes innovants sont coincés dans un dispositif dérogatoire en voie d'extinction, et les forfaits de séquençage les plus lourds (entre 880 et 2 200 euros l'acte) ne sont remboursés qu'à hauteur de 43 % de leur valeur théorique pour l'hôpital. Autrement dit : la France sait faire la médecine personnalisée, mais elle n'a pas encore construit le modèle économique qui permet de la rendre accessible à tous les patients, partout sur le territoire, en conservant la soutenabilité du système sans détruire nos capacités d'innovation. C'est exactement le sujet sur lequel j'ai travaillé dans le cadre du master Gestion et Politiques de Santé à Sciences Po Paris. L'intelligence artificielle fait beaucoup parler d'elle. Dans quels domaines de la biologie médicale apporte-t-elle déjà des résultats concrets ? L'IA en biologie, c'est moins le grand soir que beaucoup d'usages concrets qui s'installent. Elle est performante là où il y a de l'image et du volume : la pré-classification des cellules sanguines en hématologie, l'aide à l'interprétation des antibiogrammes en microbiologie. Elle est utile aussi en post-analytique : détection d'incohérences, contrôles de cohérence d'un résultat par rapport à l'historique du patient, repérage des prescriptions redondantes ou non pertinentes. Mais le plus prometteur est ailleurs, dans le travail sur les grandes masses de données. L'IA sait croiser des dizaines de biomarqueurs que l'œil humain ne peut corréler, et faire basculer la biologie du descriptif vers le prédictif : non plus seulement constater un résultat, mais anticiper une évolution. Elle est aussi devenue indispensable au séquençage : sans elle, on ne saurait ni traiter ni interpréter, à un coût raisonnable, les volumes considérables de données qu'un NGS génère — elle réduit à la fois le coût et la difficulté d'interprétation. Et elle ouvre un champ entièrement nouveau : la découverte de biomarqueurs inédits, des signatures qu'aucun œil clinique n'aurait isolées sans la puissance de calcul appliquée à de larges cohortes. Mais je veux être précis, l'IA n'est pas un biologiste. Elle amplifie la valeur informationnelle de l'acte, elle ne se substitue ni à la validation biologique ni au dialogue avec le clinicien. La vraie question qu'elle pose n'est pas « est-ce que ça marche ? » ; souvent oui ; mais « qui valide, qui est responsable, et comment finance-t-on un outil qui améliore la pertinence sans générer de recette à l'acte ? ». L'IA bute exactement sur le même mur que le reste de l'innovation diagnostique : un système de tarification qui paie le geste technique et reste aveugle à la valeur produite. 2. L'innovation diagnostique : un angle mort des politiques de santé ? Pourquoi parle-t-on beaucoup des innovations thérapeutiques mais encore relativement peu des innovations diagnostiques ? Parce que le médicament a tout ce qui rend une innovation visible : un industriel qui le porte, un prix de marché, un Comité économique des produits de santé qui le négocie, une liste en sus pour les molécules onéreuses, un mécanisme d'accès précoce qui le finance avant même son inscription définitive, et surtout une visibilité et un bénéfice tangibles pour le patient. Le diagnostic, lui, n'a rien de tout cela de visible et reste invisible. Pour la biologie, le forfait innovation a été conçu pour les dispositifs médicaux, pas pour nos actes ; l'article 51 finance des organisations, pas des cotations d'actes ; il ne reste, en pratique, qu'un seul outil, le RIHN (le référentiel des actes innovants hors nomenclature). Et, bien que perfectible, ce n'est pas le développement de l'innovation qui souffre le plus : c'est son passage en droit commun, son entrée en routine dans la prise en charge des patients. Le diagnostic souffre aussi d'une invisibilité comptable : à l'hôpital public, le coût d'un examen réalisé pendant un séjour est noyé dans le tarif global du séjour, sans facturation séparée. La biologie hospitalière, c'est 40 % des dépenses de biologie du pays (environ 3,4 milliards d'euros) et pourtant l'Inspection générale des affaires sociales et l'Inspection générale des finances (IGAS-IGF) la décrivent comme « moins connue, dans ses coûts comme dans sa production » que la biologie de ville. On ne défend bien que ce qu'on voit : l'innovation diagnostique est un angle mort parce qu'elle est, littéralement, invisible dans nos comptes comme aux yeux des patients. Peut-on considérer qu'un diagnostic plus rapide ou plus précis constitue déjà en lui-même une innovation majeure pour le patient ? Absolument, et plusieurs exemples peuvent l'illustrer. Tout d'abord en cardiologie, avec les troponines ultrasensibles : la Société européenne de cardiologie a validé des algorithmes à une heure. Si le taux est bas à l'arrivée et n’évolue pas significativement une heure plus tard, on écarte l'infarctus avec une valeur prédictive négative supérieure à 99 %. Le patient sort en une heure au lieu de douze ou vingt-quatre. Les études montrent une réduction du temps de passage aux urgences de 33 à 50 %, et une étude britannique chiffre l'économie à plus de 2 000 livres par patient, essentiellement en évitant des séjours en soins intensifs. Là, le « plus rapide » n'est pas un confort : c'est l'innovation. Mais l'exemple qui illustre le mieux cette valeur, c'est le panel PCR multiplex sur liquide céphalo-rachidien, aux urgences. Face à une suspicion de méningite, il permet d'identifier l'agent responsable en moins de deux heures, là où une culture classique demande cinq jours. Et si l'on fait le micro-costing (reconstruire le gain réel, poste par poste) cet acte coté 270 euros génère de l'ordre de 1 700 euros d'économies par patient soit un rapport de 1 à 6. Voilà ce que « plus rapide » veut dire concrètement. Et enfin, un dernier exemple : l'identification des résistances aux thérapeutiques anticancéreuses réduit les pertes de chances liées à l'usage d'une thérapeutique de première ligne inefficace. En biologie et à bon escient, le temps, c'est la réduction d'une perte de chance, mais aussi des coûts pour notre système de santé et c'est précisément ce que les restructurations industrielles de la dernière décennie ont oublié. En consolidant les laboratoires loin des patients, on a allongé les délais de rendu sans jamais les mesurer. Un diagnostic juste qui arrive trop tard a perdu une grande partie de sa valeur. Vous défendez l'idée que les tests diagnostiques génèrent des économies pour le système de santé. Comment mesurer cette valeur ? En reconstituant la chaîne complète des coûts évités, et non en regardant le seul prix du test. Le cas d'école, c'est le dépistage prénatal non invasif de la trisomie 21 (DPNI), une innovation qui a, en quelques années, transformé tout un pan du dépistage. Avant, on confirmait un risque élevé par amniocentèse, un geste invasif porteur d'un risque de fausse couche de 0,5 à 1 %. Aujourd'hui, une simple prise de sang à environ 390 euros, qui détecte l'ADN fœtal circulant avec une spécificité supérieure à 99 %, a divisé par deux le nombre de gestes invasifs : on est passé d'environ 24 400 amniocentèses en 2016 à 13 400 en 2023, soit près de 11 000 actes invasifs évités chaque année. Rien que pour l'Assurance maladie, l'amniocentèse et son cortège (l'acte lui-même, la consultation, le caryotype, l'échoguidage, la surveillance) c'est de l'ordre de 700 euros par geste, donc environ 7,7 millions d'euros d'économies directes par an. Mais l'essentiel n'est pas là. Il est dans deux dimensions que la tarification à l'acte ne voit jamais. D'abord le risque de fausse couche : sur 24 000 gestes, l'amniocentèse provoquait de l'ordre de 120 pertes fœtales par an soit 120 grossesses désirées interrompues par le geste de confirmation lui-même. Ces fausses couches évitées, leur coût médical est modeste, quelques dizaines de milliers d'euros, mais le coût humain et psychologique, lui, est tout simplement hors de prix. Ensuite les coûts sociaux : chaque amniocentèse évitée, ce sont des arrêts de travail en moins. Au total, environ 22 000 journées d'arrêt évitées par an, un peu plus d'un million d'euros d'indemnités pour l'Assurance maladie, mais surtout près de 4,4 millions d'euros de productivité préservée pour les employeurs. Personne, dans la nomenclature, ne « voit » ces 4,4 millions. Quand on agrège tout cela, le bilan devient parlant. La collectivité investit 46,8 millions d'euros pour rembourser le test aux 120 000 femmes éligibles chaque année. En face, le bilan strict de l'Assurance maladie reste négatif (de l'ordre de 33 millions d'euros nets) parce que le test coûte plus cher que les seules amniocentèses qu'il remplace. Mais le bilan sociétal élargi, lui, est positif et incontesté : intégrez les gains de productivité, les fausses couches évitées, l'anxiété maternelle épargnée, et le coût par année de vie pondérée par la qualité tombe très en dessous des seuils d'acceptabilité usuels. Le DPNI démontre tout : mesurer la valeur d'un diagnostic, ce n'est pas regarder son prix, c'est suivre la valeur sur toute la chaîne médicale, humaine, sociale bien au-delà du flux comptable d'un seul payeur. Et c'est valable partout. Prenez la maladie rénale chronique : un suivi au stade 3 coûte environ 3 000 euros par an, la dialyse au stade terminal en coûte 80 000. Deux examens simples (la créatinine et le rapport albumine/créatinine) suffisent à repérer tôt le risque et à changer la trajectoire. Là encore, l'acte est dérisoire, la valeur évitée colossale. Reste une difficulté : éviter une réadmission est bénéfique pour le payeur, mais pas forcément pour l'établissement, dont la réadmission aurait été une recette. C'est tout l'enjeu du micro-costing et de l'évaluation médico-économique : changer d'échelle, raisonner en valeur pour le système entier. Tant que chacun reste dans son silo comptable, la valeur du diagnostic échappe à tout le monde. 3. Le financement de l'innovation Le dispositif RIHN a permis l'accès à de nombreux actes innovants. Pourquoi est-il aujourd'hui nécessaire de le réformer ? Le RIHN a été conçu en 2015 comme un sas transitoire, le temps qu'un acte innovant fasse ses preuves avant d'entrer dans le droit commun. Il est devenu un régime structurel, et il s'est grippé pour deux raisons. D'abord, c'est une enveloppe fermée : plus les volumes augmentent, plus le taux de couverture s'effondre : il est passé de 83 % en 2016 à 43 % en 2023. Ensuite, le décret de mars 2024 a programmé son extinction par une décote annuelle, initialement de 20 % par an, ce qui revenait à éteindre le financement en cinq ans. Finalement, cette décote a été ramenée à 10 % par an pour les actes non évalués favorablement par la Haute Autorité de santé (HAS). L'entrée de nouveaux actes innovants passe désormais par un « RIHN 2.0 » plus exigeant. Le RIHN historique inscrivait des actes sur un dossier scientifique parfois mince, voire, pour la liste complémentaire, sur simple demande de gestion comptable. Le nouveau cadre, désormais ancré dans le Code de la sécurité sociale, doit conditionner le financement dérogatoire à la production d'études en vie réelle documentées : durée de séjour évitée, antibiothérapie épargnée, complications prévenues, mesurées sur des cohortes réelles. Autrement dit, transformer la période dérogatoire (qui n'était qu'une salle d'attente) en une véritable phase de démonstration de la valeur, pour que le passage en droit commun se décide enfin sur la preuve, et rapidement. Mais le réel problème, c'est l'impact du passage en droit commun. Dans les conditions actuelles, ce passage est devenu un piège pour l'hôpital public : source de déficit, de déstructuration d'une partie de ses laboratoires de biologie médicale, de ses compétences, et de sa capacité à faire émerger les innovations de demain. Les examens intégrés à la NABM (la Nomenclature des actes de biologie médicale) sont absorbés dans le GHS, le groupe homogène de séjour, des établissements publics : ils deviennent une charge, de surcroît totalement invisible pour nos tutelles, et ne constituent une recette que lorsqu'ils sont réalisés en externe. La conséquence est systémique : l'incapacité de conserver en routine des actes innovants pour nos établissements publics, donc d'en faire bénéficier nos patients et de faire émerger de nouvelles innovations. Devant des déficits croissants, l'abandon de ces actes induira une perte de chance pour les patients, un allongement de la durée moyenne de séjour et une fragilisation de nos plateaux techniques. Nos CHU sont les incubateurs de l'innovation diagnostique du pays : quand l'acte qui faisait vivre leur plateau devient déficitaire, la mécanique est implacable : on réduit l'activité, puis on externalise, puis on ferme le laboratoire. Et en détruisant les laboratoires de biologie médicale de nos CHU, on ne perd pas seulement une recette : on casse la chaîne qui produit les données biologiques, forme les biologistes, découvre les nouveaux biomarqueurs et valide les nouveaux tests avec les industriels. On scie la branche sur laquelle repose toute notre capacité d'innovation. C'est cela, le vrai danger d'un passage en droit commun mal pensé. Quels sont les principaux risques si la France ne parvient pas à mieux financer l'innovation diagnostique ? Le premier risque est chiffrable, service par service. Quand plus du tiers des recettes d'une activité dépend d'un financement qui s'éteint, les comptes basculent : pour un seul service réalisant 200 panels de séquençage par an, la perte nette atteint 171 000 euros, l'équivalent d'un poste de praticien hospitalier. Trois disciplines sont en première ligne, parce qu'elles concentrent l'activité innovante : l'oncogénétique, la génétique et la microbiologie. Mais le risque le plus grave dépasse la comptabilité : il est stratégique. C'est cette chaîne d'incubation (production de données cliniques, formation des biologistes, validation des tests avec les industriels) qui se rompt, et avec elle notre capacité collective à produire l'innovation de demain. D'autres pays l'ont compris et l'ont institutionnalisée : le Québec a inscrit dans son organisation publique cette fonction d'incubateur que la France, elle, laisse reposer sur l'autofinancement d'hôpitaux déjà déficitaires. Au fond, c'est une question de souveraineté diagnostique : voulons-nous rester un pays qui conçoit ses tests, ou devenir un pays qui se contente de les acheter ? Vous insistez sur l'importance des données de vie réelle et des évaluations médico-économiques. Pourquoi sont-elles devenues indispensables ? Parce que la valeur d'un acte diagnostique n'est pas dans son coût de production, elle est en aval : dans la durée de séjour qu'il raccourcit, les complications qu'il évite, l'antibiothérapie qu'il permet de désescalader. Une méta-analyse sur 27 études et plus de 17 000 patients montre qu'une PCR multiplex rapide réduit la durée de séjour d'environ un jour. Au Canada, le couplage d'une plateforme microbiologique automatisée à un programme de bon usage des antibiotiques a réduit de 28 % les dépenses d'antibiotiques. Ces bénéfices, aucune nomenclature française ne sait aujourd'hui les capter. Or on ne valorise que ce qu'on mesure. Tant qu'on ne relie pas chaque acte de biologie au séjour pour lequel il a été réalisé, on est incapable de démontrer la durée de séjour évitée. C'est pourquoi je propose un « FICHCOMP biologique » : une infrastructure de traçabilité reliant chaque acte au séjour, qui rendrait enfin mesurable l'impact réel. Sans cette donnée de vie réelle, le passage d'une tarification par le coût à une tarification par la valeur reste un vœu pieux. Le micro-costing est encore peu connu du grand public. En quoi cette approche peut-elle changer la manière d'évaluer les innovations de santé ? Le micro-costing, c'est l'art de reconstituer le coût réel et complet d'une prise en charge, poste par poste, au lieu de se contenter d'un forfait moyen. J'en donnais l'exemple avec le panel infectieux des urgences : on ne mesure sa vraie valeur qu'en additionnant la réanimation évitée, l'antibiothérapie épargnée et les complications prévenues, et non en regardant le seul prix de l'acte. C'est seulement à ce niveau de finesse qu'apparaît la valeur d'une innovation. Cette approche change la donne parce qu'elle déplace le débat. Aujourd'hui, on fixe le tarif d'un acte sur son coût analytique (réactifs, automate, main-d'œuvre). C'est un paradigme appauvri : il ignore tout ce que l'acte fait économiser ailleurs. Le micro-costing rend ces externalités visibles et chiffrables. La condition, c'est de disposer de bases de coûts homogènes : la Base d'Angers existe, mais elle est volontaire et hétérogène. Je propose un référentiel national standardisé, piloté par l'Agence technique de l'information sur l'hospitalisation (ATIH) et la Direction générale de l'offre de soins (DGOS), sans lequel toute tarification par la valeur restera théorique. 4. Santé publique et souveraineté sanitaire La crise du Covid a mis en lumière l'importance des capacités diagnostiques. Avons-nous tiré toutes les leçons de cette période ? En partie seulement. Le Covid a d'abord prouvé une évidence qu'on avait oubliée : sans capacité diagnostique, un pays est aveugle. L'État a solvabilisé pour 7 milliards d'euros de tests PCR en deux ans, et ce n'était pas du gaspillage : c'est cet acte innovant, déployé en quelques semaines, qui a permis de gérer pour partie les vagues successives. La PCR ne servait pas seulement à dire à un patient s'il était positif : agrégée, via des plateformes comme SI-DEP, elle a donné une veille épidémiologique en temps réel, capable de suivre la circulation du virus territoire par territoire. Et le séquençage a ajouté une couche décisive : détecter l'apparition des variants (Alpha, Delta, Omicron) et anticiper les vagues à venir. La biologie a été, là, l'instrument de pilotage de la crise. Mais c'est précisément là qu'on n'a pas tiré la leçon. Ce que le Covid a démontré, c'est que la France sait aller vite quand elle le décide : en quelques semaines, on a déployé une technique nouvelle, financé des actes, levé des verrous réglementaires. La capacité d'innovation existe. Le problème, c'est qu'en temps normal ce ressort est bloqué. Il a fallu une pandémie pour faire émerger ces avancées, et la crise passée, le système s'est refermé : un goulet d'évaluation de plusieurs années, une décote qui éteint les financements, une nomenclature figée. Autrement dit, nous ne savons faire émerger l'innovation que sous la contrainte de l'urgence ; le reste du temps, nous restons sclérosés. Voilà la vraie leçon mal tirée : on a vu que la capacité diagnostique était un bien stratégique, mais on n'a rien construit pour la faire vivre hors crise. Le Covid a aussi montré que ces capacités ne s'opposent pas : elles doivent être à la fois centralisées et de proximité. D'un côté, les vagues ont exigé des plateaux lourds, automatisés, à très haute cadence, et des plateformes de séquençage concentrées : c'est la centralisation. De l'autre, le dépistage de masse n'a fonctionné que parce qu'on a rapproché le test du citoyen, au plus près du terrain. Les deux logiques sont complémentaires : un diagnostic spécialisé consolidé sur des plateaux de référence, et un diagnostic courant rendu en proximité, au plus proche du patient. C'est exactement le modèle d'organisation territoriale qu'il faut bâtir. Enfin, et c'est peut-être le plus frustrant : le Covid a rendu la biologie visible. Pour la première fois, tout le pays parlait de PCR, de seuils, de sensibilité. Mais elle n'est devenue visible que comme un geste technique : l'écouvillon, le tube, le résultat positif ou négatif. On a réduit la discipline à sa prestation analytique, alors qu'elle a été bien davantage pendant la crise : un outil de décision collective, de pilotage de santé publique. Et elle peut être bien plus encore demain : un acteur clinique du parcours de soins, et non un simple fournisseur de résultats. Tant qu'on regardera la biologie comme un acte technique et non comme une spécialité médicale, on continuera de sous-estimer ce qu'elle apporte. La France dispose-t-elle encore des moyens nécessaires pour rester à la pointe de l'innovation en biologie médicale ? Sur le plan scientifique, oui : nos CHU savent faire, le plan France Médecine Génomique a structuré des plateformes de pointe, et le coût de production de notre biologie hospitalière publique (CHU comme centres hospitaliers) est compétitif, souvent inférieur au tarif de remboursement. Le savoir-faire n'est pas en cause. Ce qui menace, c'est le financement et les hommes. La démographie est alarmante : moins de 10 000 biologistes en France, en baisse de près de 7 % en dix ans, un âge moyen de 49,5 ans, et une spécialité tombée au 43e rang sur 44 dans le choix des internes en médecine. On forme moins, on attire moins, au moment précis où la discipline devient la plus technologique et la plus innovante. Donc oui, nous avons encore les moyens d'être à la pointe : mais c'est une fenêtre qui se referme. Si on laisse la décote éteindre les plateformes et la démographie s'effondrer, on aura, dans dix ans, accès à la science sans les moyens de la déployer, et surtout, nous n'en serons plus à l'origine. Comment concilier innovation, maîtrise des dépenses publiques et égalité d'accès aux soins ? Ces trois objectifs ne sont contradictoires que si l'on raisonne en coûts. Si l'on raisonne en valeur, ils convergent. Premier levier, la pertinence : l'OCDE estime que 20 % des examens de biologie sont non pertinents en France. L'Assistance publique-Hôpitaux de Paris (AP-HP), avec son programme « juste prescription », a dégagé 23,6 millions d'euros d'économies, sans réforme, par la seule gouvernance interne. C'est de la maîtrise des dépenses qui finance l'innovation. Deuxième levier, valoriser par l'impact plutôt que comprimer le coût : payer un acte pour ce qu'il fait économiser, pas pour ce qu'il coûte. Troisième levier, la structuration territoriale : mutualiser les plateaux spécialisés tout en gardant en proximité l'ensemble des examens nécessaires, comme le Québec l'a fait avec son modèle OPTILAB : 500 unités regroupées en 11 grappes. C'est ce type de consolidation qui garantit qu'un patient du Cantal accède aux mêmes innovations qu'un patient parisien, via un partenariat avec son CHU de référence, celui de Clermont-Ferrand, tout en conservant un délai de rendu inférieur à une heure pour les urgences médicales. L'égalité d'accès n'est pas l'ennemie de l'efficience : bien organisée, elle en est la condition. 5. Regards sur l'avenir Si vous aviez une réforme prioritaire à proposer pour accélérer l'accès des patients aux innovations diagnostiques, laquelle serait-elle ? Sur le plan technique, plusieurs mesures d'urgence s'articulent. D'abord, créer une véritable traçabilité de l'ensemble des examens de biologie médicale en les rattachant au séjour, afin d'évaluer au plus juste les GHS et de permettre leur évolution. Ensuite, créer une « liste en sus » biologique temporaire pour les actes onéreux, exactement comme on l'a fait pour les médicaments innovants au moment de l'hépatite C, ce qui rendrait possible ce travail sur les GHS. Enfin, débloquer le goulet d'évaluation de la HAS en y intégrant les données de vie réelle. C'est ce qui permettrait à l'hôpital de réaliser un séquençage à 1 500 euros sans absorber la perte dans le tarif du séjour. J'y ajoute, pour les actes infectieux à fort volume, un « Forfait Infectiologique Hospitalier » dédié, qui compenserait le coût du forfait biologique réalisé aux urgences. Mais s'il ne fallait en retenir qu'une, ce serait moins une mesure qu'un changement de paradigme : cesser de tarifer le diagnostic à son coût de production, et le tarifer à sa valeur, à la décision qu'il permet, au séjour qu'il évite, à la complication qu'il prévient. Reconnaître, en somme, que le laboratoire n'est pas un centre de coût mais un centre de décision. Toutes les réformes techniques découlent de cette inversion — d'où la nécessité de tracer chaque acte et de le rattacher au séjour du patient. Comment imaginez-vous la biologie médicale en 2035 ? Je l'imagine, ou je l'espère, médicalisée, consolidée, augmentée et valorisée par l'impact. Médicalisée : le biologiste redevenu un acteur clinique du parcours de soins, qui conseille la prescription, interprète les résultats complexes, siège dans les réunions pluriprofessionnelles, et dont ce temps médical est enfin reconnu. Consolidée : des plateaux spécialisés mutualisés à l'échelle territoriale, des examens courants rendus au plus près du patient, permettant sa prise en charge au plus près de son domicile. Augmentée : ayant intégré tout ce que l'intelligence artificielle permet en matière de traitement de données, faisant émerger de nouvelles valeurs informatives : préventives, diagnostiques et thérapeutiques. Et valorisée par l'impact : un système qui paie l'information médicale produite, pas le tube. C'est le scénario favorable. Le scénario défavorable, c'est l'autre branche de l'alternative : des plateformes qui ferment une à une sous l'effet de la décote, se concentrant toujours davantage et s'éloignant des équipes de soins ; une externalisation croissante vers quelques groupes privés ; une discipline qui n'attire plus ; une démographie qui s'éteint. Entre les deux, ce ne sont pas les technologies qui trancheront, elles seront là, ce sont les choix politiques des cinq prochaines années. Quel message souhaiteriez-vous adresser aux décideurs publics qui travaillent aujourd'hui sur les réformes du système de santé ? Un message tient dans le titre de cet entretien : l'innovation diagnostique est un investissement, pas un coût. Quand un acte à quelques dizaines d'euros conditionne 70 % des décisions médicales, le réduire ligne à ligne dans un tableau budgétaire, c'est une fausse économie qui se paie ailleurs, plus tard, et plus cher. Je leur dirais aussi : ne laissez pas s'éteindre par une simple décote comptable ce qu'il a fallu vingt ans de recherche clinique hospitalière à construire. La fragmentation entre trois directions ministérielles (la santé, l'offre de soins, la sécurité sociale) fait qu'aujourd'hui personne ne porte une politique d'ensemble de la biologie hospitalière. Le premier acte de courage politique, ce serait de désigner un pilote et de reconnaître la biologie médicale pour ce qu'elle est : non pas une prestation technique à comprimer, mais le système nerveux informationnel de toute la médecine. Conclusions En une phrase : quelle innovation aujourd'hui émergente pourrait avoir demain l'impact le plus important sur la santé des Français ? Le séquençage de l'ADN tumoral sur une simple prise de sang, la biopsie liquide, va redéfinir le diagnostic, le traitement et le suivi des cancers, et demain, peut-être, leur dépistage. Existe-t-il un livre qui a changé votre regard sur la santé, l'innovation, la biologie ou l'action collective ? En quoi a-t-il influencé votre manière de penser et d'agir aujourd'hui ? Il y en a bien sûr plusieurs, mais je pense à la série S.A.R.R.A. de David Gruson. C'est un roman d'anticipation qui met en scène une crise sanitaire majeure pilotée par une intelligence artificielle. L'auteur y pose la question qui me paraît la plus juste sur l'IA en santé : non pas « la machine est-elle performante ? », elle l'est, mais « comment garder l'humain, et la décision médicale, au cœur du dispositif ? ». C'est ce qu'il appelle la garantie humaine de l'intelligence artificielle, un principe qu'il a contribué à faire reconnaître jusque dans la loi française. Ce livre a changé mon regard parce qu'il m'a fait comprendre que le vrai enjeu de l'innovation n'est pas seulement technologique : il est éthique et organisationnel. L'intelligence artificielle, le séquençage, la biologie de demain ne valent que si le biologiste médical reste celui qui interprète, valide et décide ; la technologie doit amplifier le jugement, jamais le confisquer. Je crois qu'il vaut toujours mieux anticiper, organiser et réguler l'innovation en amont que la subir une fois qu'elle est là. Rendez-vous mardi 7 juillet pour la prochaine note « Les mardis de l’innovation en santé » David Smadja est professeur d’hématologie à l’AP-HP et à l’Université Paris Cité, responsable de la Commission Santé du Laboratoire de la République. Léa Behr est CEO de RespublicIA et membre de la commission Santé du Laboratoire de la République.

Depuis la pandémie de Covid-19, une question préoccupe la communauté médicale et scientifique : comment restaurer la confiance dans la science dans un monde où l’information circule désormais beaucoup plus vite que la connaissance scientifique ? Le paradoxe est saisissant. Jamais autant de connaissances scientifiques n’ont été accessibles. En quelques secondes, chacun peut consulter une publication, rechercher une étude ou interroger une intelligence artificielle sur pratiquement n’importe quelle question médicale. Mais jamais il n’a peut-être été aussi difficile de distinguer une donnée robuste d’une affirmation simplement vraisemblable. La pandémie nous l’a montré de manière spectaculaire. Nous avons assisté presque en temps réel à la confrontation de deux temporalités radicalement différentes. D’un côté, le temps scientifique : formuler une hypothèse, recueillir des données, les analyser, publier, confronter les résultats à ceux d’autres équipes, parfois se tromper et corriger. De l’autre, le temps numérique : quelques secondes pour publier une affirmation et quelques heures pour qu’elle soit vue par des millions de personnes. Une étude préliminaire, un cas clinique isolé ou une hypothèse non démontrée peuvent ainsi devenir viraux bien avant que la communauté scientifique ait eu le temps de les vérifier. La confiance scientifique ne peut pas être décrétée. Elle doit se construire sur la rigueur, l’éducation scientifique et la compréhension des mécanismes permettant de produire et de valider une connaissance. La crise sanitaire a montré combien la science est une construction progressive : elle ne délivre pas instantanément des certitudes ; elle produit des connaissances qui se renforcent, se corrigent et se confrontent.  Quand la viralité concurrence la vérité L'intelligence artificielle générative rend cette question encore plus importante. Elle permet désormais de produire en quelques secondes des textes structurés, argumentés et apparemment scientifiques. Le danger n'est donc plus seulement la fausse information grossière. C'est aussi l'apparition d'une information fausse mais vraisemblable, accompagnée éventuellement de références, de graphiques ou d'un vocabulaire donnant toutes les apparences de la rigueur. La désinformation médicale a changé de dimension depuis la pandémie. Les réseaux sociaux, les mécanismes algorithmiques d'amplification et désormais l'intelligence artificielle permettent à des récits inexacts de circuler à une échelle et à une vitesse sans précédent. Plus préoccupant encore : les messages longs et élaborés peuvent être particulièrement persuasifs. Nous sommes donc confrontés à une transformation profonde de l'environnement scientifique et informationnel. La question n'est plus seulement : « Cette information est-elle vraie ? ». Elle devient : « Puis-je vérifier comment cette conclusion a été produite ? » Et c'est précisément sur ce terrain qu'une publication récente dans Nature mérite toute notre attention. Quand un article scientifique devient un agent Des chercheurs de Stanford ont développé Paper2Agent1, un système dont l'ambition est étonnante : transformer automatiquement une publication scientifique en agent d'intelligence artificielle interactif. Aujourd'hui, lorsqu'un chercheur lit un article décrivant une nouvelle méthode computationnelle, le chemin entre la publication et son utilisation peut être long. Il faut comprendre la méthode, retrouver le code source, installer les bonnes dépendances informatiques, récupérer les données et apprendre à utiliser correctement les outils développés par les auteurs. Autrement dit, publier une méthode ne signifie pas nécessairement qu'elle soit facilement réutilisable. Paper2Agent cherche à supprimer une partie de cette barrière. Le système analyse l'article mais aussi les éléments qui l'accompagnent : code informatique, données, documents supplémentaires et workflows. Il construit ensuite des outils exécutables accessibles à un agent d'IA avec lequel le chercheur peut dialoguer en langage naturel. On ne demande donc plus seulement à l'intelligence artificielle : « Résume-moi cet article. » On peut lui demander : « Utilise la méthode décrite dans cet article sur mes propres données. » La différence est considérable. De la connaissance publiée à la connaissance exécutable Les chercheurs ont notamment appliqué Paper2Agent à AlphaGenome, un modèle permettant d'étudier les conséquences potentielles de variants génétiques. Les chercheurs ont notamment appliqué Paper2Agent à AlphaGenome, ainsi qu'à des outils d'analyse single-cell et de transcriptomique spatiale, montrant que le système pouvait reproduire des analyses existantes mais aussi appliquer les méthodes à de nouvelles questions. Mais l'expérience la plus importante est probablement celle menée à plus grande échelle. Les auteurs ont soumis 100 articles de biologie computationnelle au système. Soixante-quatorze ont pu être transformés avec succès en agents. Ceux-ci ont généré 599 outils, dont 593 ont passé les tests automatisés de validation. Sur 300 questions issues des tutoriels associés à ces publications, Paper2Agent avec le modèle utilisé dans l'étude atteint une précision moyenne de 91,2 %, contre 80,3 % pour le comparateur disposant directement de l'article et du dépôt informatique.  Ces chiffres ne signifient évidemment pas que la reproductibilité scientifique serait résolue par l'IA. Ils montrent en revanche qu'une partie de la distance séparant la publication d'une méthode de sa réutilisation effective pourrait être considérablement réduite. Et si plusieurs articles pouvaient « travailler » ensemble ? Paper2Agent va encore plus loin. Les chercheurs ont connecté plusieurs articles-agents afin qu'ils puissent mobiliser conjointement leurs méthodes et leurs données. Dans un exemple consacré au psoriasis, des agents issus de plusieurs publications ont combiné des prédictions génomiques avec des données expérimentales sur les lymphocytes T CD4+. Cette analyse a conduit le système à soutenir GPR137 comme gène causal probable au locus étudié, dans un mécanisme dépendant de l'activation cellulaire. Différentes publications deviennent en quelque sorte des briques scientifiques capables d'être interrogées ensemble, tandis que le chercheur reste dans la boucle pour choisir les stratégies et interpréter les résultats. Nous passons alors progressivement d'une bibliothèque composée de documents statiques à un écosystème de connaissances scientifiques potentiellement interactives. C'est une transformation potentiellement majeure de la manière dont circule la connaissance scientifique. Une nouvelle étape pour la reproductibilité scientifique ? C'est aussi là que Paper2Agent rejoint directement la question de la confiance. Pendant longtemps, le lecteur d'une publication scientifique devait essentiellement faire confiance au processus éditorial : les auteurs, les reviewers, la revue et, progressivement, la reproduction des résultats par d'autres équipes. L'ouverture des données et du code a commencé à modifier ce modèle. Paper2Agent pourrait constituer une étape supplémentaire : rendre une partie de la méthode directement interrogeable et exécutable. Les auteurs avancent d'ailleurs une idée particulièrement intéressante : demain, à côté des traditionnelles rubriques Data availability et Code availability, les revues scientifiques pourraient demander une rubrique « Agent availability » indiquant si les travaux publiés peuvent être utilisés sous forme d'agent.  On peut même aller plus loin. La capacité d'une publication à être transformée en agent pourrait devenir indirectement un test de reproductibilité. Dans l'étude, 26 des 100 articles de biologie computationnelle n'ont justement pas pu être transformés avec succès, notamment en raison de code inexécutable, de données ou modèles manquants, de problèmes de dépendances informatiques ou de scripts difficilement généralisables.  L'échec de « l'agentification » devient alors lui-même informatif : il révèle les obstacles empêchant réellement d'autres chercheurs de réutiliser le travail publié. Mais l'IA ne doit pas devenir un nouvel argument d'autorité Il serait toutefois dangereux d'en conclure que l'intelligence artificielle pourrait devenir un arbitre automatique de la vérité scientifique. Ce serait remplacer une confiance aveugle par une autre. Un agent peut reproduire fidèlement une méthode et néanmoins partir d'une hypothèse discutable. Un code parfaitement exécutable ne garantit pas que la question scientifique soit pertinente. Une corrélation statistique ne devient pas une causalité parce qu'elle a été calculée automatiquement. Les auteurs de Paper2Agent sont d'ailleurs explicites : la génération d'hypothèses, le choix des orientations scientifiques et l'interprétation des résultats doivent rester human-in-the-loop. Ils présentent leur système comme un outil d'augmentation de la recherche, non comme une source autonome et autoritaire de conclusions scientifiques.  Cette distinction est fondamentale. L'IA peut exécuter, comparer, rechercher, confronter et accélérer. Mais le chercheur doit continuer à douter. Car le doute méthodique n'est pas une faiblesse de la science. Il en constitue précisément l'une des forces. Une science exécutable n'est pas nécessairement une science vraie. Mais une science que l'on peut davantage vérifier, reproduire et contester est une science qui expose mieux ses preuves. De l'IA qui produit du vraisemblable à l'IA qui aide à vérifier Nous arrivons ainsi à un paradoxe passionnant. L'intelligence artificielle constitue probablement l'un des outils les plus puissants jamais créés pour produire du contenu vraisemblable à grande échelle. Elle peut donc amplifier la désinformation et rendre beaucoup plus difficile la distinction entre connaissance, opinion et manipulation. Mais les mêmes technologies pourraient aussi nous fournir de nouveaux instruments pour remonter aux sources, confronter les données, reproduire les analyses et rendre les méthodes scientifiques plus accessibles. Dans un monde saturé de contenus générés artificiellement, la valeur d'une publication scientifique reposera peut-être de moins en moins sur sa seule capacité à être lue ou citée, et de plus en plus sur notre capacité à remonter aux données, aux méthodes et aux résultats qui la fondent. L'article scientifique de demain ne sera alors peut-être plus seulement quelque chose que nous lisons. Il deviendra quelque chose que nous pouvons interroger, tester, reproduire, confronter et utiliser. À condition de ne jamais oublier une règle essentielle : l'intelligence artificielle peut accélérer la science ; elle ne doit jamais nous dispenser d'exercer notre esprit critique. L'IA peut accélérer la science. Le doute, lui, doit rester humain. David Smadja est professeur d’hématologie à l’AP-HP et à l’Université Paris Cité, responsable de la Commission Santé du Laboratoire de la République. Il est l’auteur de « La République de la prévention » aux éditions LEH. Léa Behr est CEO de RespublicIA et membre de la Commission Santé du Laboratoire de la République. Rendez-vous mardi 27 septembre pour la prochaine note « Les mardis de l’innovation en santé » Retrouvez également cette tribune sur le site du Journal du Net.

Le rapport d’Élisabeth Hubert, Nicolas Bouzou, Stéphane Junique et Franck Von Lennep (accessible ici) a un mérite essentiel : replacer la prévention au centre de la transformation de notre système de santé. Vieillissement de la population, progression des maladies chroniques, innovations thérapeutiques de plus en plus efficaces mais parfois très coûteuses : la dépense de santé va continuer à augmenter. Dans le même temps, le déficit de l’Assurance maladie pourrait atteindre 17,7 milliards d’euros en 2029 en l’absence de mesures nouvelles. Nous pouvons continuer à chercher qui paiera demain quelques milliards supplémentaires. Mais il ne faut pas simplement déplacer la facture entre Sécurité sociale, complémentaires et patients. Car la vraie question est ailleurs : comment éviter qu’une partie de cette facture n’apparaisse ? C’est ici que le rapport ouvre une voie intéressante. Il propose de faire évoluer les complémentaires vers de véritables « organismes d’assurance santé », dont les missions ne seraient plus seulement de rembourser, mais également de prévenir et d’accompagner. Cette évolution va dans la bonne direction. Mais elle ne produira ses effets que si nous allons au bout du raisonnement. La prévention n’est pas une dépense : c’est un investissement Notre système reste construit autour d’une logique simple : nous dépensons massivement lorsque la maladie est là.Nous savons financer un infarctus, une hospitalisation ou un cancer diagnostiqué tardivement. Nous sommes beaucoup moins organisés pour financer ce qui aurait permis de les prévenir ou de les détecter plus tôt. C’est le paradoxe français : nous avons construit une démocratie du soin, mais pas encore une démocratie de la prévention. Le rapport propose que les futurs organismes d’assurance santé consacrent au moins 2 % de leurs cotisations à la prévention. L’intention est juste, mais une obligation de dépense ne garantit pas une meilleure prévention. Dépenser 2 % ne nous dira jamais si nous avons mieux prévenu. Ce dont nous avons besoin, ce n’est pas d’une ligne comptable supplémentaire, mais d’un financement autonome de la prévention : clairement identifié, sanctuarisé, pluriannuel et associé à des objectifs sanitaires mesurables. Il faut donc passer d’une obligation de moyens à une obligation de résultats. D’autant que les dépenses aujourd’hui qualifiées de « prévention » recouvrent des pratiques très hétérogènes. L’argent de la prévention doit aller en priorité vers des interventions dont l’efficacité est scientifiquement établie et les résultats évaluables. La question n’est pas seulement de savoir combien nous dépensons pour prévenir, mais ce que cette dépense change réellement dans la santé des Français. Ne faisons pas payer la maladie au nom de la prévention Je suis en revanche beaucoup plus réservé sur la possibilité d’introduire de nouvelles franchises. Une franchise fait d’abord payer celui qui consomme des soins. Et celui qui consomme beaucoup de soins est souvent celui qui est déjà malade. Je ne crois pas que l’on construise une politique de prévention en faisant davantage payer la maladie. La même vigilance doit s’appliquer aux mécanismes de bonus prévention. Encourager la vaccination, le dépistage ou la participation à certains parcours peut être utile. Mais nous devons tracer une frontière infranchissable : aucune politique de prévention ne doit conduire, directement ou indirectement, à tarifer les individus selon leur état de santé. Car les personnes les plus éloignées de la prévention sont souvent aussi celles qui rencontrent le plus de difficultés sociales, territoriales ou informationnelles. Une bonne politique de prévention n’est donc pas celle qui récompense seulement ceux qui savent déjà prendre soin de leur santé. C’est celle qui va chercher ceux que notre système ne parvient pas aujourd’hui à atteindre. L’école et le travail : les deux grandes portes d’entrée Si nous voulons vraiment changer d’échelle, nous devons investir là où nous pouvons toucher presque toute la population : à l’école et au travail. L’école permet de repérer tôt les troubles de santé mentale, les difficultés sensorielles, l’obésité, les addictions ou certaines vulnérabilités sociales. C’est aussi là que se construisent des comportements de santé pour des décennies. Le travail constitue l’autre grande infrastructure de prévention de notre pays. Pourtant, ces deux piliers restent largement à la périphérie de notre système de santé et relèvent d’organisations ministérielles différentes. Avec une conséquence très concrète : selon l’école, l’entreprise ou le territoire, l’accès à la prévention peut être profondément inégal, particulièrement là où la démographie médicale est déjà fragile. On ne peut pas bâtir une politique nationale de prévention sur une telle hétérogénéité. Santé scolaire, santé au travail et système de soins doivent donc être beaucoup mieux coordonnés : la prévention ne doit pas s’arrêter aux frontières d’un ministère. Donner des responsabilités suppose de donner les moyens d’agir Le rapport a également raison de vouloir mobiliser davantage les complémentaires dans la prévention. Mais il existe une contradiction à leur demander de financer davantage des parcours tout en limitant leur capacité à les organiser et à les évaluer. Le rapport précise d’ailleurs que les organismes d’assurance santé n’auraient pas vocation à « structurer et coordonner les parcours de soins », mais plutôt à en être les facilitateurs. C’est probablement insuffisant. Si l’on confie de nouvelles responsabilités à un acteur, il faut lui donner les leviers nécessaires pour les exercer. Cela ne signifie évidemment ni privatiser notre système de santé ni abandonner le rôle de l’Assurance maladie. Cela signifie organiser une véritable responsabilité partagée autour d’objectifs publics. L’État fixe les garanties, les règles scientifiques, les objectifs nationaux et assure la solidarité. L’Assurance maladie conserve son rôle fondamental. Mais les complémentaires, les professionnels de santé, les entreprises et les collectivités doivent pouvoir participer réellement à la construction des parcours préventifs. Pas de nouvelle responsabilité sans capacité d’action. Mais pas de capacité d’action sans évaluation des résultats. La révolution de la prévention sera territoriale et numérique Pour transformer réellement la prévention, il faut agir sur deux fronts : donner davantage de capacité d’action aux territoires et en particulier aux régions et engager une véritable révolution numérique. L’État doit rester le garant de l’égalité et de la solidarité nationale, mais la prévention se joue dans la vie réelle : les besoins d’un adolescent en Seine-Saint-Denis ne sont pas ceux d’un retraité en zone rurale, d’un salarié d’un bassin industriel ou d’une femme vivant dans un territoire ultramarin. Les moyens doivent donc être davantage orientés selon les besoins sanitaires réels des populations, avec des objectifs mesurables. Régions, Assurance maladie, professionnels de santé, collectivités, écoles, santé au travail et organismes complémentaires pourraient contractualiser autour de priorités pluriannuelles : vaccination, santé mentale, risque cardio-vasculaire, obésité, dépistages, santé des femmes ou vieillissement en bonne santé. Mais cette territorialisation restera incomplète sans une révolution de la donnée. Aujourd’hui encore, nos informations de santé circulent mal : des examens sont répétés faute d’accéder aux résultats, tandis que les données de vaccination, de dépistage, de biologie ou de santé au travail restent trop dispersées. Faire communiquer les systèmes entre eux doit devenir une priorité. L’intelligence artificielle peut ensuite permettre d’aller plus loin : identifier plus tôt les risques, mieux atteindre les populations éloignées de la prévention, éviter des examens inutiles, mieux orienter les patients et évaluer l’efficacité des politiques menées dans chaque territoire. Dans un cadre sécurisé et respectueux des droits de chacun, il ne s’agit ni de surveiller les individus ni de remplacer les soignants, mais de donner aux professionnels et aux territoires les moyens d’agir plus tôt, là où les besoins sont les plus forts. Sans cette double révolution, territoriale et numérique, les microréformes resteront des ajustements. Le rapport Hubert-Bouzou-Junique-Von Lennep constitue donc une étape importante. Il reconnaît que la prévention doit devenir l’une des missions structurantes de notre système de santé et que l’organisation actuelle entre Assurance maladie et complémentaires doit évoluer. Mais il faut maintenant franchir une étape supplémentaire. Au fond, le sujet n’est pas seulement de savoir qui rembourse quoi. Ce débat est indispensable, mais il appartient encore au monde d’hier. Le véritable enjeu est de construire un financement autonome et durable de la prévention, fondé sur la science, évalué sur ses résultats, déployé prioritairement à l’école et au travail, organisé au plus près des territoires et appuyé sur la révolution numérique. Car le choix qui est devant nous est finalement assez simple : continuer à chercher comment financer toujours davantage la maladie, ou commencer enfin à investir dans la santé. C’est cette bascule que nous devons maintenant organiser. David Smajda est professeur d’Hématologie et chef de service (Hôpital Européen Georges Pompidou et Université Paris Cité), responsable de la commission Santé du Laboratoire de la République, auteur de « La République de la prévention » aux éditions LEH. Retrouvez la tribune de David Smadja sur le site du Point.