Implications cliniques de l’IA : futurs parcours de soin pour l’hypertendu

L’IA participe à réinventer le parcours de soin de l’hypertendu.

Elle a trouvé une place :

• dans l’usage de l’automesure pour le diagnostic de l’hypertension artérielle et le suivi des patients,
• dans l’aide apportée à la réalisation d’une téléconsultation ou d’une téléexpertise,
• dans la mise au point d’outils numériques pour favoriser l’observance aux médicaments antihypertenseurs.

En d’autres termes, l’IA peut être intégrée dans toutes les applications de e-santé : coaching en santé, analyse de la pression artérielle, activité physique/sportive, conseils nutritionnels.

L’IA permet de donner des conseils patients personnalisés sur des objets connectés contenant des applications dédiées.

Ces applications sont à destination des patients mais aussi des professionnels de santé impliqués dans la prise en charge (médecin, infirmier, pharmacien, sage-femme…).

C’est sur le maniement des traitements antihypertenseurs que les outils de l’IA sont les plus utiles. En effet il est essentiel que les préconisations thérapeutiques soient personnalisées.

De nombreuses outils de l’IA sont utilisés pour fournir aux utilisateur un retour d’information personnalisé : suggestions d’antihypertenseurs, personnalisation des recommandations nutritionnelles.

Depuis 2010, plusieurs essais cliniques randomisés ont montré le bénéfice de l’usage d’applications mobiles comportant de l’IA pour la gestion de la pression artérielle et le choix des traitements. Plusieurs études ont montré que des applications dédiées ou l’accès à des plate formes spécialisées permettait d’organiser les soins avec l’aide d’agents sanitaires non médecin (infirmiers, pharmaciens). Le contrôle de la pression artérielle, l’observance des antihypertenseur et le pronostic cardiovasculaire était meilleur dans le groupe de patients bénéficiant de ces nouveaux parcours de soin aidées du numérique.

Par ailleurs, des études utilisant la méthode d’IA d’exploration de données (data mining) ont mis en évidence des « profils cliniques » d’efficacité optimale d’antihypertenseurs d’usage courant (irbésartan, métoprolol, félodipine, amlodipine) ou des profils de « meilleur répondeur » lorsque l’antihypertenseur était prescrit avec des médicaments d’autres classes pharmacologiques (inhibiteur de la pompe à proton et statine).

Actuellement la réalisation d’entrepôts de données comportant un nombre considérable de patients hypertendu traités va permettre de développer des utilitaires basées sur la recherche instantanée de « jumeaux statistique » permettant d’obtenir une personnalisation optimale du choix des traitements antihypertenseurs.

Les futurs parcours de soin des patients hypertendus devront intégrer de nombreux outils de l‘IA.