JMIR Publications a publié cette semaine sept articles d’actualité et de perspectives couvrant la manière dont les outils numériques transforment la recherche clinique, l’état de préparation en matière de santé publique, les établissements de soins de santé et les choix des consommateurs.
Sommaire
La science de la santé publique par, avec et pour le peuple
La science citoyenne – la recherche scientifique menée par des personnes sans formation scientifique formelle – continue de croître à l’ère numérique, rapporte la rédactrice scientifique et correspondante du JMIR Katie Cottingham dans « Making Citizen Science Work for Everyone ». S’adressant à des directeurs de recherche et à des scientifiques citoyens sur plusieurs initiatives de science citoyenne utilisant des applications mobiles, Cottingham analyse trois types de science citoyenne : avec le peuple, qui recrute des personnes pour collecter des données ; par le peuple, qui implique les membres de la communauté dans le processus de conception de la recherche lui-même ; et pour le peuple, dans lequel « les participants fournissent des informations sur eux-mêmes aux chercheurs, et l’interaction se termine à la porte de la clinique ».
Comment (réellement) transformer numériquement votre organisation
Dans le deuxième article d’opinion de sa série sur la transformation numérique et l’innovation, « Transformation Before Innovation: Getting the Foundations Right Is Harder, More Important Work », le médecin et professeur Boon-How Chew expose ce dont les établissements de santé ont besoin pour une véritable transformation numérique structurelle : une formation continue sur le terrain pour tout le personnel ; une culture de travail réceptive au changement ; gouvernance centrale; et des infrastructures durables et résilientes. Lorsque ces conditions ne sont pas remplies, affirme Chew, les tentatives de transformation numérique échouent. Il décrit les progrès des technologies de l’IA comme étant à double tranchant : leur effet d’amplification des modèles dont ils apprennent peut accélérer les résultats et les flux de travail positifs, si les données et les processus sont de haute qualité au départ – sinon, cet effet peut au contraire exacerber les problèmes systémiques. Chew conseille aux cliniciens et aux administrateurs de la santé d’intégrer une adaptabilité sous-jacente et une santé organisationnelle dans leurs établissements pour faciliter le succès.
Étudier la validité du score de préparation
De nombreuses personnes se tournent de plus en plus vers leurs appareils portables (et leurs interprétations de leurs signes vitaux) pour obtenir des conseils en matière de condition physique. Le devraient-ils ? Dans « Votre tracker d’activité peut-il réellement prédire une blessure ? », Anna Zucker, correspondante du JMIR et entraîneuse personnelle certifiée, enquête sur les preuves qui se cachent derrière ces affirmations. S’adressant à deux physiothérapeutes sur le « score de préparation » – une estimation large de la capacité d’un utilisateur à entreprendre une activité physique difficile, basée sur un certain nombre de mesures collectées par les appareils portables, comme la variabilité de la fréquence cardiaque, la durée et la qualité du sommeil, et la fréquence cardiaque au repos – ainsi que les mesures individuelles elles-mêmes, Zucker explique comment les scores portables peuvent être utiles, mais non définitifs, pour comprendre les blessures sportives dans un contexte clinique : « Bien que les données portables offrent des indices supplémentaires pour le diagnostic et le traitement, la douleur et les blessures peuvent être subjectif. »
L’IA des modèles accélérant le diagnostic des maladies rares
Dans « Comment l’IA accélère l’odyssée du diagnostic des maladies rares », le journaliste scientifique et correspondant du JMIR, Simon Spichak, rend compte des initiatives d’IA du Boston Children’s Hospital (BCH) et du Children’s Hospital of Eastern Ontario (CHEO) qui ont commencé à aider à diagnostiquer les maladies rares. L’algorithme ThinkRare du CHEO, qui analyse les dossiers de santé électroniques et signale d’éventuelles maladies rares, « a déjà déclenché le séquençage génétique et le suivi d’une poignée de patients, conduisant à 21 nouveaux diagnostics de maladies rares et à un taux de réussite de 70 % jusqu’à présent ». Le modèle de raisonnement du BCH fonctionne en examinant les données cliniques et génomiques de cas individuels non résolus et en suggérant d’éventuelles maladies candidates, accélérant ainsi considérablement le processus d’enquête. Tandis que Spichak note le risque que les cliniciens ne parviennent pas à détecter les erreurs produites par ces modèles, des recherches plus approfondies et la validation des modèles, ainsi que de futures initiatives visant à étendre leur utilisation, ont le potentiel de transformer le diagnostic et les soins des patients atteints de maladies rares.
L’IA est-elle l’avenir de l’évaluation par les pairs ?
Simon Spichak examine de près les outils d’examen des documents de recherche basés sur l’IA dans son deuxième article de News and Perspectives cette semaine : « L’IA peut-elle juger de la qualité des études ? L’un de ces outils, QED Science, a publié de manière controversée un classement de ce qu’il prétend être les 1 % des prépublications les plus performantes de 2025, suscitant des critiques. Selon Spichak, Oded Rechavi, cofondateur de QED Science, « estime que l’IA pourrait révolutionner l’évaluation par les pairs et éliminer certains préjugés systémiques » – mais d’autres sources sont sceptiques, affirmant que l’expertise humaine ne peut pas être remplacée.
L’initiative FemTech comble les lacunes dans la recherche sur la santé des femmes
Poursuivant sa série sur FemTech – l’utilisation des technologies numériques pour promouvoir les soins de santé des femmes, Jenny Castillo Cato, médecin urgentiste certifiée par le conseil des soins de santé des femmes, s’entretient avec le Dr Noémie Elhadad, chercheuse en endométriose et fondatrice du projet Citizen Endo pour « Le projet Phendo : Comment FemTech fait progresser la recherche sur l’endométriose et la santé des femmes ». Citizen Endo collecte des données à partir de son application Phendo, qui permet aux utilisateurs de « suivre les symptômes, de documenter les stratégies d’autogestion et de partager en toute sécurité leurs antécédents médicaux avec les chercheurs », selon Cato. Cette initiative contraste avec le paysage plus large de la recherche, qui sous-finance généralement la recherche sur les conditions qui affectent les femmes de manière disproportionnée, ce qui entraîne des disparités dans les soins de santé des femmes fondés sur des données probantes. La FemTech a le potentiel de combler cet écart, affirme Cato, mais le financement doit rattraper son retard.
Lutter contre la résistance aux antifongiques grâce à la surveillance numérique
Les maladies fongiques et la résistance aux antifongiques apparaissent comme des menaces pour la santé publique, affectant en particulier les patients immunodéprimés, mais le nombre limité de recherches et de surveillance limite notre capacité à réagir. La journaliste scientifique Sara Novak couvre deux outils cherchant à changer cela dans « Le nouveau plan et la nouvelle plateforme numérique de l’OMS cherchent à renforcer la surveillance des maladies fongiques et de la résistance aux antifongiques » : le plan de juin 2026 de l’Organisation mondiale de la santé renforçant les réponses aux maladies fongiques et à la résistance aux antifongiques – destiné aux services de santé nationaux pour aider à systématiser la réponse antifongique souvent fragmentée – et le Design Thinking Framework, et la plateforme numérique australienne qui surveille la propagation des maladies fongiques. Le Design Thinking Framework « extrait des informations des dossiers médicaux électroniques… en utilisant une IA formée pour détecter les épisodes de maladies fongiques même lorsque cela n’est pas explicitement mentionné », écrit Novak.
