Med in tech

Les enfants atteints d'un cancer passent parfois une heure seuls dans une salle où aucun humain ne peut entrer. Alors un médecin a décidé d'y envoyer… un robot.

Dans ce nouvel épisode de Med in Tech, je reçois Julien Welmant, oncologue-radiothérapeute, médecin geek et bâtisseur.

Tout part d'une scène qu'il n'arrive pas à oublier : Charline, 5 ans, pleure avant chacune de ses séances de radiothérapie. Pendant deux mois, il est obligé de jouer le "méchant docteur" pour qu'elle accepte de rester seule dans une pièce où ni ses parents, ni les soignants ne peuvent entrer.
Quelques années plus tard, après un déclic au Japon, il lance un projet complètement improbable : concevoir un robot social capable d'accompagner les enfants pendant leur traitement. Deux ans de développement, des dizaines de refus, 160 000 € levés auprès de particuliers… jusqu'au premier enfant traité avec Miroki. Et les résultats dépassent largement la simple innovation technologique.
Mais Julien ne s'est pas arrêté là.

Face aux logiciels médicaux qui lui font perdre un temps précieux, il décide de construire Atlas, son propre système d'IA clinique. Comptes rendus, recherche d'informations dans les dossiers patients, dictée médicale, automatisation des workflows… Pour lui, l'IA ne doit pas remplacer le médecin : elle doit lui rendre son temps.

Dans cet épisode, on parle notamment de :
Comment un médecin peut créer un robot : partir d'un problème de terrain, convaincre un hôpital, collaborer avec une startup (Arkhn) et mesurer l'impact réel sur les patients.

Pourquoi les logiciels médicaux actuels ne suffisent plus : comment il a développé Atlas pour automatiser les comptes rendus, interroger les dossiers patients et construire les outils dont il avait réellement besoin.

Sa vision du "Company Brain" : un hôpital où l'IA devient l'infrastructure qui fait fonctionner tout le système.

Pourquoi il est convaincu que "Health should be fun" : repenser l'expérience du soin plutôt que seulement les traitements.

Un épisode qui montre qu'aujourd'hui, les médecins n'ont plus seulement le pouvoir de soigner. Ils peuvent aussi construire les outils qui transformeront l'hôpital de demain.

Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

“Je n’arrive plus à mâcher depuis quelques jours, j’ai une douleur au fond de la mâchoire, en bas à gauche. Qu’est-ce que j’ai ?” - envoyé à ChatGPT

J’observe autour de moi que de plus en plus de monde demander à ChatGPT des conseils médicaux voire un diagnostic.
À l’heure où les LLM et les outils de modélisation des données biomédicales progressent à une vitesse folle, la promesse d’une médecine plus personnalisée paraît de plus en plus concrète. Mais entre espoirs technologiques, complexité du vivant et contraintes du système de santé, l’IA pourra-t-elle un jour réellement comprendre le vivant ?

Dans cet épisode, Vassili Soumelis, Directeur Médical chez ArcaSciences, médecin, chercheur en immunologie et ancien directeur médical chez Owkin, nous explique pourquoi une IA capable de nous soigner est encore loin d’exister.

Dans cet échange passionnant, on y parle de découverte de médicaments, d’essais cliniques, de bénéfice-risque, de modèles prédictifs, mais aussi des limites très concrètes de l’intelligence artificielle lorsqu’elle se confronte à la complexité biologique. Car si l’IA peut déjà accélérer certaines étapes de la recherche et aider à mieux exploiter la littérature scientifique ou les données patients, elle ne résout pas, à elle seule, les zones d’ombre du vivant.

Dans cet échange, on parle sans détour :
Du rôle réel de l’IA dans la médecine et la pharma,

Des promesses et des limites des LLM pour personnaliser les traitements,

De la difficulté à modéliser un patient ou une maladie,

Et des freins scientifiques, économiques et structurels à dépasser pour faire émerger une médecine vraiment individualisée.

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“Est-ce que c’est utile d’utiliser l’impôt des Français pour ce dispositif médical numérique ?”

C’est LA question à laquelle doivent répondre les entrepreneurs qui souhaitent obtenir un remboursement PECAN, ce dispositif de financement temporaire dédié aux solutions de télésurveillance et de thérapie digitale.

2 ans après son lancement, je fais le bilan avec le pilote du programme : Vincent Vercamer.
Lors de notre premier échange en 2023, nous parlions projections et ambitions : combien de dossiers seraient déposés ? Combien iraient au bout ? Les médecins prescriraient-ils réellement ces solutions ?

Aujourd’hui, place aux résultats : 12 dossiers évalués par la HAS, 4 avis positifs uniquement en télésurveillance, et aucune thérapie digitale retenue.
Pour rappel, le PECAN offre un an de financement à des DM numériques présentant une présomption d’innovation. L’objectif : apporter des premières preuves, souvent organisationnelles, et financer les études cliniques nécessaires pour espérer intégrer ensuite le droit commun.

Avec Vincent, on analyse ce bilan à travers des cas concrets :
Axomove : refusé une première fois, puis finalement validé 6 mois plus tard après un ajustement de méthodologie.

Cureety : passé de 50 patients par mois au démarrage à 2 000 à la fin du PECAN.

Les raisons du refus des deux DiGA, ces thérapies numériques pourtant remboursées en Allemagne, et pourquoi traverser une frontière réglementaire n’a rien d’automatique.

Ce que je retiens de cet échange : partir d’un problème patient ne suffit pas. Pour réussir dans la santé, il faut penser dès le départ à l’intégration dans le système de soins… et au circuit de prescription.

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“Prévenir plutôt que guérir” à l’ère de l’IA et de la donnée : et si la médecine de demain se jouait bien avant l’apparition des premiers symptômes ?

Dans ce premier podcast de 2026, j’ai reçu Alaedine Benani de Zoï pour une discussion passionnante sur les limites du système curatif actuel et les pistes concrètes pour construire une médecine préventive grâce à l’utilisation de la donnée.

Zoï est une clinique d' un nouveau genre, qui prétend révolutionner la manière préventive qui propose des bilans 360 de santé approfondis, personnalisés et fondés sur la science, avec une ambition claire : détecter plus tôt, mieux comprendre et réduire le risque de maladies, notamment chroniques, avant l’apparition des symptômes.

Si la médecine moderne excelle dans la prise en charge des maladies aiguës, les maladies chroniques constituent en revanche un défi majeur pour nos systèmes de santé. Elles se développent sur des années, voire des décennies, bien avant l’apparition des premiers symptômes. Dans ce contexte, l’exploitation de données longitudinales, associée à une prévention précoce et à une observance étendue, offre une opportunité concrète d’intervenir en amont et de réduire la pression exercée sur les services de soins en aval.

Le modèle économique d’une entreprise telle que Zoī, centrée prévention, si elle convainc de plus en plus nos institutions publiques, doit toutefois continuer à convaincre de sa rentabilité médico-économique. Plus largement, comment un tel modèle peut passer à l'échelle ?
Peut-on imaginer qu’un jour, la sécurité sociale remboursera à terme un bilan préventif de santé annuel pour les 70 millions de français ?

Dans cet échange, on parle avec Aleadine sans langue de bois :
De la relation médecin–patient à l’ère de la data,

De prévention individuelle vs santé publique,

Du rôle réel (et des limites) de l’IA et des LLMs,

Et de ce qu’il faut changer pour que la prévention ne reste pas un slogan.

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“Prévenir plutôt que guérir” à l’ère de l’IA et de la donnée : et si la médecine de demain se jouait bien avant l’apparition des premiers symptômes ?

Dans ce premier podcast de 2026, j’ai reçu Alaedine Benani de Zoï pour une discussion passionnante sur les limites du système curatif actuel et les pistes concrètes pour construire une médecine préventive grâce à l’utilisation de la donnée.

Zoï est une clinique d' un nouveau genre, qui prétend révolutionner la manière préventive qui propose des bilans 360 de santé approfondis, personnalisés et fondés sur la science, avec une ambition claire : détecter plus tôt, mieux comprendre et réduire le risque de maladies, notamment chroniques, avant l’apparition des symptômes.

Si la médecine moderne excelle dans la prise en charge des maladies aiguës, les maladies chroniques constituent en revanche un défi majeur pour nos systèmes de santé. Elles se développent sur des années, voire des décennies, bien avant l’apparition des premiers symptômes. Dans ce contexte, l’exploitation de données longitudinales, associée à une prévention précoce et à une observance étendue, offre une opportunité concrète d’intervenir en amont et de réduire la pression exercée sur les services de soins en aval.

Le modèle économique d’une entreprise telle que Zoī, centrée prévention, si elle convainc de plus en plus nos institutions publiques, doit toutefois continuer à convaincre de sa rentabilité médico-économique. Plus largement, comment un tel modèle peut passer à l'échelle ?
Peut-on imaginer qu’un jour, la sécurité sociale remboursera à terme un bilan préventif de santé annuel pour les 70 millions de français ?

Dans cet échange, on parle avec Aleadine sans langue de bois :
De la relation médecin–patient à l’ère de la data,

De prévention individuelle vs santé publique,

Du rôle réel (et des limites) de l’IA et des LLMs,

Et de ce qu’il faut changer pour que la prévention ne reste pas un slogan.

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