Med in tech

“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.

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

“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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Il y a 20 ans, on détectait un AVC après qu’il ait eu lieu. Aujourd’hui, grâce à l’IA, on peut l’anticiper 3 semaines avant qu’il ne frappe.

C’est ce qu’a réussi Dr Arnaud Rosier, en croisant les données des pacemakers avec celles du SNDS – la base de données de santé de tous les Français. Dans ce nouvel épisode de Med In Tech, il me raconte comment ils ont franchi toutes les étapes, de l’accès aux données jusqu’au développement d’un algorithme d’IA capable d’anticiper les risques cardiaques.
Mais, pour créer un algorithme réellement utile, il faut des données fiables, en volume, et sur la durée. Or, les données des pacemakers étaient fragmentées, réparties entre les logiciels de plusieurs fabricants.
Alors, avec Implicity, il a commencé par résoudre ce problème : construire une plateforme capable de centraliser toutes les données de pacemakers, peu importe l’éditeur. Une solution pensée d’abord pour les médecins — intuitive, interopérable, et intégrée dans leur quotidien.

Au programme de notre échange :
Développer un algorithme avec les données du SNDS : un accès exceptionnel. Arnaud nous explique comment ils ont obtenu l’autorisation, les contraintes réglementaires à respecter, et ce que ça change concrètement quand on peut enfin exploiter ces données à grande échelle.

Transformer un algorithme en dispositif médical industriel : comment faire valider une IA par la FDA ? Quels sont les bons réflexes qualité à mettre en place dès les débuts ?

Faire adopter l’IA par les médecins : dans un milieu aussi cartésien que la cardiologie, comment faire accepter une “black box” algorithmique ? Quelle place pour la transparence, la pédagogie, et la confiance ?

Un épisode sur la transformation en cours de la médecine par la donnée — et sur ceux qui la rendent possible.

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Vous êtes passé au CHU de Nantes ? Vous avez peut être contribué à faire avancer la recherche vers un vaccin contre le cancer !

Pierre Antoine, PU-PH du CHU de Nantes, a fondé “la clinique de données”, un service entier dédié à accélérer la recherche clinique grâce aux dossiers médicaux des 2,6 millions de patients pris en charge par l’établissement.

Un exemple frappant : en croisant ces données avec celles du SNDS (la base nationale des remboursements de la Sécu), l’équipe de Pierre-Antoine a mis en évidence un phénomène surprenant. Les patients ayant contracté certaines infections lors de leur passage en réanimation ont développé moins de certaines formes de cancer dans les 5 années suivantes, par rapport à ceux qui n’avaient pas eu ces infections.

Ce résultat inattendu ouvre des pistes concrètes pour comprendre les mécanismes biologiques sous-jacents encore mystérieux. Il pourrait déboucher sur le développement de nouveaux traitements concrets pour les maladies auto-immunes, psychologiques… et même des vaccins contre le cancer.

🎙 Dans le nouvel épisode de Med In Tech, Pierre-Antoine nous raconte comment il a construit cet entrepôt de données de santé : une infrastructure qui regroupe les données de 2,6 millions de patients, 130 millions de données structurées et 30 millions de documents textuels, permettant une exploitation rigoureuse et éthique des données au service de la recherche.

Au programme de notre échange :
La collecte des données : encourager une "soli-data-rité" en recuiellant les données dès l’entrée à l’hôpital, tout en respectant le droit des patients à s’y opposer.

L'Open Science : rendre accessibles les algorithmes développés grâce aux données hospitalières et encourager la mutualisation à grande échelle.

Les données synthétique anonymes, une piste pour partager des données sensibles tout en garantissant la confidentialité

L’IA et la recherche : entraîner des algorithmes d’intelligence artificielle reste un processus profondément humain, qui nécessite de poser les bonnes questions.

Un épisode clé pour mieux comprendre comment les données de santé transforment la médecine de demain.

Un grand merci Pierre Antoine pour ton partage d’experience !

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“Demain, Apple sera contraint de partager toutes les données cardiaques de ses Apple Watch à des fins de recherche ? - Oui, absolument.”

C’est ce que l’EEDS (Espace Européen des Données de Santé), le nouveau règlement européen qui entre en vigueur cette année, imposera à Apple et à tous les acteurs de la santé en Europe pour favoriser la recherche et l’entrainement d’algorithme d’IA.

Pour en parler, j’ai reçu Émilie PASSEMARD, responsable du pôle Affaires réglementaires et européennes à la Direction du Numérique en Santé (DNS). Elle a appuyé de son expertise la position de la France dans les négociations de ce texte à Bruxelles.

Cet ambitieux texte a deux grands objectifs :

1. Donner la capacité à tout citoyen européen de partager son dossier médical à n’importe quel soignant en Europe, s’il le souhaite.
Concrètement, plus de crainte de se faire une vilaine fracture sur les pistes autrichiennes cet hiver, l’hôpital de Vienne saura que vous avez eu une réaction allergique aux analgésiques en 2015.
Pour y parvenir, les éditeurs de logiciels médicaux devront obtenir un marquage CE, utiliser les formats de données au standard européen.

2. Libérer les données de santé européennes à des fins de recherche et d’innovation.
“En France, c'est difficile d'avoir accès à des données pour une réutilisation secondaire. Par exemple, pour accéder aux données de la sécurité sociale (SNDS), même après autorisation réglementaire, l’obtention des données peut prendre 18 mois, certaines recherches sont abandonnées faute d'avoir pu les obtenir.”
Le texte vise à apporter une solution à ce problème : imposer à tout détenteur de données de santé de les partager à des chercheurs qui en auraient besoin, et surtout dans un délai maximal de 9 mois.

Voici, la réponse de l’Europe face au pillage des données de santé aux US et en Chine : créer un marché encadré de la donnée de santé pour faciliter la recherche et le développement de l’IA en santé, et cela en garantissant la confidentialité et l’éthique pour ses concitoyens.
De la bureaucratie en plus, ou une véritable transformation de l’écosystème de santé d’ici 2029, qu’en pensez-vous ?

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