Présentation

Contexte, positionnement et objectif (s) de la proposition

La santé mobile (mHealth) a le potentiel pour jouer un rôle positif dans divers domaines affectant l'état de santé de l'individu (bien-être, prévention, gestion, surveillance ou suivi de pathologies connues ou soupçonnées) tout en étant économiquement bénéfique pour le système de santé. L'utilisation de la mHealth peut réduire le nombre de visites médicales, maximisant la commodité pour le patient tout en minimisant le coût pour le système de santé. Cependant, plusieurs facteurs entravent ce potentiel : diversité et pléthore de l'offre ; variabilité de la fiabilité et/ou de la pertinence d'une application en fonction du contexte de son utilisation ; difficultés d'évaluation de ses qualités et de sa valeur ajoutée ; diversité des domaines couverts (santé et/ou bien-être) ; diversité des caractéristiques utilisateurs / patients (données cliniques et paracliniques, habitudes de vie, préférences individuelles). De plus, il y a un manque de connaissance des aspects/effets psychosociaux liés à l'arrivée de ce nouveau tiers technologique dans la relation patient-docteur. Le projet ApiAppS contribuera à éliminer les goulots d'étranglement qui entravent l'utilisation rationnelle de la mHealth.

Tout comme les prescriptions médicales, les médecins ont un rôle crucial à jouer pour s'assurer que l'utilisation de mHealth peut réellement être au service du patient et être correctement intégrée dans son suivi et sa gestion sanitaire. L'hypothèse que nous faisons dans le projet ApiAppS est que les médecins peuvent jouer un rôle central dans l'orientation des processus de choix lorsque l'utilisation de mHealth est une possibilité/option pour une meilleure santé des patients. Nous pensons qu'il est nécessaire d'évoluer vers un mécanisme d'intégration technique (dans la pratique et les logiciels de gestion des patients) et d'intégration humaine (dans la relation médecin-patient) de la mHealth comparable à celui d'une prescription médicale classique. Pour ce faire, comme c'est le cas pour les outils de prescription de médicaments, les médecins doivent disposer d'outils pour apprécier (au mieux) : la qualité, les indications et contre-indications, les effets possibles des applications/appareils mHealth et leur évolution/révision (nouvel entrant, retrait, modification des fonctionnalités...). En outre, les médecins doivent connaître les possibilités d'intégration et d'analyse des données produites par ces applications/appareils mHealth et la meilleure façon de les utiliser pour enrichir la relation avec le patient.

Pour ce faire, la première étape du catalogage des applications et périphériques mHealth est déjà en cours. Il existe en effet des plateformes de santé spécialisées qui proposent de tels catalogues (par exemple : myhealthapps.net, appscript.net, mhealth-quality.eu, medappcare.com). Certains problèmes techniques ou conceptuels restent à résoudre : catégorisation avancée des applications/appareils mHealth, indexation avec des termes médicaux riches et standardisés, étiquetage des applications et dispositifs, suivi des usages, indications concernant la complémentarité des outils......

Au-delà des améliorations intrinsèques qui peuvent être apportées à ces plateformes, l'étape clé pour guider le choix d'un appareil/appareil mHealth qui répond aux besoins du patient, sera le couplage de ces plateformes avec une ou plusieurs sources d'information qui peuvent donner un niveau détaillé du contexte médical. Pour cette raison, le dossier médical électronique (DME) est une source précieuse car il contient des informations rigoureusement collectées, nombreuses, diversifiées, sémantiquement riches et médicalement validées avec un niveau de détail individuel (concernant le patient). Les bases de données/dépôts de connaissances médicales (guides de pratique clinique, caractéristiques des médicaments...) sont d'autres sources à considérer pour au moins deux raisons. Tout d'abord, la consultation de ces référentiels reflète la préoccupation particulière de l'utilisateur (un contexte médical) pour l'information consultée (par exemple : consulter des pages Web sur l'asthme ou un médicament bêta2-mimétique signe une préoccupation très spécifique). Deuxièmement, ces dépôts contiennent des connaissances validées (recommandations de pratique fondées sur des données probantes, indications ou effets des médicaments à surveiller,...) dont il faut tenir compte lorsqu'on veut suggérer l'utilisation d'un appareil ou d'une application mHealth compatible avec ces connaissances (par exemple : suggérer qu'une application pour le suivi quotidien des étapes est conforme aux lignes directrices indiquant que l'activité physique régulière est recommandée aux personnes atteintes de diabète).

À ce jour, les DME, les bases de données de connaissances médicales et les plates-formes de catalogage des applications/appareils mHealth (mHealth app web store) évoluent en silos sans interopérabilité. Les stores mHealth app fonctionnent comme des applications autonomes et sont basées sur des données rudimentaires pour guider le choix des applications et appareils mHealth, limitées à ce que l'utilisateur peut (et accepte) remplir via un formulaire de recherche. En utilisant le logiciel EMR et/ou les bases de connaissances médicales, les utilisateurs (médecins) n'ont pas accès aux applications/appareils mHealth sélectionnés pour leur pertinence dans la gestion d'un patient donné. Par conséquent, ils ne peuvent pas recommander/prescrire d'une manière informée et pertinente les applications mHealth.

Impacts et bénéfices du projet

Le projet ApiAppS aidera à soutenir et à optimiser le changement de pratique qui commence maintenant, mais qui est encore débridé, désordonné et davantage orienté vers les affaires plutôt que basé sur des stratégies médicales et des connaissances scientifiques validées. A la fin du projet, nous fournirons à la communauté les spécifications 4, qui permettent l'interopérabilité avec le module d'aide à la décision et l'intégration des résultats dans d'autres logiciels médicaux (shareability). Ainsi, les résultats du projet seront réutilisables dans différents environnements mHealth et les outils développés seront adaptables à d'autres architectures (exemple : DMP français, système d'information hospitalier...).

L'accord de consortium sera rédigé dans le but de faciliter la réutilisation, l'adaptation ou la spécialisation du module d'aide à la décision et du moteur de recherche. ApiAppS permettra de réaliser des progrès significatifs dans la rationalisation de l'utilisation des technologies de la mHealth et fournira un cadre opérationnel et un démonstrateur dans lequel les aspects techniques et psychosociaux ainsi que les intérêts et les limites de la prescription ou de la recommandation de la mHealth dans la pratique clinique seront étudiés et diffusés (par des publications et communications scientifiques). Cela donnera une vue d'ensemble plus claire de ce que les groupes de médecins généralistes, les agences ou les institutions nationales peuvent planifier afin de promouvoir la mHealth.

Le projet ApiAppS fera avancer la réflexion sur l'utilisation appropriée de la mHealth dans la relation patient-médecin. De plus, puisque certaines applications mHealth seront prescrites/recommandées plutôt que d'autres en fonction de critères de qualité, ApiAppS encouragera la réglementation des applications mHealth et la compréhension des critères de qualité par les médecins et les patients. Les critères de qualité ont récemment été publiés dans le "Guide de bonnes pratiques sur les applications santé et les smart devices" de la HAS. Elles ont déjà été prises en compte dans notre projet et sont en cours de mise en œuvre par DMD.