Jumeaux numériques
Explorez le potentiel de marché du jumeau numérique en santé
L’équipe Santé d’Alcimed explore le rôle des technologies numériques en santé depuis plus de 30 ans, dont les jumeaux numériques sont récemment devenus le point d’attention. Avec son expertise terrain solide, Alcimed accompagne ses clients dans leurs projets d’innovation pour comprendre le marché et l’industrie du jumeau numérique, ainsi que leurs utilisations potentielles dans le domaine de la santé.
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Les enjeux liés aux jumeaux numériques en santé
Les applications les plus avancées des jumeaux numériques dans le secteur de la santé aujourd’hui sont développées en cardiologie avec des acteurs de l’industrie comme Siemens Healthineers, Dassault Systèmes, Philips ou HeartFlow. Ces entreprises développent des modèles de jumeau numérique du cœur, représentant par exemple les comportements électriques de l’organe pour l’implantation d’un pacemaker, les aspects chimiques du cœur pour le développement d’un médicament, ou les réponses mécaniques pour les simulations virtuelles de chirurgie.
Même s’il est possible de créer des jumeaux numériques pour des applications en santé, cette technologie n’est pas encore largement adoptée puisque les entreprises et institutions sont confrontées à plusieurs défis pour commencer à la tester et à l’appliquer à des problèmes de santé spécifiques. Les enjeux pour implémenter la technologie de jumeau numérique incluent :
Même si l’utilisation de jumeaux numériques augmente en santé, cet outil virtuel reste trop cher pour être adopté largement dans la routine clinique.
Comment évolueront les coûts d’implémentation de la technologie de jumeau numérique dans les années à venir ? Quels partenariats développer pour rendre accessible l’approche du jumeau numérique aux acteurs innovants de la santé ? Quels sont les business models possibles pour l’outil du jumeau numérique ?
Les données biomédicales agrégées pour nourrir le système d’intelligence artificielle d’un jumeau numérique proviennent de différentes entreprises privées, sans procédure standardisée pour la collecte des données. Du fait de cette hétérogénéité, la combinaison des données originaires de plusieurs sources est problématique et conduit souvent à des données de mauvaise qualité, limitant leur analyse et leur représentation.
Est-ce qu’un modèle de jumeau numérique est fiable pour les diagnostics et les traitements en santé si les données proviennent de différentes sources et sont remontées de manière non standardisée ? Comment pourrait être standardisé le processus de collecte des données pour qu’elles soient plus fiables lorsqu’elles sont utilisées pour des applications d’intelligence artificielle ?
L’utilisation d’un jumeau numérique et, plus généralement, d’un système d’intelligence artificielle, nécessite la collecte d’une grande quantité de données sur les individus par les organismes de santé et les compagnies d’assurances. De nombreuses inquiétudes émergent autour de la collecte de données si spécifiques, qui permettent aux organismes de santé de dresser le portrait biologique, génétique, physique et de style de vie d’un individu, puisque ces données personnalisées pourraient être utilisées au profit des intérêts des entreprises plutôt que ceux des individus.
Qu’arrive-t-il aux données collectées chez les patients ? Où et comment sont stockées les données ? Comment assurer que les données ne seront pas utilisées à des fins commerciales plutôt que de bénéficier aux individus partageant ces données ? Est-ce que les compagnies d’assurances pourraient différencier les individus en fonction de leur style de vie ou de leur génétique ?
Le corps humain est une entité complexe difficile à représenter dans le cyberspace, ce qui nécessite de grands efforts de collecte de big data, d’analyse de données, de fusion de données et de modélisation. Il présente des caractéristiques d’hérédité et peut également être affecté par le milieu environnant, des attributs qui doivent également être intégrés dans l’élaboration d’un jumeau numérique. A cause de ce haut niveau de complexité, les modèles numériques ne sont pas encore capables aujourd’hui de représenter complètement la nature d’un patient.
Est-ce qu’un modèle virtuel sera un jour capable de représenter l’intégralité de la complexité du corps humain ? Quelle est l’évolution prévue du marché ?
Comment nous vous accompagnons dans vos projets liés aux jumeaux numériques en santé
Depuis plus de 25 ans, Alcimed accompagne ses clients sur une grande variété de projets liés à la digitalisation et l’intelligence artificielle, et notamment sur l’exploration des cas d’utilisation d’un jumeau numérique dans le secteur de la santé. En effet, nous avons conduit de nombreux projets dans ce domaine pour différents acteurs, comme des entreprises internationales pharmaceutiques et biopharmaceutiques (ex : Boehringer Ingelheim) et des entreprises MedTech (ex : Siemes Healthineers).
La diversité de nos clients, des géographies que nous explorons et des types de projets que nous menons nous donnent une compréhension globale et approfondie des enjeux du concept de jumeau numérique. Nos projets couvrent des sujets aussi diversifiés que l’étude des opportunités de marché, la compréhension de la gestion des maladies et des parcours de soin des patients, les développements réglementaires, l’évaluation de concurrents potentiels ou d’opportunités de partenariats, de nouvelles technologies, d’applications des jumeaux numériques en santé, parmi d’autres listés ci-dessous.
Exemples de projets récents menés pour nos clients autour des jumeaux numériques
Accompagnement d’un acteur de l’industrie à l’identification des bonnes pratiques et des facteurs clés de succès pour la conception de jumeaux numériques
Un de nos clients désirait identifier les bonnes pratiques et facteurs clés de succès à l’implémentation d’un jumeau numérique et comprendre les principales caractéristiques nécessaires pour ce modèle virtuel.
Pour ce faire, notre équipe a identifié et sélectionné les entreprises utilisant actuellement des jumeaux numériques et les a priorisées en fonction de l’intérêt pour notre client. Grâce à des entretiens avec les entreprises ciblées et à une analyse documentaire, Alcimed a identifié les bonnes pratiques et les facteurs clés de succès qui ont ensuite été transmis au client via deux workshops.
Cela a permis à notre client d’obtenir une vision précise de la façon dont cet outil virtuel est utilisé par ses concurrents potentiels ainsi que de comprendre quels sont les attentes et les besoins des clients vis-à-vis d’un jumeau numérique.
Accompagnement d’un grand acteur pharmaceutique à dresser le paysage des acteurs in silico ayant des applications dans la digitalisation de la R&D pharma
Alcimed a accompagné une entreprise pharmaceutique à explorer le secteur in silico et ses applications pour la digitalisation de la pharma, avec pour objectif l’identification des partenaires et des acteurs capables d’aider la digitalisation de la R&D de notre client. Cela comprend le machine learning, l’intelligence artificielle, les jumeaux numériques, les simulations, les modèles mathématiques et bien d’autres solutions digitales permettant d’accélérer la recherche en économisant du temps et des coûts.
Grâce à une recherche documentaire et des entretiens avec des leaders d’opinion clés (KOL), Alcimed a identifié les grandes tendances dans la digitalisation de la pharma ainsi que différentes entreprises qui pourraient devenir des partenaires potentiels de notre client. Un focus a ensuite été réalisé sur les capacités des entreprises priorisées via des entretiens avec les parties prenantes clés dans ces entreprises.
Notre travail a permis à notre client d’obtenir une vision précise des partenaires potentiels et de la manière de digitaliser son département de Recherche & Développement.
Évaluation du potentiel d’une nouvelle plateforme d’Internet des Objets (IoT) pour un acteur MedTech en créant de la valeur et un nouveau business model via les jumeaux numériques
Alcimed a accompagné une entreprise de l’industrie MedTech à la mise en place d’une plateforme permettant la création d’un jumeau numérique en connectant tous les systèmes industriels et en fournissant un large portfolio de services digitaux basés sur l’Internet des Objets (IoT).
Les connaissances recueillies par notre équipe durant ce projet ont permis de fournir à notre client une compréhension profonde des besoins et souhaits des utilisateurs finaux de la plateforme, ainsi que d’identifier différentes utilisations potentielles de cette plateforme dans le secteur de la santé.
Accompagnement d’un acteur leader de la santé dans la réalisation d’un benchmark des jumeaux numériques dans différentes industries
Nous avons accompagné un acteur leader de la santé à évaluer le potentiel que représentent les jumeaux numériques pour développer des façons innovantes d’améliorer la qualité et la sécurité de ses produits.
Pour cela, nous avons identifié les types de technologies de jumeau numérique existantes, la façon dont les industries avec des enjeux similaires les utilisent, les objectifs de ces utilisations et les différentes étapes de conception et d’implémentation de ces dernières dans les écosystèmes des entreprises.
Ce projet a confirmé la valeur ajoutée que peut apporter le concept de jumeau numérique à notre client et a permis de définir des partenariats de co-développement, soutenus par une feuille de route de développement.
Création d’un jumeau numérique de la France pour un acteur de l’industrie pharmaceutique visant à répondre à des questions médicales complexes
Dans un contexte de recherche d’opportunités liées à la disponibilité croissante de grands ensembles de données, un grand groupe pharmaceutique mondial souhaitait créer une représentation numérique de la France, pouvant permettre de résoudre des questions médicales complexes, comme par exemple bénéficier d’une meilleure prédiction de la localisation des exacerbations allergiques.
Pour répondre à ce besoin, nous avons construit une plateforme numérique en unifiant des ensembles de données socio-économiques et d’exposome françaises, ainsi qu’une interface permettant leur visualisation et facilitant leur analyse. Des données médicales spécifiques en fonction des cas d’utilisation médicale souhaités y ont été ajoutées, afin de permettre une analyse croisée.
Finalement, notre travail a permis le développement d’un pilote basé sur un cas d’utilisation simple et spécifique, qui a été présenté au sein de l’organisation et a généré de nouveaux cas d’utilisation potentiels.
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Créée en 1993, Alcimed est une société de conseil en innovation et développement de nouveaux marchés spécialisée dans les secteurs innovants : sciences de la vie (santé, biotechnologie, agroalimentaire), énergie, environnement, mobilité, chimie, matériaux, cosmétiques, aéronautique, spatial et défense.
Notre vocation ? Aider les décideurs privés et publics à explorer et développer leurs terres inconnues : les nouvelles technologies, les nouvelles offres, les nouveaux enjeux géographiques, les futurs possibles et les nouvelles manières d’innover.
Répartie dans nos 8 bureaux dans le monde (en France, en Europe, à Singapour et aux Etats-Unis), notre équipe est composée de 220 explorateurs de haut niveau, multiculturels et passionnés, ayant une double culture scientifique/technologique et business.
Notre rêve ? Être 1000, pour dessiner toujours plus avec nos clients le monde de demain.
Un jumeau numérique est une réplique numérique en temps réel d’un objet physique ou d’un processus, qui incorpore toutes les données accessibles et se met à jour à mesure que de nouvelles données sont disponibles. Les chercheurs utilisent les jumeaux numériques pour tester des scénarios de manière sécurisée et économique avant de les essayer dans des environnements ou des situations réelles.
De nos jours, l’utilisation des jumeaux numériques est déjà répandue en ingénierie et dans l’industrie, mais les scientifiques cherchent à l’étendre au secteur de la santé. La technologie de jumeaux numériques a de nombreuses applications en santé, dont :
- L’aide au diagnostic et à la décision de traitement
- La surveillance des patients (objets connectés)
- Les simulations virtuelles et l’évaluation des risques en chirurgie
- Le design et l’optimisation des dispositifs médicaux
- La conception de médicaments et l’optimisation des dosages (essais cliniques in silico)
- La prise de décisions réglementaires
En bref, un jumeau numérique fournit aux chercheurs les informations nécessaires pour détecter des schémas pathologiques, simuler les effets des traitements et identifier les chemins d’investigation les plus prometteurs à déployer pour les personnes réelles.
Ce concept de jumeau numérique peut aussi permettre une réduction des coûts en santé en réduisant les délais et coûts de commercialisation de certains médicaments, et de ce fait augmenter les opportunités d’investissement et tirer vers le bas les coûts de la production de médicaments. Les coûts peuvent aussi être diminués en réduisant les durées de traitements et en évitant les erreurs de diagnostics et de traitements, ainsi qu’en accélérant les processus qui, in vivo, nécessiteraient davantage d’interventions humaine et de matières premières.
À côté de cela, certaines entreprises ont annoncé que les coûts des essais cliniques pourraient bientôt dépasser les revenus, ce qui accélérera la transition vers d’autres sources de données pertinentes et fiables pour démontrer la sécurité et l’efficacité d’appareils médicaux ou de produits pharmaceutiques spécifiques.
Malgré ces avantages, un modèle virtuel ne permet pas encore aujourd’hui de saisir la nature complète d’un patient et fait face à de nombreux défis.
Le marché mondial des jumeaux numériques en santé était estimé à 1,1 milliard USD en 2023 et est projeté à environ 10 milliards USD en 2028, avec un taux de croissance annuel moyen de 43,3 % sur cette période.
En effet, l’adoption croissante des nouvelles technologies dans le secteur de la santé, de même que l’appréciation positive des professionnels de santé à l’égard des jumeaux numériques, devraient stimuler la croissance du marché. Cependant, les défis liés à la sécurité et à la confidentialité des données de santé devraient limiter son expansion.