Comment améliorer l’observance médicamenteuse grâce aux outils digitaux ?

On estime aujourd’hui que 60% des patients atteints de maladies chroniques ne sont pas observants. Ce problème, qui affecte les patients puisqu’ils n’atteignent pas leurs objectifs thérapeutiques, impacte le système de soins d’une addition supplémentaire estimée à 9 milliards d’euros par an en France [1]. Le suivi régulier du patient est clé pour améliorer son observance médicamenteuse. À cet effet, les outils digitaux apportent une solution d’accompagnement du patient dans son traitement. Plusieurs utilisations du digital permettent de pallier le problème de non-observance, allant du simple rappel de prise du traitement au dispositif médical autonome pour l’administration du traitement. Alcimed fait le point sur ces nouvelles technologies.

Quand le digital nous assiste, ou l’amélioration de l’observance médicamenteuse avec la configuration de rappels de prise de traitement

Parmi les versions les plus accessibles de ces solutions, on retrouve la configuration de rappels sous forme de SMS ou encore d’alertes via une application. Des versions améliorées requièrent en retour une confirmation volontaire de la part du patient, qui repose soit sur la confiance faite au patient, soit sur le contrôle de sa prise de traitement. Ainsi, avec certaines applications, le patient valide lui-même qu’il a pris son traitement, généralement via une réponse positive sur l’application : il s’agit de la version la plus simple d’un point de vue technologique, ce qui explique le nombre élevé de solutions de ce type sur le marché. Dans des cas plus poussés, le patient se soumet volontairement à un contrôle certifiant la prise du traitement. C’est ce qu’a mis au point nGageIT, avec un capteur de nanoparticules préalablement incorporées dans le traitement : après avoir pris son traitement, le patient souffle dans un capteur capable de détecter la présence de ces nanoparticules.

Quand le digital nous suit, ou l’amélioration de l’observance médicamenteuse avec la détection automatique de la prise de traitement

Pour un suivi régulier de l’observance qui ne repose pas sur la bonne volonté du patient de se soumettre au contrôle, certaines solutions ont été développées afin de détecter automatiquement la prise du traitement. Ces solutions vont du simple pilulier connecté à des dispositifs plus poussés : par exemple, la FDA a approuvé en 2017 le premier traitement intégrant un système de détection digital ingérable : Abilify MyCite. Ce médicament possède un capteur embarqué qui, lorsque le médicament est ingéré, envoie un signal à une puce portée par le patient. L’information est ensuite transférée à une application pour le suivi de l’observance : ce type d’outils permet de générer des alertes personnalisées lorsque le patient oublie de prendre son traitement.

Quand le digital prend le contrôle, ou l’amélioration de l’observance avec l’administration automatique du traitement

Pour un niveau optimal d’observance, et si on pouvait administrer le traitement automatiquement au patient, au bon moment ? Le niveau de technicité requis ainsi que le risque associé limitent aujourd’hui le nombre de solutions sur le marché. Parmi elles, Diabeloop, un dispositif médical connecté composé d’un capteur de glucose en continu associé à une pompe à insuline patch, qui, grâce à l’intelligence artificielle, calcule et injecte de manière optimale la dose d’insuline au patient.

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Pour une efficacité optimale, ces solutions doivent s’inscrire dans un système de suivi médical global du patient. La transmission de données à des tiers – proches du patient mais aussi équipe médicale – est clé pour une réaction adaptée. Mais la gestion à distance des données d’un nombre élevé de patients nécessite une organisation spécifique, avec un système de priorisation des urgences et un personnel dédié, ce qui est encore loin d’être la norme aujourd’hui.

A propos des auteurs

Riwan, Consultant dans l’équipe Santé d’Alcimed en France
Héléna, Consultante Senior dans l’équipe Santé d’Alcimed en France

[1] IMS Health, 2014