l'amendement n° 2095 de M. Juvin après l'article 19 du projet de loi de financement de la sécurité sociale pour 2026 (première lecture).

Il y a 4 semaines | Scrutin public ordinaire

L'amendement n° 2095 de M. Juvin (DR) après l'article 19 du projet de loi de financement de la sécurité sociale pour 2026 (première lecture).

Amendement n° 2095

Auteur : M. Philippe Juvin

Cet amendement a été rédigé avec les équipes du service des urgences de l'Hôpital européen Georges Pompidou (Pr Juvin) et du Centre d'Expertise de la Mort Subite hébergé à l'hôpital européen Georges Pompidou à Paris (Pr Jouven). Il vise à permettre à un individu de demander une analyse de ses données individuelles de santé détenues par l'Assurance maladie afin de déterminer son risque de développer une maladie et éventuellement mettre en œuvre les moyens pour prévenir sa survenue. La mise en œuvre de cet amendement permettrait une révolution dans la prévention en santé.

La France dispose de bases de données uniques au monde constituées par les données du SNDS (Système National des Données de Santé) qui collecte et enregistre tous les médicaments consommés, tous les examens effectués et tous les diagnostics portés pour chaque individu. Cette base de données est utilisée quasi exclusivement pour le remboursement.

Des unités de recherche INSERM ont permis de montrer que l’utilisation de cet historique médical pouvait permettre d’identifier des trajectoires de soins associées un risque plus important de survenue de certaines pathologies, comme l’arrêt cardiaque ou l’infarctus du myocarde. Il a en effet été montré que l’analyse de ces données enregistrées au fil des années pouvait permettre de prévoir plus d’un quart, soit 10 000 à 12 000 cas, de l’ensemble des arrêts cardiaques qui surviennent en France. Le nombre de faux positifs, c’est-à-dire, d’individus identifiés à tort par l’algorithme comme étant à risque d’arrêt cardiaque serait sur l’ensemble de la France de 30 000. On identifierait donc, par une analyse des données médicales d’un individu donné, et détenues par l’Assurance maladie et non encore anonymisées, un quart des futures morts subites. Cela permettrait, dans cette population, de mettre en œuvre des stratégies de prévention de manière à éviter la survenue de l’arrêt cardiaque.

Cette identification des gens à risque ne nécessite pas de moyen financier important puisque l’on utilise des algorithmes qui analysent simplement les données de la Caisse Nationale d’Assurance Maladie. On peut donc tout à fait envisager une consultation numérique où les patients décideraient de demander une analyse de leur historique des données de santé. L’algorithme pourrait ainsi identifier des sujets à risque d’arrêt cardiaque et, demain une ou d’une autre pathologie.

La France serait le premier pays au monde à proposer une telle consultation numérique pour identifier des sujets à risque. Les équipes INSERM poursuivent leurs travaux pour détecter d’autres pathologies qui pourraient être ainsi prédites par des algorithmes (cancer, accident vasculaire cérébral, etc…).

La consultation personnalisée de consultation numérique permettrait donc d’identifier les sujets à risque, mais également de donner aux patients ou à leur médecin les principales raisons médicales expliquant son surrisque. Ceci donnerait donc une piste pour les médecins pour prescrire les examens les plus appropriés au cas précis de l’individu. De même, ces éléments permettent de proposer une prévention personnalisée.

La France vient de décider de proposer une consultation de prévention à 30 euros pour 20 millions d’individus. Il s’agit essentiellement de repérer les facteurs de risque cardiovasculaires connus (hypertension, hypercholéstérolémie, tabagisme, etc), donc de repérer ces mêmes facteurs chez tous les individus. Il existe par ailleurs des campagnes de dépistage national, comme celui du cancer digestif par une coloscopie, qui est proposé à partir d’un certain âge chez les hommes, ainsi que le dépistage du cancer du sein proposé à partir d’un certain âge chez les femmes. 5 millions de femmes reçoivent par an une invitation à faire un même examen : une mammographie, et 2.5 millions de femmes la font effectivement avec une première lecture et une seconde lecture, ce qui permet d’identifier entre 20 et 30 000 cas de cancer du sein par an.

L’originalité de la consultation numérique que nous proposons est d’identifier des sujets à risque mais aussi des sujets qui n’ont pas du tout de risque de manière à ne proposer qu’aux premiers des examens spécialisés adaptés au cas précis de l’individu (et non pas le même examen pour tous) et d’éviter ainsi bon nombre d’examens (parfois invasifs) et de dépenses médicales inutiles chez les autres. Car aujourd'hui, prenons l'exemple de la prévention du cancer du sein, toutes les femmes se voient proposer une mammographie alors que certaines pourraient, avec une consultation numérique, être rassurées et ne pas avoir à subir un examen inutile, désagréable et couteux.

Cette approche personnalisée que nous proposons pour l’identification des personnes à risque et pour la prévention personnalisée placerait la France comme le premier pays au monde à proposer une telle initiative. Ceci permettrait surtout d’éviter la survenue de nombreux cas de pathologie et ferait effectuer de substantielles économies en termes de financement de santé.

Pour illustrer cette approche, j'ai grossièrement appliqué ces chiffres à l'hémicycle des 577 députés. Le nombre d'arrêts cardiaques attendus chez 577 députés sur la durée d'un mandat de 5 ans est de l'ordre de 2 cas. La mise en œuvre de cette consultation de prévention permettrait de prévoir (et éventuellement de prévenir) la survenue d'1 cas sur deux mandats (10 ans). La présente démonstration n'a évidemment pas de caractère scientifique puisqu'il faudrait étudier les caractéristiques de la population étudiée, mais elle est donnée à type d'illustration.

Santé Protection sociale et retraites

Votes par groupe parlementaire

Groupe	Vote majoritaire	% pour	% contre	% absents	% participation
DEM	pour	24%	0%	76%	24%
DR	pour	13%	0%	81%	19%
ECOS	contre	0%	39%	61%	39%
EPR	contre	12%	21%	64%	36%
GDR	contre	0%	22%	78%	22%
HOR	pour	26%	0%	71%	29%
LFI-NFP	contre	3%	55%	42%	58%
LIOT	contre	0%	9%	83%	17%
NI	abstention	0%	0%	89%	11%
RN	contre	1%	52%	44%	56%
SOC	contre	1%	26%	46%	54%
UDDPLR	pour	25%	25%	50%	50%
UDR	pour	0%	0%	100%	0%

Liste des votes

Département