Sêmeia analyse depuis Toulouse les données de l'Assurance Maladie pour améliorer le suivi des patients

La startup parisienne Sêmeia a recruté à Toulouse une équipe de data scientists chargée d'analyser les données de santé anonymisées de millions de patients français pour en faire un outil de suivi et d'aide à la prise de décision pour les médecins. La jeune société, qui vient de lever trois millions d'euros, veut être un allié de l'Assurance Maladie dans la réduction des coûts.

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Sêmeia équipe une vingtaine d'hôpitaux en France, et s'intéresse désormais à la médecine de ville.
Sêmeia équipe une vingtaine d'hôpitaux en France, et s'intéresse désormais à la médecine de ville. (Crédits : DR)

Analyser les données de santé des patients atteints de pathologies graves (greffes de rein, cancer du sein, maladies mentales sévères...) pour en faire un outil de suivi et d'aide à la prise de décision pour les médecins, c'est le cœur de métier de la start-up Sêmeia. Fondée à Paris en 2017 par Pierre Hornus, Mathieu Godart et Daniel Szeftel, la société propose un logiciel de télésuivi des patients destiné aux médecins qui exercent à l'hôpital. Une vingtaine d'hôpitaux français l'utilisent déjà.

Un suivi patients-médecins automatisé

Plus qu'un simple tableau de bord, la solution permet au personnel soignant d'être alerté en cas de changement dans le suivi des soins des patients (arrêt, changement de traitement, résultats d'examens médicaux...) sans leur intervention.

Il y a de plus en plus de patients, mais le nombre de médecins stagne ou baisse, donc ils ont moins de temps par patient. Difficile donc de conserver une certaine qualité de suivi. Sêmeia permet d'automatiser ce qui peut l'être. Le logiciel traite, organise et restitue les données de santé. Il oriente le médecin et lui fait gagner du temps

Pierre Hornus, cofondateur et PDG de Sêmeia

Pour cela, la startup fait appel aux données de remboursement de l'Assurance Maladie (SNDS) et à celles du Dossier Médical Partagé. Elles sont donc récupérées automatiquement, avec l'accord du patient, et tout cela est transmis au médecin.

Pour les patients, cela enlève la charge mentale liée au fait de tenir au courant son médecin de ce qu'il se passe. Jusqu'à présent, les médecins comptaient uniquement sur les patients pour leur faire remonter toutes les informations pertinentes. Or, c'est plus compliqué que cela en a l'air. Un patient qui prend plusieurs traitements sur une année, qui va faire plusieurs examens médicaux, n'a pas que cela à penser.

Pierre Hornus, PDG de Sêmeia

Des données de santé relevées par les smartphones des patients peuvent également être partagées directement au médecin, tout comme celles issues d'un tensiomètre qui est confié aux malades. Les professionnels de santé peuvent bien sûr rentrer eux-mêmes des constantes. Toutes ces données textuelles sont ensuite automatiquement normées pour que le médecin puisse les déchiffrer en un coup d'œil.

Une aide à la décision pour les professionnels de santé

L'interface permet aussi de mettre en relation les patients et les médecins, et suggère aux professionnels de santé la mise en place de soins précis, adaptés à chaque cas (technologie du deep learning, apprentissage profond en français).

Pour entraîner les algorithmes à fournir de bons conseils, la startup dispose à Toulouse d'une équipe de 18 salariés (sur un effectif total de 24 collaborateurs), composée notamment de data-scientist. Ce pôle R&D est installé depuis 2019 au Village by CA au coeur de la Ville rose.

Notre arrivée sur Toulouse nous a permis de recruter des personnes formées, assez pointues. C'est une opportunité réussie de ce point de vue. Cela a aussi permis de nouer des collaborations importantes puisque nous travaillons avec des médecins de la clinique pasteur, notamment en oncologie et rhumatologie.

Pierre Hornus, cofondateur et PDG de Sêmeia

Concrètement, l'équipe toulousaine de Sêmeia utilise des données de santé anonymisées de millions de patients français issues du Health Data Hub, un centre de stockage de données de santé voulu par le gouvernement, pour entraîner ses modèles prédictifs (c'est-à-dire de personnaliser le parcours de soins en fonction du profil de risques de chaque individu). Pour sa solution destinée à améliorer le suivi et le traitement des cancers du sein, OncoWise, l'entreprise a analysé les données de plus de 400.000 patientes françaises.

Nous entraînons l'algorithme sur cette base de patients pour pouvoir ensuite l'appliquer à celle que l'on suit. Lorsque vous connaissez tous les cas de parcours de soins possibles, vous pouvez identifier plus facilement des cas similaires à ceux d'un patient et voir ce que leur suivi a donné. Cela permet au médecin de prendre ses décisions en se basant aussi sur ce qu'il se passe pour un ensemble de cas, pour toute la population française.

Pierre Hornus, PDG de Sêmeia

Selon le dirigeant, une à deux années d'entraînement sont nécessaires pour obtenir une analyse avec un niveau de fiabilité important. Raison pour laquelle Sêmaia n'est pas destiné à tout type de patients, mais uniquement à ceux ayant pour pathologie la néphrologie, les maladies mentales, l'oncologie et les maladies auto-immunes.

L'Assurance Maladie y voit une opportunité de réduire ses coûts

Interrogé quant à la monétisation de ces données hautement sensibles, le dirigeant explique à La Tribune ne pas avoir bâti le modèle économique de l'entreprise autour de cela. C'est même tout l'inverse :

Nous ne revendons pas les données des patients à des sociétés tierces. Nous les utilisons à nos propres fins, en prenant soin de les anonymiser, notamment pour réaliser des études qui nous permettent d'améliorer nos produits. Sêmeia n'a pas accès aux données des patients, excepté les infirmières et le directeur médical. D'un point de vue commercial, ce serait catastrophique. Si on faisait cela sous le manteau, ce serait de toute façon découvert. Cela s'est vu récemment...

Indique-t-il en faisant référence aux remous suscités par une enquête de l'émission Cash Investigation (France 2) sur la société IQVIA.

Pour être crédible et donner confiance, Sêmeia fait donc appel à un conseil scientifique composé de sept professeurs de médecines indépendants. Ils aident notamment à avoir une ligne de conduite éthique. Les maladies prises en charge par la startup sont par exemple choisies en collaboration avec ces médecins. Ils se basent pour cela sur deux critères : l'impact clinique que peut avoir Sêmeia sur une pathologie, et les coûts qu'elle engendre sur le système de santé. L'objectif est de réduire les frais de l'Assurance Maladie. Ainsi, la startup est payée en fonction du nombre de patients qui sont suivis avec son logiciel. Enfin, la société fait preuve de transparence avec les patients, puisqu'elle les appelle un à un pour leur expliquer comment vont être utilisées leurs données.

Une levée de fonds de trois millions d'euros

Avec les trois millions d'euros qu'elle vient de débloquer auprès de la Banque des Territoires et des investisseurs Thierry Alliotte et Erik Boulard lors d'une récente levée de fonds, Sêmeia compte accélérer le déploiement de son logiciel dans les CHU français. Elle compte ensuite s'adresser à la médecine de ville à partir de 2022, et travaille en ce moment sur l'extension de sa solution aux cas de dépression sévère, de greffes de poumons et des maladies rénales chroniques. À terme, le personnel infirmier de la startup pourra se charger du suivi des patients pour décharger les médecins. Sêmeia, qui ne souhaite pas dévoiler son chiffre d'affaires de 2020, indique qu'elle espère réaliser un million d'euros par an à partir de 2021.

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