Parcours de soin, accès à l’expertise et intelligence artificielle dans le traitement des plaies chroniques des membres inférieurs
Séance du mercredi 24 septembre 2025 (Le traitement des plaies chroniques des membres inférieurs)
N° de DOI : 10.26299/aqzw-ex10/emem.2025.39.04
Résumé
La présentation porte sur les apports conjoints de la télémédecine et de l’intelligence artificielle (IA) dans la prise en charge des plaies chroniques et/ou complexes, notamment des membres inférieurs.
L’expérimentation Domoplaies, menée en Occitanie dans le cadre de l’Article 51, propose un modèle innovant de suivi des patients par télémédecine, associant téléconsultations spécialisées et coordination des soins de premier recours. Les résultats montrent une amélioration significative du parcours patient : épisodes de soins plus courts, moins de récidives et d’hospitalisations, ainsi qu’une économie moyenne estimée à 11 000 € par patient.
En parallèle, les avancées en IA offrent de nouvelles perspectives pour l’analyse d’images et de données cliniques. Le deep learning, déjà utilisé en radiologie et dermatologie, est exploré en plaies et cicatrisation afin d’automatiser la segmentation tissulaire, d’uniformiser les descriptions et de tendre vers des outils prédictifs.
Ces deux approches : télémédecine implémentée dans une organisation coordonnée et IA technologique, apparaissent complémentaires : elles renforcent l’expertise médicale, améliorent l’efficience des soins, et ouvrent la voie à une transformation durable de la prise en charge des patients porteurs de plaies chroniques.
L’expérimentation Domoplaies, menée en Occitanie dans le cadre de l’Article 51, propose un modèle innovant de suivi des patients par télémédecine, associant téléconsultations spécialisées et coordination des soins de premier recours. Les résultats montrent une amélioration significative du parcours patient : épisodes de soins plus courts, moins de récidives et d’hospitalisations, ainsi qu’une économie moyenne estimée à 11 000 € par patient.
En parallèle, les avancées en IA offrent de nouvelles perspectives pour l’analyse d’images et de données cliniques. Le deep learning, déjà utilisé en radiologie et dermatologie, est exploré en plaies et cicatrisation afin d’automatiser la segmentation tissulaire, d’uniformiser les descriptions et de tendre vers des outils prédictifs.
Ces deux approches : télémédecine implémentée dans une organisation coordonnée et IA technologique, apparaissent complémentaires : elles renforcent l’expertise médicale, améliorent l’efficience des soins, et ouvrent la voie à une transformation durable de la prise en charge des patients porteurs de plaies chroniques.