IA en imagerie médicale : Catel publie les conclusions de son livre blanc sur le modèle économique
Rédaction
Radiologues, industriels, DSI et institutionnels de dix pays européens : le rapport qui dit enfin ce que tout le monde sait sans oser le formuler.
L'IA en radiologie fonctionne. Elle détecte mieux les fractures, sécurise le dépistage du cancer du sein, accélère la prise en charge des AVC. Mais elle ne se déploie pas à grande échelle. Pas par manque de technologie. Par manque de modèle économique.
C'est ce que démontre le second volet du livre blanc « Le pari gagnant de l'IA en santé avec un modèle économique rénové », que Catel publie en partenariat avec Dell Technologies et SCC. Sous la direction scientifique du Pr Patrice Taourel (CHU de Montpellier) et du Pr Valérie Vilgrain (Hôpital Beaujon, Université Paris Diderot), le rapport livre une analyse inédite, construite sur 22 entretiens structurés menés auprès de radiologues, industriels, DSI, directeurs d'établissements et institutionnels — dont dix radiologues européens issus de dix pays différents.
C'est ce que démontre le second volet du livre blanc « Le pari gagnant de l'IA en santé avec un modèle économique rénové », que Catel publie en partenariat avec Dell Technologies et SCC. Sous la direction scientifique du Pr Patrice Taourel (CHU de Montpellier) et du Pr Valérie Vilgrain (Hôpital Beaujon, Université Paris Diderot), le rapport livre une analyse inédite, construite sur 22 entretiens structurés menés auprès de radiologues, industriels, DSI, directeurs d'établissements et institutionnels — dont dix radiologues européens issus de dix pays différents.
Ce que le rapport révèle — et qui change tout
Aucun pays européen ne rembourse l'IA en radiologie. Ni la France, ni l'Allemagne, ni le Royaume-Uni. La consultation comparative menée auprès de dix radiologues européens confirme que la France ne souffre d'aucun retard spécifique : l'ensemble des pays se trouve dans la même impasse, faute de cadre de financement stabilisé.
Le frein n°1 n'est pas technologique. C'est l'intégration informatique dans les systèmes RIS/PACS, citée par 8 répondants sur 10 — avant le manque de financement et les preuves cliniques insuffisantes. Une solution d'IA peut être cliniquement validée et rester inutilisée, faute de s'insérer dans le flux de travail du radiologue.
Radiologues et industriels ne parlent pas de la même IA. Les premiers l'évaluent à l'échelle de l'acte — valeur d'usage, robustesse, intégration dans leur pratique quotidienne. Les seconds la pensent comme levier de transformation du système — productivité, parcours, données. Ces deux visions ne sont pas contradictoires. Elles appellent des modèles de financement distincts, pour des bénéficiaires différents. C'est précisément ce que le rapport propose de structurer.
Le frein n°1 n'est pas technologique. C'est l'intégration informatique dans les systèmes RIS/PACS, citée par 8 répondants sur 10 — avant le manque de financement et les preuves cliniques insuffisantes. Une solution d'IA peut être cliniquement validée et rester inutilisée, faute de s'insérer dans le flux de travail du radiologue.
Radiologues et industriels ne parlent pas de la même IA. Les premiers l'évaluent à l'échelle de l'acte — valeur d'usage, robustesse, intégration dans leur pratique quotidienne. Les seconds la pensent comme levier de transformation du système — productivité, parcours, données. Ces deux visions ne sont pas contradictoires. Elles appellent des modèles de financement distincts, pour des bénéficiaires différents. C'est précisément ce que le rapport propose de structurer.
Cinq propositions concrètes pour financer l'IA qui marche
Le rapport ne s'arrête pas au diagnostic. Il formule cinq leviers opérationnels :
> Financer en priorité les usages dont le bénéfice clinique est établi — détection de fractures, dépistage du sein et du poumon, triage des AVC — plutôt que de chercher à financer "l'IA en général".
> Reconnaître les gains de productivité là où ils sont réels et les laisser être financés par les acteurs qui en bénéficient directement, sans attendre une prise en charge publique généralisée.
> Créer des dispositifs publics dédiés pour les usages dont la valeur est collective — réduction des délais en urgence, amélioration de l'accès aux soins dans les zones sous-dotées.
> Faire de la pertinence de la prescription un levier économique à part entière : le principal gain de valeur de l'IA ne se situe pas dans l'acte d'imagerie lui-même, mais en amont, au moment de la décision médicale.
> Reconnaître et rémunérer la donnée d'imagerie comme un actif économique — car sa valeur repose sur le travail médical qui la structure, et non sur son seul volume.
> Financer en priorité les usages dont le bénéfice clinique est établi — détection de fractures, dépistage du sein et du poumon, triage des AVC — plutôt que de chercher à financer "l'IA en général".
> Reconnaître les gains de productivité là où ils sont réels et les laisser être financés par les acteurs qui en bénéficient directement, sans attendre une prise en charge publique généralisée.
> Créer des dispositifs publics dédiés pour les usages dont la valeur est collective — réduction des délais en urgence, amélioration de l'accès aux soins dans les zones sous-dotées.
> Faire de la pertinence de la prescription un levier économique à part entière : le principal gain de valeur de l'IA ne se situe pas dans l'acte d'imagerie lui-même, mais en amont, au moment de la décision médicale.
> Reconnaître et rémunérer la donnée d'imagerie comme un actif économique — car sa valeur repose sur le travail médical qui la structure, et non sur son seul volume.
Pourquoi ce rapport compte
La France dispose d'un avantage structurel : un écosystème industriel dynamique, des équipes de recherche reconnues, et un cadre institutionnel qui commence à se structurer autour de l'interopérabilité et de l'accès aux données. Ce rapport lui fournit les arguments et les propositions pour passer de la phase pilote au déploiement à grande échelle — sans attendre un remboursement spécifique qui, à l'échelle européenne, n'est encore une réalité nulle part.
Dans une logique d'intérêt général, le rapport sera prochainement présenté à la Direction du Numérique en Santé (DNS), afin d'alimenter la réflexion des pouvoirs publics sur les conditions d'un déploiement pérenne de l'IA en imagerie médicale en France.
> Le rapport est disponible en téléchargement gratuit sur le site de Catel.
Dans une logique d'intérêt général, le rapport sera prochainement présenté à la Direction du Numérique en Santé (DNS), afin d'alimenter la réflexion des pouvoirs publics sur les conditions d'un déploiement pérenne de l'IA en imagerie médicale en France.
> Le rapport est disponible en téléchargement gratuit sur le site de Catel.