Junior
Un jumeau numérique pour piloter par la donnée les politiques publiques d’offre de soin.
Le système de santé français fait aujourd’hui face à de nombreux défis structurels : vieillissement de la population, risques et enjeux climatiques, crises sanitaires, pénurie de personnel soignant… Ces défis demandent à repenser l’organisation du système de santé, tout en s’assurant d’offrir un accès à des soins de qualité à l’ensemble de la population. Une telle réorganisation demande à pouvoir tester virtuellement différents scénarios afin de définir lesquels permettent d’obtenir la meilleure offre d’accès aux soins pour la population.
Les technologies de modélisation et les données produites par l’ensemble des acteurs de la santé sont, dans cette perspective, des outils et ressources essentiels pour piloter cette transformation. Elles permettent de comprendre finement les impacts des évolutions à venir, de visualiser les dynamiques à l’œuvre, et de tester virtuellement les effets de politiques publiques formulées en réponse. Ces modélisations ont vocation à devenir de précieux atouts d’aide à la décision publique, nationale et territoriale, sur la base de données factuelles et, le cas échéant, de données en temps réel.
Lors d’une phase pilote de 3 mois, le programme Apollo a collaboré avec la Direction de l’Offre de Soin (Ministère de la santé) et l’Agence de l’Innovation en Santé afin de développer un premier cas d’usage pour tester ces technologies sur une problématique concrète : l’évolution de la couverture en médecine générale de la population. Deux modèles de projection démographiques ont été conçus.
Le premier, se basant sur le modèle Omphale développé par l’Insee, permet de réaliser des projections de l’évolution de la démographie générale sur le territoire en définissant des scénarios au-travers de la manipulation de variables telles que le taux de fertilité par âge le taux de mortalité par âge et par sexe, ou encore le taux de migration par âge et par sexe.
Le second modèle permet de réaliser des projections de l’évolution de la population de médecins généralistes en fonction des territoires. Il prend en compte de nombreuses variables paramétrables telles que le nombre de médecins formés par année en spécialité de médecine générale, le nombre de médecins étrangers s’installant sur le territoire français ou encore le taux de départ en retraite en fonction de l’âge.
Au-travers du paramétrage de ces deux modèles, il est possible de tester et confronter différents scénarios de l’évolution de la population générale et de l’évolution de la population de médecins généralistes et de visualiser l’évolution de la couverture de la population par cette spécialité de médecine sur un horizon de 50 ans, cela à différentes échelles géographiques.
Cette première expérimentation a permis de démontrer les potentiels de la technologie pour éclairer la décision publique. Elle a également permis de révéler des défis scientifiques majeurs face aux besoins de projection, comme celui de la simulation, à des échelles démographiques très fines, de l’installation des médecins.
Équipe du projet
Estelle Hary
Designer spécialisée dans les politiques publiques numériques, Estelle a travaillé à la CNIL sur l'outillage de la conformité. Elle a également accompagné des administrations dans des démarches de conception de systèmes algorithmiques et d'intelligence artificielle fondés sur la transparence et collabore actuellement sur Catala.
Alexis Gobé
Alexis Gobé est docteur en mathématiques appliquées depuis 2020, spécialisé dans le calcul numérique, le calcul parallèle et la visualisation de données. Passionné par l’innovation numérique, il met ses compétences au service de projets mêlant performance, rigueur et créativité. Il a récemment contribué au projet Junior POC, porté par le ministère de la Santé, dont l’objectif est de guider les politiques nationales et territoriales grâce à un jumeau numérique du système de santé.
Côme Le Breton
Docteur en informatique (spécialité neurosciences computationnelles), Côme travaille comme ingénieur de recherche au Service Expérimentation et Développement (SED) d'Inria Sophia Antipolis, où il développe des logiciels pour la recherche scientifique et à partir de celle ci. Il collabore étroitement avec plusieurs équipes, en favorisant mutualisations et collaborations entre projets.
