Télésuivi et objets connectés : comment gagner du temps sans perdre en qualité ?

La promesse peut-elle encore tenir en 2025 ?

Le marché mondial du télésuivi médical est estimé à 85 milliards USD d’ici 2027. Porté par les besoins croissants de maladies chroniques et la pression sur les effectifs soignants, il s’appuie sur une vague technologique : tensiomètres intelligents, patches connectés, capteurs biométriques, IA embarquée et edge computing. Cette mutation s’inscrit dans le contexte plus large de la transformation de l’IA en santé, détaillée dans notre article IA en santé : états des lieux des actions engagées.

À la clé, une promesse séduisante : mieux soigner à distance tout en allégeant les charges hospitalières. Mais entre gains et contraintes, la télésurveillance peut-elle réellement améliorer l’efficacité sans dégrader la qualité des soins ? Les preuves s’accumulent, les résistances persistent.

Des gains mesurables : moins d’hospitalisations, plus d’efficacité

Selon plusieurs études citées par la HAS, la télésurveillance permet de réduire les hospitalisations de 50 % et les passages aux urgences de 35 %. Ces chiffres, désormais récurrents dans les évaluations médico-économiques, traduisent une tendance structurelle : les données captées en continu permettent d’éviter les pics d’aggravation, allégeant la charge des services d’aval.

Dans la pratique, cela signifie que les professionnels de santé peuvent intervenir plus tôt, sur des cas mieux ciblés, avec des moyens concentrés. Les infirmiers spécialisés dans le suivi de patients chroniques peuvent désormais gérer simultanément plusieurs dizaines de patients via des plateformes connectées. Au CH de Chalon-sur-Saône, l’intégration du télésuivi dans le SI hospitalier a amélioré la fluidité des diagnostics, réduit les actes redondants, et facilité les réévaluations thérapeutiques.

Pour les patients, le bénéfice immédiat est la fin des déplacements systématiques. Une téléconsultation ou un télésuivi remplace un rendez-vous de suivi classique, évitant plusieurs heures de transport, d’attente, et parfois d’arrêts de travail. Le gain estimé par l’Assurance Maladie française : 669 euros économisés par patient, en tenant compte des frais directs et indirects.

Les dispositifs comme Satelia, Resilience ou Calmedica intègrent cette logique : un contact régulier, mais uniquement lorsqu’un seuil est franchi. Cela évite la surmédicalisation tout en renforçant la réactivité clinique.

C’est ici que la technologie fait la différence. L’IA embarquée dans certains objets connectés permet une analyse en continu des données vitales : tension artérielle, fréquence cardiaque, saturation, poids, glycémie. Les algorithmes de machine learning identifient des dérives avant même qu’un symptôme n’apparaisse.

Une étude du Journal of Medical Internet Research montre que cette anticipation réduit de plus de 50 % les réadmissions post-opératoires. En transformant une donnée brute en alerte ciblée, l’IA permet un soin préventif, moins intrusif et souvent moins coûteux. L’IA s’immisce aussi dans le bloc opératoire, avec des bénéfices déjà visibles : découvrez IA en chirurgie : vers un bloc opératoire augmenté.

La qualité des soins ne recule pas : preuves à l’appui

Longtemps critiquée pour son risque de déshumanisation, la télésurveillance semble aujourd’hui mieux acceptée. Selon une enquête menée par Livi et reprise par la HAS, 51 % des Français estiment qu’une téléconsultation vaut une consultation en cabinet. Pour les patients chroniques, la régularité du contact prime sur le face-à-face. Mieux encore, la visioconférence peut instaurer une relation suivie et contextualisée.

Une méta-analyse sur 126 publications citées par la HAS confirme une concordance de plus de 95 % entre les décisions prises en visio et celles en présentiel. Loin de dégrader la qualité, la télésurveillance bien conçue la stabilise.

Tous les objets utilisés en télésurveillance médicale doivent obtenir un marquage CE selon le Règlement européen 2017/745. Cela implique une évaluation de précision, de sécurité et de fiabilité. Un tensiomètre connecté, un patch ou un capteur doivent fournir une mesure équivalente à celle réalisée en milieu hospitalier. Cette exigence protège la qualité clinique du suivi à domicile.

De plus, l’automatisation de la transmission (du capteur vers le dossier patient) élimine les erreurs de retranscription manuelle et les oublis de saisie. L’information est plus rapide, plus précise, et immédiatement exploitable.

Au-delà de la détection, l’IA permet une hiérarchisation des risques. Les alertes ne sont pas brutes, elles sont classées, contextualisées et parfois corrélées avec d’autres paramètres. Ce filtrage évite l’effet “alerte fatigue” et renforce la pertinence des interventions. Le soignant ne voit plus 100 alertes, mais 3 patients à prioriser.

Pour réussir un déploiement d’IA fiable et éthique, référez-vous à notre dossier Intelligence artificielle en santé : clés et bonnes pratiques pour un déploiement réussi.

Les freins persistants : interopérabilité, culture clinique et viabilité économique

Le Cadre d’interopérabilité des systèmes d’information de santé (CI-SIS) fixe les standards, mais leur application reste hétérogène. Chaque établissement utilise ses propres outils, chaque fournisseur ses propres APIs, rendant l’intégration complexe. L’Agence du Numérique en Santé a publié un référentiel spécifique pour les dispositifs médicaux de télésurveillance, mais sa mise en œuvre suppose des ressources humaines et techniques parfois indisponibles dans les hôpitaux publics.

Une revue systématique parue dans BMJ Open identifie plusieurs obstacles récurrents : manque de formation, sentiment de perte de contrôle, absence de retour utilisateur sur la technologie. En France, 54 % des médecins déclarent ne pas connaître les outils de télésuivi, créant un écart avec les attentes des patients. Ce manque d’acculturation ralentit la prescription, alors même que les patients, eux, plébiscitent les dispositifs.

Depuis juillet 2023, le télésuivi est remboursé en France, mais uniquement après validation de la HAS, pathologie par pathologie. Ce processus, encore lent et exigeant, limite la montée en charge. Du côté des startups, les revenus sont souvent faibles, les cycles de vente longs, et les retours sur investissement incertains. Une étude du programme Better Business Model montre que la majorité des acteurs de la e-santé peine à pérenniser ses solutions.

Horizon 2025-2030 : IA prédictive, edge computing et biosenseurs

En traitant les données directement sur le dispositif (et non sur un cloud central), l’edge computing réduit la latence, renforce la confidentialité, et allège les flux de données. D’ici 2025, on estime que 75 % des données issues des objets connectés seront traitées en local. Cela ouvre la voie à des applications critiques, comme la surveillance post-opératoire ou la détection de chutes chez les personnes âgées.

Les modèles d’IA évoluent vers une capacité d’anticipation : corrélation entre données physiologiques et comportementales, apprentissage des trajectoires individuelles, détection de risques de décompensation. On ne suit plus seulement un patient, on anticipe son évolution. Cette approche permettra une personnalisation plus fine, des alertes plus précises, et des soins moins intrusifs.

Les patchs multiparamétriques, autonomes plusieurs semaines, remplacent progressivement les dispositifs lourds. Ils intègrent des capteurs de température, d’électrocardiogramme, de mouvements, voire des biosenseurs capables de suivre des biomarqueurs spécifiques (inflammation, hydratation, etc.). Leur généralisation dépendra de leur coût, de leur durabilité, et de leur compatibilité avec les SI hospitaliers.

Télésuivi, un gain de temps durable s’il reste centré soin

Les chiffres parlent d’eux-mêmes : jusqu’à 50 % d’hospitalisations évitées, 35 % de passages aux urgences en moins, 15 % d’efficacité opérationnelle gagnée, 669 euros économisés par patient. Mais la promesse du télésuivi n’est pas qu’économique. C’est une nouvelle grammaire du soin, fondée sur la prévention, l’anticipation, et une collaboration renforcée avec le patient.

Pour que cette transformation devienne structurelle, il faudra stabiliser le cadre réglementaire, généraliser la formation, renforcer l’interopérabilité, et bâtir des modèles économiques alignés sur les résultats cliniques.

Le télésuivi n’est pas la médecine low-cost du futur. C’est un soin en réseau, proactif, soutenu par la technologie, mais piloté par des professionnels formés, dans un cadre sécurisé. L’enjeu pour les années à venir : l’intégrer pleinement sans jamais perdre de vue ce qu’il doit améliorer la qualité de vie et la qualité du soin.