Innovation thérapeutique : le CINIT 2026 appelle à renforcer l’évaluation des technologies de santé au Maroc

L’évaluation des technologies de santé, les données en vie réelle et la médecine personnalisée ont occupé une place centrale lors du Congrès International de l’Innovation Thérapeutique (CINIT 2026).

Organisée par la Société Marocaine de Pharmacologie et des Thérapeutiques (SMPT), cette édition a réuni, durant trois jours, des responsables publics, des autorités sanitaires, des universitaires, des chercheurs, des professionnels de santé et des représentants de l’industrie autour des leviers de transformation du système de santé marocain.

Placée sous le thème « Readiness : de la détection précoce à l’accès réel », la rencontre a porté sur plusieurs thématiques liées à l’innovation en santé. Les discussions ont notamment abordé l’évaluation des technologies de santé (HTA), la médecine personnalisée, l’oncologie de précision, l’intelligence artificielle, les données de santé, les thérapies préventives, les questions éthiques ainsi que les modèles de financement des innovations thérapeutiques.

Les participants ont souligné que la valeur d’une innovation ne pouvait être appréciée uniquement à travers son efficacité clinique ou son coût. Selon les conclusions du congrès, elle doit également être évaluée au regard de son impact sur la santé des patients, les parcours de soins, l’organisation des établissements de santé et la performance globale du système sanitaire.

Les travaux ont également insisté sur l’importance d’une prise de décision reposant sur les meilleures données scientifiques disponibles, complétées par les données issues de la pratique clinique quotidienne. Les intervenants ont plaidé pour des évaluations intégrant les dimensions clinique, économique, organisationnelle, sociale et éthique afin de mieux répondre aux besoins du système de santé marocain.

Les échanges ont aussi mis en avant la nécessité de renforcer les capacités nationales en évaluation des technologies de santé, en pharmacoéconomie, en recherche clinique et en production de données de qualité.

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