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Des objets connectés pour prendre le pouls de notre santé

Les opportunités offertes par l’Internet des objets intéressent fortement le secteur de la santé, que ce soit pour permettre à chacun de se maintenir en forme en surveillant ses propres paramètres physiologiques, ou pour assurer un suivi à domicile de malades atteints de pathologies chroniques. Outre la mise au point de capteurs toujours plus discrets et plus intelligents, cela implique aussi développer des logiciels pour gérer l’énorme quantité de données générées.

Préserver sa santé, mieux vivre avec une pathologie chronique en suivant ses paramètres physiologiques au quotidien, partager ces informations avec son médecin de ville ou l’hôpital en un clic, croiser les données de santé d’une population pour prédire au mieux l’évolution de la maladie d’un patient. Comme le résume Éric Gouze, responsable Programme dispositifs médicaux au CEA-Leti: « la santé connectée est un concept très naturel. Il y a eu des tentatives, telle dossier électronique des patients, qui ne sont pas vraiment entrées dans les mœurs, Mais avec l’avènement de l’Internet des objets (IoT). on va assister à une multiplication des usages, « Une chose est sûre, du développement de capteurs à l’analyse de ces big-data, le CEA-Leti est aux avant-postes des applications de l’Internet des objets à la santé.

Des capteurs pour rester en forme

Concernant les capteurs.l’Institut développe deux grandes catégories, La première concerne le suivi de fonctions physiologiques classiques telle rythme cardiaque, la température ou l’activité physique, « Notre ambition est de rendre l’utilisation de ces capteurs plus confortable et moins stigmatisante, avec des applications pour le suivi de l’état de santé général de personnes a priori en bonne santé, à qui le système pourrait, par exemple, envoyer des recommandations pour lutter contre la sédentarité si nécessaire », détaille Éric Gouze, Typiques de cette démarche, les projets en cours avec la société Movea, start-up essaimée du CEA en 2007, reposent sur des systèmes combinant MEMS accéléromètres/magnétomètres/gyromètres, capteurs de pression capables d’enregistrer les mouvements et traitement du signal spécifique à une application donnée, Le résultat des analyses est alors envoyé par voie radio sur un ordinateur ou un smartphone. Connue pour avoir développé la Wii remote, Movea propose essentiellement des produits pour le sport dans le but d’analyser et d’améliorer le geste sportif, Mais des projets santé sont également en cours: rééducation fonctionnelle après un accident; suivi à domicile du niveau d’autonomie d’une personne et détection d’éventuelles
pertes d’équilibres ou de chutes; gestion des crises nocturnes de patients épileptiques. «Le détour par la performance sportive peut, du reste, aider à augmenter l’acceptabilité de ces systèmes pour des applications dans le domaine de la santé », analyse Éric Gouze.

Des mini labos connectés pour le suivi à domicile des maladies chroniques

Au-delà de la prévention et du suivi du vieillissement dans de bonnes conditions, le CEA-Leti développe également une seconde catégorie de capteurs pour le suivi à domicile de pathologies chroniques. « Typiquement, ce sont des mini-laboratoires d’analyse reliés aux professionnels de santé par des serveurs »illustre Alexandre Thermet, responsable programme. C’est par exemple le cas du dispositif portable de diagnostic in vitro proposé par la start-up Avalun, essaimée du CEA-Leti en 2013. Son principe: à partir d’une simple goutte de sang, un microscope miniature et automatisé équipé d’un capteur CMOS est capable de réaliser des mesures de dynamiques cellulaires, de colorimétrie ou de microscopie avec la même précision que celle d’ana¬lyses réalisées en laboratoire, et de les communiquer, via Bluetooth vers un smartphone ou une tablette, pour assurer un lien entre le patient et l’ équipe soignante. Bientôt commercialisé, ce dispositif appelé LabPad permet d’ores et déjà de mesurer le temps de coagulation sanguine pour les patients sous anticoagulants. Il pourra bientôt doser la glycémie, le cholestérol ou les triglycérides. « Le prochain cap pour le développement de la santé connectée est celui de la miniaturisation, car le capteur idéal est un capteur invisible et qui se fait oublier par le patient» annonce Éric Gouze.

Des logiciels pour gérer les données, les croiser …

Dans le secteur de la santé connectée, le CEA-Leti et le CEA-List développent une activité autour du traitement du signal jusqu’au traitement des données engendrées par l’IoT. Jean-Michel Goiran, chargé d’affaires loT au CEA-Letl, l’explique: « c’est là que l’on attend la révolution majeure de l’I0T. celle par laquelle, par exemple, la mesure du taux de glycémie d’un patient est certes importante pour lui-même mais va également bien au-delà. » Pour le comprendre, prenons l’exemple d’une pathologie dont les signes précurseurs et l’évolution des symptômes sont connus. Les paramètres physiologiques de plusieurs dizaines, voire centaines de patients sont suivis pendant plusieurs années, puis traités par de puissants logiciels nourris à grands coups de modèles statistiques «dernier cri ». Il est alors possible de constituer des groupes de personnes dont les profils présentent des similitudes, à partir desquels prédire de façon statistique l’évolution de l’état de santé d’une seule personne. Plus la base de données s’ enrichit, meilleure est la connaissance statistique d’un groupe et ce faisant le calcul des probabilités d’évolution de l’état d’un patient. Le système s’entretient et s’améliore de lui-même.

… et en tirer des analyses statistiques

Abstraction mathématique? Pas le moins du monde. Puisque concrètement, le CEA-Leti développe un tel projet en collaboration avec sept CHU pour le suivi de dizaines de patients diabétiques sur cinq à dix ans. Dans une première phase, chaque patient a été suivi individuellement à travers une multitude de paramètres âge, sexe, taille, poids, paramètres physiologiques, pathologies connexes telles l’obésité ou l’hypertension, etc.« Durant cette phase, nous avons notamment modélisé l’évolution des patients à court terme, par exemple leur réponse à un traitement, explique Éric Gouze. Nous sommes désormais entrés dans la seconde étape, visant à étendre sur le long terme cette modélisation. »Avec à la clé, l’objectif qu’une telle démarche soit proposée comme un service, intégrant l’enregistrement de données complexes, leur analyse à grande échelle et toutes les dimensions de l’Internet des objets. De quoi faire de la santé le secteur moteur de l’IoT!


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