Santé connectée : les capteurs des technologies mobiles pour détecter les premiers signes de troubles cognitifs

Une étude exploratoire menée par la société Evidation Health pour le compte du laboratoire Eli Lilly et Apple (Lilly Exploratory Digital Assessment Study) a été réalisée afin d’évaluer la faisabilité d’utiliser des dispositifs intelligents pour différencier les personnes atteintes de troubles cognitifs légers, de maladie d’Alzheimer au stade léger, et des personnes sans troubles cognitifs. Les chercheurs ont sélectionné 113 participants, âgés de 60 à 75 ans (31 personnes atteintes de troubles cognitifs et 82 sans troubles cognitifs). Chaque participant a reçu un smartphone iPhone 7+ (à utiliser comme téléphone principal), une montre Apple Watch Series 2, une tablette iPad pro avec clavier intelligent, et un capteur de sommeil Beddit, Tous les appareils étaient équipés d’applications permettant de recueillir tous les événements provenant des capteurs et des applications utilisées pendant la période de l’étude. Les domaines de mesure étaient la fonction motrice globale (montre et téléphone) ; le rythme cardiaque (montre) ; le rythme circadien (alternance jour/nuit, capteur de sommeil et téléphone) ; comportement, activités sociales et cognitives (montre et téléphone) ; motricité fine (évaluation de la vitesse de frappe sur tablette) ; langage (application spécifique sur tablette : à l’écrit au clavier et à l’oral en vidéo). Les données ont été transférées sur une plateforme qui a recueilli 16 téraoctets de données, pendant 12 semaines. Les chercheurs ont construit un modèle prédictif, permettant d’identifier une personne atteinte de troubles cognitifs dans 80 % des cas, ce qui est très insuffisant pour éliminer les faux positifs. Le facteur prédictif le plus important est la vitesse de frappe sans pause.

Chen R et al. Developing Measures of Cognitive Impairment in the Real World from Consumer-Grade Multimodal Sensor Streams. KDD ’19 Proceedings of the 25th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining. Anchorage, 4-8 août 2019. https://selectra.info/domotique/actualites/sante/apple-poursuit-avancees-sante-connectee, 19 août 2019. http://delivery.acm.org/10.1145/3340000/3330690/p2145-chen.pdf (texte intégral).