Technologies de l’information et de la communication : évaluer les comportements et les incapacités

Les applications des technologies de l’information et de la communication peuvent aider à l’évaluation des incapacités comportementales et fonctionnelles au cours du temps, dans un environnement écologique. Des recommandations sur l’utilisation de ces technologies dans les essais cliniques ont été émises (Robert P et al, 2013). La Fondation Médéric Alzheimer a participé à ces travaux. Dans l’Oregon (Etats-Unis), l’équipe de Jeffrey Kayes, du service de neurologie du centre médical des anciens combattants de Portland a installé de multiples capteurs pour mesurer le comportement de la personne dans son environnement domestique (capteurs de mouvement, de contact, de prise de médicaments, d’utilisation de l’ordinateur, et les accéléromètres du téléphone mobile : technologies dites pervasives), dans cinq cents domiciles, en recueillant les données pendant huit ans. Les variations intra-individuelles de la stabilité de la marche et de la mobilité, du sommeil et de l’activité, de l’adhérence à la prise de médicaments, permettent de prédire une baisse de moral, la dépression ou la survenue de troubles cognitifs. La richesse de ces données mesurées en continu est impossible à obtenir lors d’une consultation au cabinet du médecin. Apparaissent aussi des instruments pour quantifier des marqueurs biologiques spécifiques, comme les mouvements oculaires saccadés, qui témoignent d’une moindre attention visuelle chez les personnes atteintes de la maladie d’Alzheimer (Crawford TJ et al.) ou des méthodes d’analyse par électroencéphalographie (Wen et al) pour détecter le déficit cognitif léger.

Robert P et al. Editorial: ICT for assessment and rehabilitation in Alzheimer’s disease and related disorders. Front Aging Sci 2016 ; 8:6,20 janvier 2016. www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4718975/pdf/fnagi-08-00006.pdf (texte intégral). Robert PH et al. Recommendations for ICT use in Alzheimer’s disease assessment: Monaco CTAD Expert Meeting. J Nutr Health Aging. 2013; 17(8): 653-660. doi: 10.1007/s12603-013-0046-3. www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/24097018. Lyons BE et al. Pervasive computing technologies to continuously assess Alzheimer’s disease progression and intervention efficacy. Front Aging Neurosci 2015 ; 7:102. Juin 2015. http://journal.frontiersin.org/article/10.3389/fnagi.2015.00102/full (texte intégral). Crawford TJ et al. The disengagement of visual attention in Alzheimer’s disease: a longitudinal eye-tracking study. Front Aging Neurosci 2015; 7: 118. 23 juin 2015. http://journal.frontiersin.org/article/10.3389/fnagi.2015.00118/full (texte intégral). Wen D et al. A critical review: coupling and synchronization analysis methods of EEG signal with mild cognitive impairment. Front Aging Neurosci2015 ; 7 : 54. 20 avril 2015. http://journal.frontiersin.org/article/10.3389/fnagi.2015.00054/full (texte intégral).