Des changements spécifiques dans nos habitudes de mouvement peuvent être des indicateurs de plusieurs problèmes de santé : par exemple, une diminution de la force est souvent corrélée au risque de chutes, à une déficience cognitive légère, à la dépression, à des problèmes de sommeil, à des problèmes respiratoires, à des arythmies cardiaques et à une faiblesse myocardique croissante ou à l’aggravation d’un COVID -19 infection. Chez les personnes âgées, la détection systématique de tels changements pourrait aider à identifier des maladies chroniques telles que la démence, la maladie de Parkinson ou les maladies cardiaques à un stade précoce. Ces problèmes de santé liés à l’âge sont souvent découverts tardivement et leur évolution est généralement difficile à évaluer objectivement.
Une équipe de recherche interdisciplinaire dirigée par Tobias Nef du ARTORG Center for Biomedical Engineering Research et le professeur émérite de cardiologie Hugo Saner de l’Université de Berne et de l’Hôpital universitaire de Berne, montre maintenant comment une surveillance de la santé à grande échelle basée sur des capteurs pourrait résoudre ces problèmes . Les chercheurs ont combiné une variété d’activités quotidiennes et de modèles de comportement mesurés par des capteurs dans les maisons des participants âgés à l’étude, les aidant à créer une image récapitulative.
Nous avons utilisé des capteurs sans contact à domicile pour créer une vaste collection de mesures numériques qui capturent de larges pans de la vie quotidienne, du comportement et de la physiologie, afin d’identifier à un stade précoce les risques pour la santé des personnes âgées. »
Dr Narayan Schütz, premier auteur de l’étude et chercheur postdoctoral
Cela peut bénéficier à la détection précoce et favoriser le développement de traitements personnalisés et la recherche de nouvelles approches thérapeutiques et de nouveaux médicaments. L’étude a été publiée dans npj Médecine numérique.
Système fiable accepté par les seniors
Les chercheurs ont initialement collecté 1 268 paramètres de santé à l’aide de capteurs sans interaction particulièrement adaptés à la population âgée. Le système déployé se compose de simples capteurs de mouvement sans contact dans chaque chambre, d’un capteur de lit sous le matelas et de capteurs de porte sur la porte d’entrée et sur le réfrigérateur. Connecté à une station de base, le système analyse les signaux de mouvement enregistrés et peut informer les proches ou une centrale d’alarme en cas de problème ou d’urgence, par exemple lorsqu’une personne ne se couche pas la nuit. Les chercheurs ont ensuite évalué les données ainsi collectées à l’aide d’approches d’apprentissage automatique.
« Nous avons pu montrer qu’une telle approche systémique – contrairement à l’utilisation courante de quelques paramètres de santé – permet de détecter étonnamment bien les problèmes de santé liés à l’âge tels que les troubles cognitifs, le risque de chute ou la fragilité », déclare Tobias Nef, professeur. de Gérontechnologie et de Réadaptation au Centre ARTORG et co-dernier auteur de l’étude. Par rapport aux appareils portables, cette approche de surveillance à domicile basée sur des capteurs a été bien perçue par les seniors : comme le groupe de recherche interdisciplinaire dirigé par Tobias Nef et Hugo Saner a pu le prouver dans une collaboration scientifique d’informatique, de recherche comportementale et de médecine couvrant plus de dix années, les sujets de test plus âgés en Suisse ont trouvé le fonctionnement quotidien des appareils mobiles plutôt lourd, et certains étaient incapables de les manipuler du tout en raison de problèmes de dextérité ou cognitifs. En particulier, les personnes âgées de plus de 80 ans préféraient clairement un système sans interaction tel que celui utilisé dans l’étude.
En outre, la protection des données et la vie privée sont prioritaires : « Pour garantir la confidentialité et la protection des données sur le plan technique, les normes suisses et européennes les plus élevées en matière de sécurité des données médicales sont appliquées », souligne Narayan Schütz. Pour garantir la confidentialité, les capteurs déployés n’enregistrent pas non plus de son ou de vidéo et leur installation est entièrement volontaire – deux aspects que les participants à l’étude ont appréciés.
Grand potentiel
L’évaluation et la combinaison de la grande quantité de données quotidiennes sur la santé offrent également la possibilité d’identifier de nouveaux biomarqueurs numériques pertinents pour le vieillissement : « Par exemple, nous avons trouvé des indications selon lesquelles le risque de chute pourrait dépendre de manière significative de certains paramètres du sommeil », explique Tobias Nef.
Le professeur Hugo Saner, responsable de la collecte des données cliniques et co-dernier auteur de l’étude, évalue la pertinence clinique des résultats : « Un tel système marque une étape importante dans la détection précoce de l’aggravation de la santé des personnes âgées vivant seules jusqu’à un âge avancé . Nous partons du principe qu’elle peut contribuer de manière significative à permettre aux personnes âgées de vivre à domicile le plus longtemps possible en retardant les hospitalisations et les transferts vers les établissements de soins infirmiers ou, dans le meilleur des cas, même en les évitant. Selon les chercheurs, une meilleure détection précoce et un traitement personnalisé des maladies typiques de la vieillesse aideraient non seulement les personnes âgées à être en meilleure santé, mais réduiraient également les coûts des soins de santé.
