Mesures. La récolte et l’analyse régulières de données permettent de suivre un patient de beaucoup plus près et d’éviter des hospitalisations.
Un nouveau projet lancé conjointement par IBM et la start-up suisse docdok.health (E-Medicus) vise à rendre plus précis les traitements de maladies grâce au recours à des objets connectés (IoT). La bronchopneumopathie chronique obstructive (BPCO) est une maladie qui se prête à ce genre d’expériences à plusieurs titres. L’OMS estime que d’ici 2030, la BPCO représentera la troisième cause de mortalité au niveau mondial. Le tabagisme représente l’une des causes principales, surtout dans les pays développés, alors que la pollution de l’air peut également causer des problèmes de ce genre aux pays émergents. Son évolution se caractérise par une dégradation constante des capacités respiratoires, mais aussi par des attaques, des exacerbations nécessitant une hospitalisation. Une surveillance plus régulière, combinée au développement d’algorithmes d’analyse, vise notamment à mieux prévenir ces hospitalisations. «Le centre américain de contrôle et de prévention de maladies déclare que d’ici 2020, les coûts attendus pour le traitement d’adultes avec BPCO aux Etats-Unis dépasseront 90 milliards de dollars. Cela est dû principalement à des complications et des hospitalisations multiples, dont beaucoup peuvent être évitées avec une meilleure gestion des soins de santé, et un soutien aux patients plus fréquent et plus personnalisé», développe une note d’IBM Research Zurich. Une étude clinique qui démarrera en janvier de l’année prochaine à l’hôpital universitaire de Zurich auprès d’une centaine de patients équipés d’appareils IoT s’appuiera sur deux innovations suisses. Les deux visent à mieux exploiter des outils connectés permettant de récolter des données. Il apparaît un nouvel élément intéressant de la BPCO: les paramètres à surveiller pouvant être mis en corrélation pour mieux connaître la maladie et ses différents stades sont nombreux. L’étude fera appel à trois fournisseurs d’appareils différents: le suisse Biovotion (pouls, oxygénation du sang, température, pénétration sanguine de la peau, nombre de pas, d’autres paramètres comme le nombre de respirations, les variations du rythme cardiaque, la dépense d’énergie ou encore le taux de sucre dans le sang son prévus), l’américain Foobot (qui mesure la qualité de l’air à la maison) et le suédois Nuvoair (dédié aux examens pneumologiques, effectués grâce à un appareil connecté à un smartphone). Une étude récente a déjà démontré que la récolte régulière de données à elle seule (qui peut néanmoins générer des alertes), destinées à être interprétées par le personnel médical, peut diminuer le taux d’hospitalisation habituel de patients BPCO. L’application docdok.health peut ainsi prouver son efficacité en tant que centre virtuel donnant une vue globale sur l’état de santé d’un patient, en centralisant toutes les informations le concernant. L’enregistrement de toutes les données en un seul lieu rend également possible leur analyse automatisée. C’est à ce niveau-là qu’IBM Research entre en jeu, en ayant recours à des algorithmes d’apprentissage automatique (machine learning). «Ces méthodes pourront servir à identifier le stade et la progression de la maladie, et à prédire des exacerbations, qui étouffent presque les patients et exigent une rehospitalisation. Des applications futures pourraient aussi permettre le partage de prévisions par le biais de la plateforme de communication docdok.health avec les médecins traitants. Ces derniers peuvent alors intervenir d’une manière spécifique au patient et modifier la médication du patient afin de minimiser le risque que de telles exacerbations se produisent encore.» L’objectif est non seulement de rendre le traitement plus précis, par exemple au niveau des dosages nécessaires, et de mieux s’assurer que les doses prescrites soient effectivement prises, avec les effets souhaités. L’expérience a montré qu’une activité physique régulière a un impact positif sur l’évolution de la maladie BPCO, minimisant le risque de subir une exacerbation. L’analyse des données permettra donc également au médecin, voire à l’application sur smartphone, de suggérer au patient d’être plus actif. «Si un coach virtuel peut motiver les patients à être plus actifs, cela n’améliorerait non seulement la qualité de leur vie, mais réduirait aussi la charge de coûts pesant sur les systèmes de santé, toujours plus débordés», estime le responsable du projet chez IBM Research Thomas Brunschwiler. Le projet vient d’être présenté à la 19e conférence annuelle IEEE Healthcom en Chine. Cet article vous est offert par Swissquote