Approche combinatoire de fonctionnalités connectées pour le recueil de données de santé à visée multimodale – ACCORDS

Le projet ACCORDS vise à relever trois défis liés aux objets connectés (IoT : Internet of Things). Le premier est de développer une bibliothèque logicielle assurant une interopérabilité avec un ensemble de capteurs en faisant abstraction du modèle utilisé pour se focaliser sur la donnée elle-même. Actuellement, le manque d'interopérabilité vient limiter le choix des capteurs utilisables dans le cadre d'une plateforme de capteurs intégrés. Ainsi, bien souvent les capteurs qui ne répondent pas aux normes ISO/IEEE 11073, protocole standard spécifique aux dispositifs personnels de santé, en sont exclus. Pourtant, les capteurs basés sur des protocoles standards sont aujourd'hui minoritaires sur le marché, les fabricants préférant utiliser des protocoles propriétaires comme les protocoles GAFA (Google Apple Facebook Amazon). Ceci souligne la nécessité, pour couvrir l'ensemble des types de capteurs du marché, de communiquer avec tous les capteurs, qu'ils utilisent des protocoles standards ou propriétaires. Le second défi porte sur l'étude de la fiabilité des capteurs, nombre d'IoT n'étant pas certifiés dispositifs médicaux. Afin d'éviter de se confronter à d'éventuelles données erronées, les études réalisées sur des capteurs de santé se basent en général sur l'utilisation de dispositifs médicaux. Les travaux réalisés sur la fiabilité des objets connectés développés pour le grand public montrent, dans le cas des montres connectées, par exemple, la diminution de fiabilité de la mesure lors d'exercices d'intensité modérée à forte par rapport aux mesures réalisées au repos, mais aussi en cas de mouvements variés et/ou amplifiés (marche, course, vélo), ainsi qu'une variabilité des résultats en fonction de la personne (en raison de la finesse de la peau, ou des mouvements propres de chacun). D'autre part, si, pour certaines montres, la mesure du nombre de pas effectués par l'utilisateur semble plutôt fiable, la mesure de la distance parcourue en résultant reste imprécise. Afin d'estimer la fiabilité associée aux capteurs utilisés, une expérimentation permettra, dans la mesure du possible, d'évaluer et de comparer la précision des capteurs les plus vendus vis-à-vis d'étalons. Cette approche répond au besoin grandissant d'offrir aux consommateurs une assurance sur la qualité des résultats face au développement constant de technologies portatives plus ou moins fiables. Troisièmement, nous analyserons l'interaction des données de santé dans un contexte multimodal pour un meilleur suivi de la santé, en particulier celle des seniors. L'idée finale est de constituer, grâce à ces 3 axes, un "nuage" où toutes ces données seront présentes avec leurs différents contextes, accessibles aux bâtisseurs des nouveaux systèmes de santé, à savoir états, régions, départements, villes, établissement publics ou libéraux, éditeurs de logiciels, assurances et mutuelles, leur permettant de travailler sans la contrainte des systèmes actuels et à des coûts infinitésimaux. Ce nuage sera administré par un tiers de confiance dont la neutralité permettra à chacun d'enregistrer ses données personnelles de santé et de décider de les partager ou non, en partie ou en totalité, de manière temporaire ou définitive, l'usager étant au centre du processus décisionnel. Ce nouveau paradigme réglementaire permettra de définitivement préciser les rôles des acteurs de la filière : l'usager, les professionnels de santé, les industriels et les compagnies d'assurance. Assurer la lisibilité, la fiabilité et la sécurité de données multimodales recueillies dans le lieu de vie habituel des personnes permet de favoriser le développement de l'autogestion assistée de sa santé ce qui en soi soulève des enjeux à la fois cliniques, économiques et éthiques propres aux actions de santé publique.