Les capteurs médicaux portables largement utilisés dans les hôpitaux et les cliniques se répandent dans le grand public à mesure que les entreprises technologiques les intègrent de plus en plus dans l'électronique populaire, des montres intelligentes d'Apple aux bracelets de fitness Fitbit.

Les ingénieurs de Princeton s'efforcent d'aller plus loin dans ces technologies de capteurs en développant un logiciel qui pourrait un jour utiliser plusieurs indices de santé provenant de capteurs portables pour diagnostiquer une myriade de maladies en temps réel. Une fois pleinement développé, le système avertirait un patient qui développe un diabète, par exemple.

Dans un article de la revue Transactions IEEE sur des systèmes informatiques multi-échelles , des chercheurs dirigés par Niraj Jha ont rapporté que leur système, le Système Hiérarchique d'Aide à la Décision en Santé (HDSS), utilisé des données biomédicales pour détecter avec succès cinq maladies dans des simulations créées à partir d'une fusion de données de patients. Le papier, publié dans le journal oct.-déc. problème, déclare que le système a diagnostiqué le diabète de type 2 avec une précision de 78 %, arythmie avec une précision de 86 %, trouble de la vessie avec une précision de 99 %, hypothyroïdie avec une précision de 95 % et néphrite du bassinet avec une précision de 94 %.

HDSS utilisé accessible au public, anonymisé les données biomédicales de centaines de patients et les a alimentées via huit algorithmes d'apprentissage automatique qui avaient été formés par les chercheurs pour reconnaître les signes typiques de ces maladies. Les données consistent en des mesures physiologiques recueillies par des capteurs médicaux disponibles dans le commerce qui sont intégrés dans de petits appareils électroniques attachés aux patients hospitalisés. Les médecins les utilisent pour suivre des choses comme la pression artérielle et la réponse galvanique de la peau (GSR), qui mesure l'humidité de la peau pour identifier le stress.

Le nouveau système va au-delà de ces points de données individuels en les comparant aux données publiquement disponibles sur les symptômes de la maladie. Cela permet au logiciel de détecter des signes de problèmes dont les patients ne sont pas conscients, ou des symptômes qu'ils omettent de révéler à leurs médecins.

"Cela ouvre pour la première fois la possibilité qu'en dehors d'une clinique, les individus peuvent surveiller s'ils ont développé ou peuvent développer une maladie, " dit Jha, professeur d'électrotechnique, qui a développé la nouvelle technologie avec Hongxu Yin, un doctorat en génie électrique. étudiant.

Les auteurs notent que des recherches considérables sont déjà en cours pour intégrer l'information sur les patients et les programmes de diagnostic utilisés dans les hôpitaux et les cliniques. Mais plutôt que de se concentrer sur le traitement des patients hospitalisés, L'équipe de Jha travaille à appliquer les données de capteurs portables destinés à un usage quotidien, tels que des montres ou des bracelets. L'approche fournirait aux médecins des informations symptomatiques que les patients pourraient avoir oubliées ou non remarquées et permettrait également de surveiller les patients après un diagnostic.

« Cela souligne la nécessité d'une fiabilité, une aide à la décision précise et intelligente en dehors de la clinique, ", ont écrit les chercheurs.

Les chercheurs ont déclaré que l'objectif ultime était à la fois d'augmenter l'efficacité des soins de santé et de permettre des diagnostics plus précoces et de meilleurs résultats pour les patients. Yin a déclaré que les chercheurs aimeraient éventuellement étendre le type de données disponibles pour une utilisation dans les diagnostics, tels que les dossiers des patients ou les informations génétiques.

Le système repose sur des modules de maladie, qui contiennent des modèles d'apprentissage automatique basés sur diverses caractéristiques associées aux maladies. Jusque là, Jha et Yin ont développé cinq modules, mais les chercheurs ont noté qu'il y en a plus de 69, 000 maladies humaines classées par l'Organisation mondiale de la santé. Du côté positif, les chercheurs ont estimé que les informations nécessaires pour diagnostiquer toutes ces maladies utiliseraient environ 62 gigaoctets d'espace de stockage, ce qui est bien dans les limites d'une application basée sur le cloud.

Un défi pour tout futur système basé sur des capteurs portables sera la sécurité des données, dit Yin. La transmission de données de santé confidentielles soulève des problèmes de sécurité, et les chercheurs pensent qu'une solution serait d'effectuer une analyse sur un appareil personnel. The device would then transmit diagnoses to doctors monitoring a patient, rather than all the raw data.

Comme prochaine étape, the researchers and colleagues at the Carrier Health Clinic have proposed a clinical trial to test the efficacy of HDSS technology on patients with schizophrenia, bipolar disorder, and other illnesses. Carrier, is a non-profit behavioral health clinic in Belle Mead New Jersey.

Andrew Walsh, the clinical trial coordinator at Carrier, said the new system could particularly benefit patients who have difficulty in understanding their symptoms or conveying them to their doctors.

"The application of this is amazing for the behavioral health field because it gives us … insight on a level that we've never been able to achieve, " il a dit.