Des scientifiques de l'EPFL, L'UNIL et la startup locale be.care ont développé un système qui utilise la variabilité de la fréquence cardiaque pour détecter la fatigue et identifier de quel type il s'agit. Le système utilise ensuite les résultats pour suggérer des changements de style de vie qui peuvent faire la différence. Un premier test a été réalisé sur des étudiants universitaires en conditions réelles.

Le stress et la fatigue ont des conséquences majeures sur la santé et génèrent des coûts importants pour la société. Cependant, les niveaux de fatigue chez les individus sont rarement mesurés. C'est pourquoi les scientifiques du Laboratoire des systèmes embarqués (ESL) de l'EPFL, l'Institut universitaire des sciences du sport de Lausanne (ISSUL), le Centre sportif universitaire de Lausanne et be.care ont développé un système permettant de mesurer facilement ces niveaux et de déterminer de quel type de fatigue les patients souffrent afin de fournir des recommandations ciblées.

On parle souvent de fatigue au singulier, mais il en existe en fait différentes sortes. Celui dont vous souffrez peut être identifié en surveillant la variabilité de la fréquence cardiaque, c'est-à-dire le nombre de millisecondes entre deux battements cardiaques. "Si votre système nerveux sympathique est affecté, alors tu souffres de ce qu'on pourrait appeler une fatigue agitée, comme quand tu es si fatigué que tu ne peux pas dormir, " dit Grégoire Millet, professeur à l'ISSUL et co-fondateur de be.care. "Mais si votre système nerveux parasympathique est affecté, alors tu souffres de ce qu'on pourrait appeler une fatigue léthargique, où tu ne veux rien faire."

Les traitements de ces deux types de fatigue sont très différents, qu'il s'agisse de la quantité d'exercice que vous devriez faire ou des types d'aliments que vous devriez manger, notamment les acides aminés. En réalité, mal faire ces choses pourrait aggraver votre état.

Une étude de terrain sur des étudiants universitaires

L'application des scientifiques se connecte à une montre connectée Android et à un moniteur de fréquence cardiaque à ceinture pectorale et mesure la variabilité de la fréquence cardiaque de l'utilisateur. Ils l'ont testé sur des étudiants universitaires en prenant deux séries de mesures par jour :une pendant leur activité physique régulière; et l'autre lors d'un test orthostatique (qui est un type de test spécial utilisé pour mesurer la variabilité de la fréquence cardiaque). « Les élèves devaient s'allonger pendant cinq minutes, puis se lever soudainement et rester debout pendant cinq minutes. Cela nous a dit si leur système nerveux central avait été affecté par la fatigue, " dit Elisabetta de Giovanni, un doctorat étudiant à ESL étudiant la conception de vêtements intelligents multiparamétriques de nouvelle génération sous la supervision de David Atienza, professeur à l'École d'ingénieurs de l'EPFL. L'étude a été menée auprès d'environ 70 étudiants pendant trois mois.

Les données recueillies au cours de l'étude ont été traitées afin de pouvoir être analysées à l'aide des algorithmes développés par be.care. Cette entreprise lausannoise a mis au point une méthode unique de mesure, classer et traiter la fatigue. Les recommandations données aux patients dépendent des résultats de l'analyse des algorithmes, et inclure des suggestions pour l'alimentation et l'exercice. Outre le professeur Millet, les autres experts be.care qui ont travaillé sur l'étude sont le Dr Nicolas Bourdillon; Dr Pascal Zellner, un spécialiste de la santé connectée; et Dr Laurent Schmitt, spécialiste en physiologie du sport.

Des résultats encore meilleurs grâce à un questionnaire

Pour rendre leur système encore plus efficace, les scientifiques ont demandé aux étudiants de remplir un questionnaire indiquant leurs habitudes de sommeil, toute douleur qu'ils ressentent, quelle est leur charge de travail, combien de stress ils subissent et combien d'exercice ils font. Ensuite, les scientifiques ont comparé les réponses des étudiants avec leurs données de variabilité de la fréquence cardiaque, et a utilisé ces appariements pour entraîner les algorithmes à reconnaître quelles mesures de fréquence cardiaque correspondent à quels symptômes - et donc à quel type de fatigue. L'objectif est de permettre aux algorithmes de détecter et d'identifier correctement le type de fatigue ressentie par un patient.

Les scientifiques sont encore en train de développer leur application et l'utiliseront dans une deuxième phase de l'étude, pour déterminer s'il existe une corrélation positive ou négative entre l'activité physique et la fatigue.