Les chercheurs du MIT Media Lab ont développé une plate-forme portable qui fournit en temps réel, personnalisé, et un soutien à la santé et à la cognition tenant compte du contexte. Leur système, appelé apprenant actif personnalisé (PAL), a été présenté dans un article prépublié sur arXiv.

Les progrès récents de l'intelligence artificielle (IA) ont permis le développement d'outils capables d'analyser de grandes quantités de données pour prévenir ou surveiller une variété de problèmes de santé physique et mentale. Ces outils incluent des systèmes médicaux basés sur les données pour la prédiction ou la prévention des problèmes de santé, plates-formes mobiles qui fournissent des systèmes de soutien psychologique et d'augmentation du renseignement (IA), qui sont conçus pour améliorer les compétences cognitives telles que la mémoire, l'apprentissage ou la prise de décision.

"Nous pensons qu'un soutien efficace et holistique de la santé et de la cognition nécessite de combiner la médecine basée sur les données, psychologie mobile, et une cognition améliorée pour fournir en temps réel, un accompagnement contextuel et personnalisé aux utilisateurs, " les chercheurs du MIT ont écrit dans leur article. " Alors que la médecine basée sur les données peut donner des informations exploitables aux utilisateurs, la psychologie mobile et l'amélioration cognitive peuvent apporter des améliorations comportementales, un soutien psychologique et cognitif pour permettre aux utilisateurs d'agir sur la base d'informations personnalisées."

COPAIN, le nouveau système développé par les chercheurs, comporte plusieurs composants :un appareil portable, une application mobile, une base de données cloud, une application web de visualisation de données, et un serveur d'apprentissage automatique. Le dispositif portable utilise des capteurs multimodaux (c'est-à-dire une caméra, un microphone et un moniteur de fréquence cardiaque), apprentissage automatique et audio à oreille ouverte pour fournir des fonctions cognitives, soutien comportemental et psychologique à ses utilisateurs. L'appareil est modulaire, ce qui signifie que des composants peuvent être facilement retirés ou ajoutés.

En utilisant PAL, les développeurs peuvent créer rapidement une variété de plates-formes et d'applications qui offrent des informations et une assistance utiles basées sur des données liées à la santé. Par exemple, PAL permet aux utilisateurs de suivre les corrélations à long terme entre leurs activités quotidiennes et leurs états physiologiques, afin qu'ils puissent prendre des décisions de style de vie plus éclairées. Les professionnels de la santé pourraient également utiliser le système pour recevoir des informations personnalisées sur leurs patients en temps réel.

"PAL est flexible, modulaire, et la plate-forme extensible combine les tendances de la médecine basée sur les données, psychologie mobile, et l'amélioration cognitive pour prendre en charge les applications de santé et de cognition basées sur les données et responsabilisantes, ", ont écrit les chercheurs.

Dans leur récent article, les chercheurs ont présenté une version open source de PAL que tout le monde peut utiliser pour développer ses propres applications de soutien à la santé et à la cognition. A ses côtés, ils ont ouvert trois exemples de plateformes développées en PAL, un pour la mémoire basée sur les visages, un pour l'apprentissage contextuel des langues et un pour le soutien psychologique basé sur la fréquence cardiaque.

"Nous avons conçu PAL pour être le compagnon constant de l'utilisateur, pour aider les utilisateurs à suivre leurs activités et leurs états physiologiques au fil du temps et à apprendre les corrélations entre leurs activités et leurs états physiologiques, ", ont écrit les chercheurs. "La plate-forme contextuelle de PAL fournit également en temps réel, interventions personnalisées et contextuelles auprès des utilisateurs non seulement pour favoriser la conscience de soi, mais aussi l'auto-assistance et le changement."

À l'avenir, le système développé par cette équipe de chercheurs pourrait aider au développement de nombreuses plateformes visant à favoriser une meilleure santé et un bien-être psychologique. L'équipe envisage maintenant de déployer PAL à plus grande échelle et de tester son efficacité pour différentes applications. Ils espèrent également améliorer les composants d'apprentissage automatique et de visualisation des données du système, afin de couvrir un éventail encore plus large de cas d'utilisation potentiels. Finalement, les chercheurs souhaitent créer une plate-forme de données ouvertes qui permet aux développeurs de partager les données de PAL de manière plus sûre, par exemple en utilisant des techniques de confidentialité différentielles.

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