Assistives technologies – Responsable du groupe Social Computing au sein de l‘Institut de recherche Idiap à Martigny, le chercheur Daniel Gatica-Perez, en collaboration avec l’Université de Bern et l’Inselspital, a pu montrer dans une étude publiée sur npj Digital Medicine, comment les capteurs qui enregistrent les schémas de mouvement des seniors peuvent aider à détecter leurs problèmes de santé. La dépression, tout comme le risque de chute, ou encore les troubles cognitifs peuvent être déceler de manière précoce.

Le potentiel de la surveillance à distance des seniors a été démontré dans de nombreuses études lors de la dernière décennie, tout comme l’utilisation de biomarqueurs numériques et les évaluations de résultats cliniques. Ces dernières étaient majoritairement sur la recherche clinique sur les troubles neuropsychiatriques (souvent liés au vieillissement et contribuent largement à la charge de morbidité).

La pertinence de l’information obtenue par les technologies mobiles sur la santé n’est pas remise en cause dans cette publication. Elle met cependant en évidence le fait qu’elles ne soient pas nécessairement idéales pour la surveillance à long terme dans la population plus large des personnes âgées, et pourrait aggraver davantage la fracture numérique.

Améliorer le maintien à domicile des seniors, sans les « fliquer »

Au travers d’une approche plus inclusive pour la personne âgée, puisque basée sur des technologies de détection sans contact et sans interaction, l’étude publiée par l’Idiap, en collaboration avec l’Université de Bern et l’Inselspital démontre qu’il est possible de créer plusieurs évaluations numériques des résultats cliniques pertinentes pour le vieillissement. Et qu’associées à l’apprentissage automatique moderne, ces évaluations sont étonnamment puissantes et souvent à égalité avec les approches mobiles!

Cette nouvelle démarche permettrait à terme d’aider les personnes âgées à mener une vie autodéterminée à la maison plus longtemps et alléger le fardeau du système de santé.

> Lien direct vers l’étude :  https://lnkd.in/eVntgbvE
> Découvrez le groupe de recherche sur l’Informatique sociale: https://lnkd.in/gkjYatn