Un capteur sur l’ongle d’un doigt comme source d’informations

Un petit capteur sur l’ongle d’un doigt et de l’intelligence artificielle peuvent aider les médecins à évaluer la santé et la progression des maladies.  

La force de préhension est un paramètre précieux pour un grand nombre d’aspects liés à la santé: l’évaluation de l’efficacité de traitements médicamenteux chez des patients souffrant de la maladie de Parkinson, des fonctions cognitives chez des patients atteints de schizophrénie, de la santé cardiovasculaire et également de la mortalité en gériatrie.

IBM Research cherche avec ce genre de dispositif à établir dans quelle mesure l’intelligence artificielle peut contribuer à évaluer des paramètres et la progression de maladies chez les patients dans leur propre environnement.  

Dans une nouvelle étude, qui a été publiée fin décembre dans Scientific Reports, des chercheurs d’IBM décrivent un nouveau prototype d’un «capteur sur l’ongle de doigt». L’outil portable sans fil mesure en continu comment le doigt d’une personne se plie et bouge, des paramètres qui constituent des indications de la force de préhension.

Tout le projet a commencé par une recherche sur la compliance thérapeutique de patients atteints de la maladie de Parkinson. Pour obtenir l’agrément d’un nouveau traitement, celui-ci doit être quantifiable afin de pouvoir le comparer avec un groupe témoin. La plupart des patients atteints de la maladie d’Alzheimer sont des patients plus âgés dont la peau est cassante et fragile.  Une méthode pour mesurer la progression d’une maladie consiste à appliquer des capteurs sur la peau afin d’évaluer la bonne santé des muscles et des cellules nerveuses ou, par exemple, également des modifications de l’activité des glandes sudoripares, qui peuvent être le reflet de l’état émotionnel d’un patient. Toutefois chez des patients plus âgés, les capteurs cutanés peuvent fréquemment causer des problèmes, y compris des infections.

Chez ces patients, un capteur sur l’ongle d’un doigt pourrait être utilisé. «Nous voulons utiliser l’IA et l’apprentissage automatique pour retirer des connaissances précieuses de ces données», déclarent Stephen Heisig et Katsuyuki Sakuma d’IBM Research.

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