28/05/2012 - Nouveaux capteurs pour aider les malades de la parkinson

Menéame

Le projet PERFORM, coordonné par le groupe Life Supporting Technologies de l’UPM, il poursuit le déplacement de l’hôpital à la maison du patient de parkinson, et même à ses vêtements, au moyen d’appareils connus sous le nom de capteurs 'vestibles'.

Les signaux recueillis à l’aide de ces capteurs sont envoyés quotidiennement à un PC installé dans la maison où ils sont traités automatiquement pour détecter et quantifier les symptômes du malade. Une fois ces informations transmises à l’hôpital, un rapport quotidien est établi pour alerter le médecin en cas de détection d’une valeur anormale.

Le système vise à relever deux défis: assurer la transparence de la technologie à l’utilisateur et gérer toutes les informations générées de manière intelligente. PERFORM produit en moyenne 2 Gigaoctets d’information par patient et par semaine si le patient a vu les capteurs en moyenne huit heures par jour.

Il est physiquement impossible d’examiner une telle quantité d’informations chaque jour, et l’un des principaux défis à relever a été la conception d’outils d’extraction de données qui sont chargés de faire ce travail. Les informations obtenues sont utilisées pour créer un outil d’aide à la décision pour les professionnels qui les aident à gérer toutes les informations générées, à créer un profil de la maladie pour chaque patient et à réaliser la personnalisation du traitement.

Testé chez plus de 100 patients européens

Après quatre années de recherche et trois études pilotes réalisées avec plus de 100 patients dans des hôpitaux en Espagne, en Italie et en Grèce, les résultats positifs "peuvent être optimistes" - selon leurs promoteurs - et penser au déploiement de ces systèmes dans les années à venir.

Le projet européen PERFORM (A soPhisticatEd multi-paRametric system FOR the continuous effective assessment and Monitoring of motor status in Parkinson's disease and other neurodegenerative diseases) est financé en partie par la Commission européenne dans le cadre du programme-cadre FP7. Le consortium comprend des universités, des hôpitaux, des PME et de grandes entreprises en Espagne, en Italie, au Royaume-Uni, en Pologne, à Chypre et en Grèce.

Cette initiative s’inscrit dans le cadre du problème du vieillissement de la population dans les pays développés. Au-delà de sa dimension strictement démographique, le vieillissement est préoccupé par ses effets sociaux, politiques et économiques. Bien que nous vivions plus longtemps, nous passons plus de temps malades. La plupart des maladies chroniques les plus répandues en Espagne commencent généralement à présenter leurs premiers symptômes à partir de l’âge de 40-50 ans.

Ces changements ont rendu nécessaire l’élaboration de nouvelles stratégies qui, d’une part, permettent aux patients de gérer leur propre maladie et, d’autre part, aident les professionnels cliniques à gérer ce type de maladies de manière plus efficace et plus précise en leur fournissant des informations objectives qui les aident à prendre de meilleures décisions en matière de diagnostic et qui leur facilitent le suivi clinique de leurs patients.

C’est là que les nouvelles technologies peuvent apporter une grande valeur. Plus précisément, les technologies de l’information et de la communication (TIC) ont permis de faire en sorte que le domaine de la santé bénéficie particulièrement de dispositifs plus petits et plus puissants qui rendent la surveillance et le suivi des malades beaucoup plus simples et automatiques. Le défi, en vue de sa généralisation, est de disposer d’appareils abordables pour les utilisateurs.

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Références bibliographiques:

Pastorino, M; Cancela, J; Arredondo, MT; Pansera, M; Pastor-Sanz, L; Villagra, F; Pastor, MA; Martin, JA.: “Assessment of Bradykinesia in Parkinson's disease patients through a multi-parametric system”. Cancela, J; Pastorino, M; Arredondo, MT; Pansera, M; Pastor-Sanz, L;Villagra, F; Pastor, MA; Gonzalez, AP: “Gait assessment in Parkinson's disease patients through a network of wearable accelerometers in unsupervised environments”. 2011 ANNUAL INTERNATIONAL CONFERENCE OF THE IEEE ENGINEERING IN MEDICINE AND BIOLOGY SOCIETY (EMBC): 1810-1813/: 2233-2236. 2011.

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