L’appareil a à peu près la taille d’un routeur Wi-Fi, que l’on trouve dans chaque foyer, et collecte passivement des données à l’aide de signaux radio qui se reflètent sur le corps du patient sans qu’il ait besoin de porter un gadget.
Un exemple a montré que ce type d’appareil pouvait être utilisé pour détecter la maladie de Parkinson à partir des schémas respiratoires d’une personne pendant son sommeil.
Les chercheurs ont entrepris une étude à domicile d’un an avec 50 participants utilisant ces appareils. Ils ont découvert qu’en incorporant des algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser les données qu’ils collectaient passivement, un clinicien pouvait suivre la progression de la maladie de Parkinson et la réponse aux médicaments plus efficacement qu’il ne le ferait avec des évaluations périodiques en clinique.
Les scientifiques l’ont fait en rassemblant plus de 200 000 mesures individuelles qu’ils ont moyennées pour lisser la variabilité due aux conditions sans rapport avec la maladie.
“En pouvant avoir un appareil à la maison qui peut surveiller un patient et informer le médecin à distance de la progression de la maladie et de la réponse médicamenteuse du patient afin qu’il puisse s’occuper du patient même si le patient ne peut pas venir au clinique – maintenant ils ont des informations réelles et fiables – qui contribuent grandement à améliorer l’équité et l’accès », a déclaré dans le communiqué l’auteur principal Dina Katabi, professeur Thuan et Nicole Pham au Département de génie électrique et d’informatique (EECS) .
