Les technologies portables à faible coût en plein essor, comme Fitbit, Apple Watch, Garmin et bien d’autres, combinées à des applications cloud et à une précision quasiment médicale, sont bien placées pour transformer la manière dont nous interagissons avec le secteur de la santé.
Dans un avenir très proche, nous serons probablement nombreux à recevoir des conseils proactifs en matière de santé fondés aussi bien sur des données personnelles, GPS, locales, régionales ou nationales. Ces conseils nous proposeront notamment de modifier notre activité physique ou notre régime alimentaire, d’adopter un régime de rétablissement, ou de suivre un traitement afin de prévenir une maladie ou des affections potentielles. Cela sera rendu possible, en grande partie, par des applications à faible coût d’intelligence artificielle (IA) ou du human learning (apprentissage humain - HL) — semblable au machine learning (apprentissage automatique - ML) — exploitant les bases de données médicales les plus récentes.
Une nouvelle technologie de santé innovante est sur le point de voir le jour
Ces changements n’auront sans doute pas lieu du jour au lendemain, mais les pressions sociales et l’économie de marché libre créeront de nouveaux modèles d’affaires convaincants afin de fournir un certain degré de « soins de santé en tant que service » s’appuyant sur ces nouvelles plateformes IoT, Edge et de datacenters. Cela contribuera à résoudre les problèmes existants du secteur de la santé traditionnel, confronté depuis longtemps aux coûts croissants liés à la mise en œuvre des toutes dernières technologies de pointe visant à améliorer la précision et la rapidité du diagnostic. Les équipements et systèmes, ainsi que les connaissances issues des données qu’ils produisent, ont amélioré la durée et la qualité de vie.
Cependant, ces dispositifs sont majoritairement des systèmes imposants et coûteux qui se trouvent dans des établissements médicaux et dont le fonctionnement nécessite des techniciens qualifiés. L’accès à ces équipements (par ex. scanners CT / CAT, appareils à ultrasons), ou à un « simple » test d’effort utilisant des ultrasons, exige à la fois une pathologie se manifestant clairement et l’ordonnance d’un médecin pour pratiquer l’examen. Pour de nombreuses personnes, le désagrément est un facteur qui suffit amplement à reporter une consultation chez un médecin. Malheureusement, un tel retard peut engendrer l’aggravation de la pathologie à tel point qu’il est nécessaire de recourir à un traitement d’urgence car la vie du patient est mise en danger — un état pathologique qui aurait pu être identifié et pris en charge beaucoup plus tôt pour un coût sensiblement inférieur à l’aide d’une technologie portable grand public facilement disponible.
Une technologie portable (applications de santé) pourrait être la méthode appropriée pour éviter ce désagrément
Aujourd’hui, grâce aux appareils connectés portables allant des montres aux trackers d’activité qui combinent la fréquence cardiaque et les données GPS (position, altitude, vitesse, vitesse de montée) avec les données librement partagées sur des applications Web comme Strava (mon profil), Garmin Connect et Fitbit, vous avez la base pour des applications médicales et de santé incroyables. Cela est particulièrement vrai lorsque les données d’activité sont combinées avec les informations d’une balance intelligente et d’une application alimentaire / de suivi des calories.
Certaines organisations exploitent déjà les données des appareils portables, même si l’analyse se limite généralement à des facteurs tels que le nombre de pas effectués dans la journée, la durée de l’activité physique, la perte ou la prise de poids, et la fréquence cardiaque, qui permettent de déterminer des coûts, des remises ou des mesures incitatives en matière d’assurance maladie.
Nous pouvons toutefois faire beaucoup plus que simplement récompenser un bon comportement. En ayant accès à toutes ces données et bien plus (utilisation / visites / applications liées à la pratique sportive, météo, lumière du jour, etc.), votre médecin pourra offrir des niveaux de service de santé inédits fondés sur les connaissances extraites de l’analyse de ces données.
Par exemple, vos sorties footing récentes au cours desquelles vous n’avez pas atteint votre rythme habituel auraient pu indiquer que vous alliez attraper un rhume voire pire, car vous aviez été exposé à la grippe lors d’un voyage d’affaires la semaine précédente. Par ailleurs, votre fréquence cardiaque au repos et le changement de vos habitudes de sommeil peuvent suggérer que votre vie professionnelle ou personnelle vous stresse et que vous devriez modifier vos habitudes, adapter votre régime alimentaire ou vous accorder de vrais moments de pause pour éviter d’en faire trop physiquement, de craquer en vous entraînant ou en travaillant trop intensément, et de voir votre corps vous lâcher.
Bien évidemment, les données à elles seules ne se substitueront pas à la nécessité d’un examen physique ou d’une analyse sanguine, mais de nombreuses pathologies peuvent être dépistées en examinant simplement la fréquence cardiaque, le niveau de stress, le poids et l’activité physique. Des examens longs et coûteux ne sont peut-être pas nécessaires lorsque vous effectuez volontairement un « test d’effort » au minimum trois fois par semaine en pédalant, en courant ou en nageant, et fournissez déjà ces données détaillées à un ou plusieurs fournisseurs de services.
Et si nous pouvions centraliser toutes ces données afin de mieux comprendre nos besoins en matière de soins de santé ?
Même si nous fournissons déjà ces données librement à de nombreuses applications disparates sur Internet, une fois ces données rassemblées directement ou en autorisant notre fournisseur de prestations médicales à regrouper les données des diverses applications, alors les données recueillies et l’analyse qui en résulte deviennent des données protégées soumises à l’HIPAA, au RGPD et à une foule d’autres lois relatives à la protection des données et à la vie privée. Par conséquent, ces informations doivent demeurer dans un environnement de datacenter sécurisé et fiable, et la transmission de rapports ou d’échanges entre le médecin et le service médical, ou même l’application d’IA/HL, doit être sécurisée, protégée et conservée de manière appropriée conformément aux réglementations locales.
Ce qui était considéré comme une simple collecte de données auprès d’appareils IoT grand public à faible coût, connectés au réseau Edge et utilisés dans des applications réparties dans de nombreux datacenters, devient un système complet qui requiert un certain degré de disponibilité et de fiabilité afin de vraiment maximiser la proposition de valeur des données.
Des données qui pourraient vous sauver la vie un jour.
