{"id":45758,"date":"2018-02-21T12:59:53","date_gmt":"2018-02-21T11:59:53","guid":{"rendered":"http:\/\/theark.ch\/news\/detecter-les-chutes-des-seniors-grace-au-machine-learning\/"},"modified":"2018-02-21T12:59:53","modified_gmt":"2018-02-21T10:59:53","slug":"detecter-les-chutes-des-seniors-grace-au-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/theark.ch\/fr\/news\/detecter-les-chutes-des-seniors-grace-au-machine-learning\/","title":{"rendered":"D\u00e9tecter les chutes des seniors gr\u00e2ce au machine learning"},"content":{"rendered":"<p><strong>Initi\u00e9 lors d\u2019une conf\u00e9rence TechnoArk, le projet scientifique de Dominique Genoud a abouti avec le d\u00e9ploiement sur Android d\u2019une solution utilisant le machine learning pour reconna\u00eetre les petites chutes et glissades chez les seniors. Un vrai d\u00e9fi technique dans le domaine de la sant\u00e9 digitale relev\u00e9 avec succ\u00e8s par ce professeur de la HES-SO Valais-Wallis et son \u00e9quipe.<\/strong><\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p><strong>Quel est votre projet ?<\/strong><\/p>\n<p>Nous avons con\u00e7u une machine capable d\u2019apprendre et d\u2019identifier les patterns de chutes dites soft. Ce type de chute, tr\u00e8s courante chez les seniors, est tr\u00e8s difficile \u00e0 distinguer contrairement \u00e0 une chute classique. Il nous fallait donc d\u00e9velopper un syst\u00e8me qui puisse s\u2019int\u00e9grer et am\u00e9liorer un logiciel pr\u00e9existant (et en cours d\u2019utilisation) sur une montre connect\u00e9e.<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p><strong>Pourquoi vous \u00eatre lanc\u00e9 dans ce projet ?<\/strong><\/p>\n<p>C\u2019est lors d\u2019une conf\u00e9rence TechnoArk que nous avons discut\u00e9 avec l\u2019un des participants pr\u00e9sents. Il avait une montre de reconnaissance de chutes avec un logiciel, mais il trouvait qu\u2019il manquait de pr\u00e9cision. Le projet nous a rapidement emball\u00e9s et nous avons r\u00e9alis\u00e9 cette collaboration avec r\u00e9ussite.<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p><strong>Quels ont \u00e9t\u00e9 les grandes difficult\u00e9s pour r\u00e9aliser ce projet ?<\/strong><\/p>\n<p>Le grand d\u00e9fi du projet, c\u2019\u00e9tait de trouver une solution pour identifier ce qu\u2019on appelle des soft falls. C\u2019est-\u00e0-dire des glissades depuis des lits ou des chaises. Une chute \u00ab classique \u00bb est tr\u00e8s clairement identifiable, car elle provoque un pic caract\u00e9ristique dans les donn\u00e9es des acc\u00e9l\u00e9rom\u00e8tres. Mais une simple glissade se confond avec des mouvements du quotidien. Pour r\u00e9soudre ce probl\u00e8me, nous avons d\u00fb faire beaucoup de math\u00e9matiques et profiter des progr\u00e8s r\u00e9cents r\u00e9alis\u00e9s dans le domaine du machine learning.<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p><strong>Quelles donn\u00e9es de sant\u00e9 utilisez-vous ?<\/strong><\/p>\n<p>Pour ce projet, nous avons fait appel \u00e0 des civilistes pour qu\u2019ils simulent le plus de soft falls diff\u00e9rentes. Ces donn\u00e9es nous ont permis de \u00ab nourrir \u00bb notre algorithme pour l\u2019aider \u00e0 reconna\u00eetre des motifs caract\u00e9ristiques dans les informations r\u00e9colt\u00e9es par les acc\u00e9l\u00e9rom\u00e8tres de la montre.<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p><strong>\u00a0Comment esp\u00e9rez-vous contribuer \u00e0 la sant\u00e9 digitale ?<\/strong><\/p>\n<p>Il y a quelques ann\u00e9es, les m\u00e9decins d\u00e9duisaient l\u2019\u00e9tat de sant\u00e9 des patients \u00e0 partir d\u2019une seule mesure de quelques secondes. Par exemple, les battements cardiaques. Aujourd\u2019hui, on a \u00e9volu\u00e9 vers une captation en continu des signaux vitaux et cela offre l\u2019opportunit\u00e9 de faire des diagnostics beaucoup plus pr\u00e9cis.<\/p>\n<p>Ce projet scientifique est une am\u00e9lioration concr\u00e8te d\u2019un dispositif qui existait d\u00e9j\u00e0, mais dont la pr\u00e9cision \u00e9tait anecdotique. La d\u00e9tection des chutes est assur\u00e9e dans pr\u00e8s de 90% de cas.<\/p>\n<p>Dans le domaine de la sant\u00e9 des seniors, cet aspect est tr\u00e8s important, car les chutes peuvent avoir de lourdes cons\u00e9quences. Les r\u00e9cits de patients qui ont chut\u00e9 et qui sont rest\u00e9s des heures sur le sol faute de pouvoir se relever montrent que cela constitue un v\u00e9ritable probl\u00e8me.<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>Vous pouvez retrouver la pr\u00e9sentation du projet par le prof. Genoud sur le site de Klewel : <a href=\"https:\/\/portal.klewel.com\/watch\/webcast\/technoark-2018-quantified-self\/talk\/11\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Soft falls and machine learning<\/a><\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p><em>Propos recueillis le 26 janvier 2018 lors de la Conf\u00e9rence TechnoArk \u00e0 Sierre<\/em><\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Initi\u00e9 lors d\u2019une conf\u00e9rence TechnoArk, le projet scientifique de Dominique Genoud a abouti avec le d\u00e9ploiement sur Android d\u2019une solution utilisant le machine learning pour reconna\u00eetre les petites chutes et glissades chez les seniors. 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