AUTONOM-HEALTH

Le vieillissement des populations occidentales augmente mécaniquement le nombre de sujets atteints de maladies chroniques et nécessitant une prise en charge. Dans ce contexte, la e-santé pourrait permettre d’optimiser la gestion et les coûts de nos systèmes de santé. Les comportements de santé contribuent à la prévention et à l’optimisation de la prise en charge des malades, mais leur mise en œuvre reste un défi majeur. Les technologies numériques pourraient aider à leur déploiement grâce à des programmes de santé numérique, c’est-à-dire à développer en complément (et non en substitution) des soins existants, ce afin de recentrer les interventions humaines sur les cas les plus sévères. Pour ce faire, il est nécessaire de développer des technologies numériques qui doivent être :

• Écologiques (liées aux comportements réels des individus dans leur environnement social et environnemental) ;
• Préventives (des sujets sains aux patients) ;
• Personnalisées (à l’initiation et adapté au cours du traitement) ;
• Longitudinales (mises en œuvre sur de longues périodes) ;
• Interopérables (multi-échelles et multimodales) ;
• Très acceptable (en protégeant la vie privée des utilisateurs et en générant de la confiance).

Les défis mentionnés ci-dessus seront développés dans les objectifs spécifiques suivants :

Objectif 1 : Mettre en œuvre des évaluations diagnostiques à grande échelle et des interventions comportementales (activité physique, hygiène du sommeil, éducation thérapeutique, thérapies cognitivo-comportementales…) sur des sujets sains et des patients chroniques. Cela nécessitera des technologies numériques autonomes (agents virtuels socialement interactifs, smartphones, capteurs portables…) qui viendront compléter les données cliniques et les biomarqueurs de sujets sains et de patients.

Objectif 2 : Optimiser le phénotypage clinique en collectant et en analysant des données non invasives (ex : voix, géolocalisation, mouvements du corps, empreintes de smartphone…).

Objectif 3 : Mieux comprendre les facteurs psychologiques, économiques et socioculturels qui conduisent à l’acceptation et à l’engagement avec les technologies numériques autonomes.

Objectif 4 : Améliorer les modalités d’interaction des technologies numériques pour optimiser l’engagement des utilisateurs.

Objectif 5 : Organiser la collecte, le stockage et l’interopérabilité des nouvelles données avec les ensembles de données existantes pour générer de futurs modèles prédictifs multidimensionnels pour le diagnostic et le traitement.

Chaque objectif sera traité par des experts dans des modules de travail complémentaires développés séquentiellement ou en parallèle. Une première phase de modélisation (basée sur le développement et les tests expérimentaux), sera réalisée dans le cadre de ce projet. Une deuxième phase financée via des appels ANR permettra de recruter de nouvelles équipes pour une phase de test à grande échelle.

Ce projet s’appuie sur des interventions en population générale utilisant des cohortes numériques existantes (comme KANOPEE) où des agents virtuels interagissent régulièrement avec les sujets à domicile. Des services hospitaliers participeront pour la gestion des données supervisée par des systèmes d’information et de décision coordonnant des interventions numériques autonomes basées sur nos agents virtuels.

La solution globale basée sur les Interactions Homme-Machine (IHM) empathiques permettra de cibler, diagnostiquer et traiter les sujets souffrant de troubles comportementaux dysfonctionnels (i.e. privation de sommeil, addiction…) mais aussi de troubles du sommeil et mentaux. Les bénéfices attendus d’une telle solution seront une adhésion accrue au traitement, une forte autonomisation pour améliorer l’empowerment en santé et enfin une amélioration de la santé à long terme pour les sujets et patients utilisant ce système.

Ce programme devrait permettre un fort transfert technologique vers les entreprises de la santé  numérique et l’industrie pharmaceutique.