Prévenir le risque de chute grâce à l’intelligence artificielle

Approche par les nouvelles technologies

Initié en 2019, le projet de recherche consiste à développer un algorithme de prévention et de détection du risque de chute. Cette intelligence artificielle fonctionne en autoapprentissage. Autrement dit, l’algorithme ne cesse de gagner en précision à mesure que la durée d’observation et le nombre de personnes observées augmentent. L’outil peut aller jusqu’à déterminer la probabilité qu’un individu devienne “chuteur”, voire la période vraisemblable à laquelle une chute pourrait se produire ! Sans équivalent dans le monde, l’avancée est notable pour l’accompagnement des personnes âgées, ainsi que les individus touchés par les maladies d’Alzheimer et de Parkinson.

Se lever de sa chaise et marcher : ce sont les deux principaux mouvements de la vie quotidienne d’une personne âgée que les chercheurs ont choisis. Le système enregistre le nombre de fois où l’individu se lève au cours de la journée, la “vitesse” à laquelle il le fait (grâce à la mesure de son accélération sur un axe vertical au moment où il se lève), le nombre, la durée et la longueur des pas effectués sur une distance donnée, etc. En regard de ces valeurs, la personne âgée peut être classée parmi trois catégories de performances physiques : faibles, intermédiaires et élevées. Sans que cela soit une règle absolue, la première catégorie regroupe en général la population de seniors qui présentent le plus de risque de chute.

Une cartographie en couleurs via Bluetooth

Ces mouvements du quotidien sont détectés grâce à des capteurs. L’appareillage pèse au total moins d’une trentaine de grammes. Il trouve à se nicher dans un objet connecté que la personne âgée doit porter sur soi, que ce soit une paire de lunettes, une montre ou un pendentif, du type collier d’alerte médical. Les lunettes sont sans doute la solution la moins stigmatisante, puisque les seniors en portent déjà pour corriger des problèmes de vue. Mais on pourrait aussi bien imaginer de coupler le dispositif à un appareil auditif, par exemple.

Les flux de données recueillies par les capteurs sont transmis par l’objet connecté au smartphone de la personne âgée. L’algorithme va les traiter afin de délivrer une sorte de “cartographie” de ses performances physiques. Elle met en relief tout écart par rapport à la normale de la personne. L’indicateur se met au vert quand la performance est en amélioration par rapport aux valeurs initiales, au rouge quand cette performance se dégrade, à l’orange quand la négativité du changement n’est pas “explicitée” par le système. Le référent (social, médical ou familial) qui reçoit également cette cartographie peut décider en temps réel des actions requises.

Faire reculer l’état de faiblesse

Outre la détection du risque de chute, l’algorithme développé par l’équipe de scientifiques ouvre des perspectives dans le domaine de la prévention, notamment des personnes isolées. Durant la période de confinement, un programme d’activité physique adaptée (APA) de trois mois a été mené auprès de personnes âgées équipées des lunettes connectées. Le suivi a même démontré la réversibilité de l’état de faiblesse et de fragilité. Le groupe des “performances faibles” a ainsi fondu de 19 à 4 membres, tandis que celui des “performances élevées” grimpait de 8 à 16 personnes !

Si le projet mené en collaboration avec une startup travaillant avec des lunettes connectées, n’a malheureusement pas permis de délivrer rapidement une solution opérationnelle sur le marché, ses résultats « ouverts » offrent la possibilité à toutes les sociétés qui équipent les personnes âgées de solutions de confort ou médicales au niveau de la tête, de s’en emparer.