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Revue générale
Capteurs pour la télésurveillance médicale. Capteurs,algorithmes et réseaux
eHealth sensors. Biomedical sensors, algorithms and sensors networks
N. Noury a,∗,b, A. Fleury b, R. Nocua a,b, J. Poujaud b, C. Gehin a, A. Dittmar a, G. Delhomme a,J. Demongeot b, E. McAdam a
a UMR CNRS 5511, INL-INSA Lyon, institut des nanotechnologies de Lyon, 20, avenue Albert-Einstein, 69621 Villeurbanne cedex, Franceb UMR CNRS 5525, TIMC-IMAG, laboratoire des techniques d’ingénierie médicale et de la complexité,
faculté de médecine de Grenoble, 38706 La Tronche, France
Recu le 25 fevrier 2009 ; accepté le 29 avril 2009
ésumé
La télésurveillance médicale est une branche de la télémédecine qui vise à surveiller à distance les paramètres d’un patient. Celui-ci peut alorsemeurer dans son environnement familier, voire professionnel, ce qui est devenu le souhait de tout patient. Cet article décrit les principes de cesispositifs et cite les projets qui ont bénéficié à des patients.
2009 Elsevier Masson SAS. Tous droits réservés.
ots clés : Santé personnelle ; Télévigilance médicale ; Capteurs biomédicaux ; Mesures non invasives ; Réseaux de capteurs
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In the field of telemedicine, eHealth aims at remotely monitoring the health status of the patient living independently at home. In this paper weescribe some principles of such systems with some running examples.
2009 Elsevier Masson SAS. All rights reserved.
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eywords: Personal health; eHealth; Biomedical sensors; Non invasives measu
. Introduction
La télésurveillance (ou télévigilance) médicale vise le main-ien à domicile de personnes souffrant de maladies chroniques oue personnes dites « fragiles ». Le terme « fragile », volontaire-ent général, englobe des populations présentant des aptitudes
hysiques ou psychologiques dégradées par le vieillissement,es personnes présentant un handicap exigeant des moyens etne organisation adaptés à leurs besoins ou encore des sujetstteints d’une maladie neurodégénérative (maladie d’Alzheimer
ar exemple).La télésurveillance médicale présente aussi des enjeux poli-iques et de santé publique puisqu’elle répond au souhait
∗ Auteur correspondant.Adresse e-mail : [email protected] (N. Noury).
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959-0318/$ – see front matter © 2009 Elsevier Masson SAS. Tous droits réservés.oi:10.1016/j.irbm.2009.04.004
ts; Sensors networks
es patients de réduire les temps d’hospitalisation, tout enromettant des économies d’échelles par la prise en charge extra-ospitalière. En même temps, notre vision de la télévigilance’est plus de « surveiller » mais de « veiller sur » les personnesrises en charge. Il s’agit donc de mesurer et contrôler à dis-ance des paramètres essentiels pour le diagnostic de la bonneanté physique, éventuellement mentale, du sujet en respectantes règles de confidentialité, de retour d’information vers la per-onne suivie (accès aux informations mais aussi intelligibilitée cette information), mais aussi de maintien de l’intégrité desnformations pendant leur transfert et/ou leur traitement auto-
atisés.Ce suivi, plus ou moins régulier, des signaux et paramètres
e la personne dans son environnement, est parfois simplementaptisé « monitorage à distance » ou « télémonitorage ».
Depuis une dizaine d’années, la recherche s’est intensifiéeans le domaine de la télésurveillance médicale, à cause de la
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l’effet capacitif du couple électrode-peau ;
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rise de conscience collective de ses enjeux mais aussi parceue des avancées technologiques l’ont permis :
les micro- et nanotechnologies offrent de nouvelles possibili-tés de miniaturisation des capteurs et de leur instrumentation ;les techniques de traitement du signal permettent d’extraire àla source les paramètres essentiels de l’information ;les techniques de télécommunications se sont démocratiséeset les coûts, en particulier pour le « sans fil », ont chuté ;la production de masse permet d’atteindre des coûts accep-tables pour des produits pourtant complexes et sophistiqués.
Au tout début de la chaîne d’information, les capteurst instruments servent à acquérir les signaux physiologiquesgénéraux » (poids, tension artérielle, fréquence cardiaque
Fc]) ou spécifiques à une pathologie (taux de glycémie, taux’oxygène dans le sang, ultrafiltration. . .). Ils permettent aussie prendre en compte les conditions environnementales (tem-érature, hygrométrie, luminosité, niveau sonore. . .) du sujetuisque le domicile n’est plus « sous contrôle » comme c’est leas d’une chambre hospitalière. Ils permettent enfin de qualifier,ans son environnement familier, les déplacements et mouve-ents de la personne, ce qui nous renseigne sur ses aptitudes et
épenses physiques, mais aussi sur l’accomplissement des prin-ipales activités de la vie quotidienne (lever, coucher, toilette,rises des repas, élimination. . .).
Les techniques de traitement des signaux issus des capteurs,uelles soient fréquentielles (transformée de Fourier [TF]), tem-orelles (ondelettes) ou combinées (analyse temps-fréquence)euvent être intégrées aux capteurs permettant ainsi d’extraireu plus tôt l’information transportée par le signal. Cela autorisees temps de réaction plus courts, la fusion de données hété-ogènes pour opérer une classification contextuelle, mais aussin diagnostic intégré (autotests) sur la qualité de l’informationla source. On parle alors de « capteur intelligent » ou « smart
ensor ».Enfin les moyens de communications planétaires, l’Internet
n premier, en donnant une adresse unique à chaque élémentroducteur d’information, autorisent la constitution de réseauxynamiques, sans limite de reconfigurations. Les réseaux sansls quant à eux ajoutent la possibilité d’accéder à l’informationsa source, sur son lieu de production.
. Les capteurs pour des mesures non invasives en santé
Comme toujours en instrumentation, on s’attache tout’abord à ne pas perturber l’objet de la mesure, et c’est encorelus vrai lorsqu’il s’agit de la personne humaine qui réagit à larise de mesure au niveau physiologique (effet blouse blanche)ais également psychologique, par exemple en modifiant ses
abitudes de vie.Les techniques utilisées doivent donc être « non intrusives ».
ela passe par des techniques essentiellement « non invasives »
sans accès aux organes internes et sans percement de la peau –our des raisons d’asepsie et de sécurité. Cela nécessite aussi unuestionnement sur les usages, en amont de la conception desispositifs.•
ig. 1. La peau est en regard de tous les organes vitaux, elle offre ainsi des sitese mesures non invasives sur le corps humain.
Aussi on privilégie toujours les méthodes de mesures indi-ectes, au travers de la peau, voire sans contact avec le sujet.a peau représente en effet une surface de 1,5 à 2,3 m2 qui estn regard de tous les organes vitaux du corps humain. Il s’agitonc d’une surface opératoire importante. Comme la peau estrès fine, et présente des paramètres ( mécaniques, acoustiques,lectriques, thermiques) favorables, on a développé depuis trèsongtemps des systèmes de mesure indirecte, depuis la surfacexterne de la peau, pour les principaux paramètres physiolo-iques (Fig. 1) :
Fc et fréquence respiratoire (Fr) ;respiration (Pression, Volume, V02) ;pression artérielle (Pa) et débit sanguin ;mouvements et postures ;émotions, expression du système nerveux autonome (SNA).
Les principaux signaux font appel aux relevés de grandeurs :
électriques : signaux du coeur (ECG), des muscles (EMG), ducerveau (EEG), des yeux (EOG), réponse galvanique super-ficielle. Ces signaux très faibles (échelle du millivolt pourl’ECG, du microvolt pour l’EEG) sont couramment prélevésà l’aide d’électrodes prégélifiées (Ag-AgCl) qui constituentun couple électrode-électrolyte avec la peau pour permettreun échange ionique (Fem1), mais on utilise de plus en plusdes électrodes « sèches », plus anallergiques, qui exploitent
mécaniques : Pa, postures, poids, forces, centre de pres-sion. Il s’agit principalement de capteurs de pression ou
1 Force électromotrice.
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d’accélérations, intégrés sur silicium (MEMS), utilisant leseffets capacitifs, piézorésistifs et piézoélectriques ;thermiques : température de surface, température pseudo-interne, taux d’hydratation des tissus sous-cutanée. Il s’agitde thermistances pour les mesures passives, parfois associésà des sources thermiques régulées dans le cas de capteursactifs ;optiques : image, couleur, photopléthysmographie. Il s’agitsoit d’imageurs vidéo (caméras CCD), soit d’assemblages dephotodiodes et phototransitors (mesure de l’opacité du sangpour l’oxymétrie de pouls) ;acoustiques : audiogramme, bruits cardiaques et respiratoires,bruits de Korotkov, sons musculaires. Les microphones« électrets » sont largement utilisés et, de plus en plus, lestransducteurs piézoélectriques (PZT) car ils sont réversibles(émetteur et récepteur) permettant ainsi de fabriquer des cap-teurs actifs. Ils disposent en outre d’impédances acoustiquesproches de celles des tissus humains (polymères PVDF) ;ultrasonores : débit Doppler, petite imagerie échographique.On retrouve ici les PZT qui fonctionnement très bien dans labande des fréquences ultrasonores.
Toutes les techniques pour la mesure de ces grandeurs ontté développées par le passé. Mais les progrès technologiquesécents permettent enfin d’intégrer les capteurs et leurs traite-ents dans des volumes extrêmement réduits (MEMS), et les
echnologies de l’information permettent de faciliter la circula-ion des données. Nous nous attachons dans la suite de cet articlene décrire que les dispositifs innovants, qui mettent en œuvre
es techniques précédemment citées associées aux technologiese l’information, pour faciliter la télésurveillance médicale.
. Les traitements embarqués et les capteurs intelligents
La problématique du traitement « à la source » des signauxssus des capteurs, donc « en embarqué », provient du fait que lesapacités de mémorisation et de calcul sont limitées. Les traite-ents doivent pouvoir s’opérer en « temps réel » sur des fenêtres
emporelles limitées qui « glissent » à chaque nouvelle acquisi-ion d’un élément d’information. Il va de soi que les algorithmestilisés ne doivent pas utiliser de valeur « future » du signalnon encore disponible). Mais aussi, ces calculs doivent resterimples pour pouvoir être exécutés, dans un temps très court,ur de petites unités arithmétiques manipulant des nombresodés sur une nombre réduit de bits (typiquement 8 bits). Si parxemple un signal ECG, de bande passante 250 Hz, est échan-illonné à 500 Hz alors on dispose de 2 ms pour convertir leschantillons en valeur numérique et effectuer les diverses opé-ations de filtrage et d’extraction de caractéristiques du signal.our un microcontrôleur à huit bits, cadencé par une horloge àMHz, cela signifie que dans ce temps il disposera de seulement000 opérations élémentaires pour effectuer tous les traitements,e qui est peu compte tenu du nombre important de manipula-
ions qu’il doit effectuer sur les données.Parmi les traitements embarqués les plus simples, on peutiter le calcul de la moyenne et de l’écart type, du signal ou de’information, issu de la partie sensible du capteur. Il s’agira obli-
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atoirement d’une moyenne « glissante », opérée sur une fenêtreemporelle bornée. Un simple seuil peut alors être définit pouréclencher une alerte lorsque, par exemple, le signal s’éloignee sa moyenne de plus de trois fois son écart-type. En effet,n considérant que la mesure est une variable aléatoire dont laépartition statistique est normale, cela correspond à déclencherne alerte lorsque le signal prend une valeur qu’il n’atteint queans 2% des cas. Un exemple simple d’application concernea surveillance d’un paramètre physiologique peu plastique telue le poids, qui suit un rythme circadien lié à l’absorption’aliments et de liquides, contrebalancée par l’élimination et laudation. Une variabilité importante du poids, sur une périodeourte, peut constituer un facteur d’alarme chez un sujet à risquee développer une tumeur maligne.
.1. L’analyse spectrale
Des traitements plus complexes font appel à l’analyse spec-rale pour rechercher les fréquences principales contenues danse signal. L’outil théorique est alors la TF (1), ou dans sa ver-ion discrète, la « TF rapide » (FFT). L’analyse de Fourier estn outil global pour décrire la régularité d’un signal. Le signalst comparé successivement à une famille de sinusoïdes de fré-uences harmoniques. Les sinusoïdes sont très prisées car ellese transportent leur énergie qu’à une seule fréquence (supportréquentiel borné). La comparaison effective s’obtient en mul-ipliant le signal x(t) par la famille de fonctions sinusoïdales etn moyennant le résultat (intégrale dans le domaine continu ouommation dans le domaine discret) (1) :
(ω) =∫ +∞
−∞x(t).e−jω.dt (1)
On utilisera par exemple la TF pour déterminer, dans un signalCG, le rapport entre les composantes fréquentielles basses etautes qui renseigne sur l’activation des systèmes nerveux sym-athiques et parasympathiques dans une situation d’expositionu stress. Mais la TF n’indique pas à quel instant une composantepectrale est apparue. Si les signaux ne sont pas stationnaires, ilaut alors faire appel à l’analyse « temps fréquence » ou l’analyseMulti Résolution » (MRA). Ce type d’analyses procure uneonne résolution temporelle aux hautes fréquences, au détri-ent d’une mauvaise résolution spectrale, et inversement une
onne résolution spectrale aux basses fréquences, au détriment’une mauvaise résolution temporelle.
.2. Analyse en ondelettes
Parmi les techniques MRA on trouve l’analyse en ondelettesontinues (CWT) et sa version discrète (DWT) [3]. Commeour l’analyse de Fourier, l’analyse en ondelettes décomposee signal x(t) en éléments plus simples, mais cette fois-ci il’agit de formes d’ondes (�) qui ont un support temporel borné,
onc un support fréquentiel infini. Les ondelettes sont donc desormes d’ondes extrêmement courtes, de valeur moyenne nulle,ui revêtent des formes diverses, dites « bases » de fonctionsFig. 2), suivant la forme de l’évènement temporel que l’on
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Fig. 2. Exemples de bases d’onde
echerche dans le signal. Les plus connues sont les fonctionsaubechies, Morlet et Coiflet, mais on développe fréquemmentes formes plus appropriées dans le cas des signaux physiolo-iques humains (par exemple l’onde du complexe « QRS » danse cas de l’ECG).
La comparaison, ou corrélation, avec le signal d’analyserocède également par multiplication du signal par l’ondeletteuivie par une intégration (ou une sommation dans le domaineiscret) (2),
(a, b) = 1√|a|∫ +∞
−∞x(t)ψ
(t − b
a
)dt (2)
Cette fois-ci on fait varier non pas la fréquence mais le sup-ort temporel de la forme d’onde, par compression ou dilatationparamètre a), en même temps qu’on la translate sur la fenêtree signal (paramètre b). Le résultat est un coefficient � (a,b) quieflète la corrélation entre le signal et l’ondelette pour un fac-eur de dilatation (compression) « a » suivant le coefficient deranslation « b ».
Alors que les sinusoïdes, qui sont douces et prévisibles,onviennent bien à la description de signaux stationnairescomposés de fréquences constantes), les ondelettes, quiont bornées temporellement, irrégulières et souvent non-ymétriques (Fig. 3), conviennent mieux pour identifier des
vènements transitoires qui apparaissent dans le signal, comme’est souvent les cas des signaux physiologiques (signal élec-rique de dépolarisation cardiaque, bruits valvulaires, etc.).ig. 3. Les sinusoïdes (gauche), temporellement infinies mais bornées en fré-uence, se prêtent bien à l’étude des signaux stationnaires, alors que lesndelettes (droite), bornées temporellement se prêtent mieux à la détection’évènements rares.
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utilisées par la CWT et la DWT.
.3. Fusion de données et intelligence embarquée dans leapteur
La fusion de données est un terme générique un peu vague,ui définit un processus permettant de combiner au mieuxn ensemble de données multisources, éventuellement hétéro-ènes, pour une information résultante de meilleure qualité.lle intervient fréquemment dans des processus de décision
intelligence artificielle). Appliquée à la mesure, la fusion deonnées regroupe un ensemble de techniques mathématiquesodernes qui consistent à opérer une agrégation de plusieurs
ignaux différents (hétérogènes), ou de plusieurs réalisations’une même mesure, pour produire une meilleure connaissance’une information, ou bien une vision globale sur un ensemblee mesures. Dans le premier cas on cherche à produire unndice unique qui permettra de prendre une décision, et danse second cas on cherche principalement à affiner la connais-ance.
La fusion probabiliste exploite la célèbre formule de Bayes3). Connaissant la probabilité p(a) de réalisation d’une variablea) et la densité de probabilité p(x) associée au signal du capteurx), elle permet d’évaluer la probabilité de la mesure en présencee la réalisation de la variable,
(ax
)= P(a).P(x/a)
P(x)(3)
Une première stratégie consiste donc à augmenter le nombree capteurs identiques pour la même mesure (redondance). Uneeconde approche consiste au contraire à choisir des mesuresndépendantes de paramètres différents d’un même évènementhétérogénéité) et de les combiner en retenant le « maximum aosteriori » (MAP).
La fusion possibiliste [8,27] exploite des distributions de pos-ibilités « floues » pour prendre en compte l’imprécision des
onnées qu’elle modélise par des trapèzes. Cette théorie définiteux fonctions de possibilité et de nécessité, et un grand nombre’opérateurs de combinaisons (t-norme, t-conorme, moyenne,omme symétrique, etc.). Ces opérateurs souvent très simples
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uciter, pour les premiers travaux, le suivi de grossesses à risque
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e prêtent bien à l’implémentation sur des unités de calculs deaible capacité.
La fusion évidencielle [6,21] généralise l’inférence Baye-ienne en modélisant les incertitudes sur les mesures ce que’interdisait l’approche purement statistique. Cette techniqueonvient bien à la fusion de données hétérogènes. Un jeu deasses est effectivement associé à chaque combinaison de
aleurs des capteurs, y compris des valeurs qui se contredisent.n barycentre est enfin calculé sur lequel on applique un critèree décision basé sur le maximum de crédibilité ou de plausi-ilité. Il s’agit à nouveau de méthodes qui s’appuient sur deslgorithmes facilement implantables dans des petites unités dealculs.
Ces techniques de fusion pourraient aussi permettre d’évaluera croyance en la mesure délivrée par le capteur et un autodiag-ostic de fonctionnement du capteur lui-même (tests intégrés ouBuilt In Tests »). En effet, si la croyance en la mesure est faible,ar exemple parce qu’un ou plusieurs des paramètres contribuantans la fusion est hors de ses limites habituelles, alors le capteureut agir sur le poids relatif des paramètres. Il peut égalementrévenir les utilisateurs de la relative fiabilité de sa mesure.
. Les réseaux de capteurs à basse consommation
Les capteurs intelligents (smart sensors) intègrent géné-alement plusieurs parties sensibles (corps d’épreuves) auesurande principal et aux grandeurs perturbantes, une unité
our le traitement du signal et un dispositif de communication,énéralement sans fil. Ces réseaux de capteurs ont d’abord étééveloppés sur des modèles de communication sans fils « pointpoint » dans les bandes ISM2 à 433 MHz puis à 866 MHz aveces topologies en étoile autour d’un contrôleur central. D’autresechnologies plus récentes, telles que le Bluetooth et le Zigbee,ermettent une mise en réseau plus dynamique permettant uneéelle collaboration des entités entre elles. L’idée est alors néee créer des réseaux de mesure collaboratifs en se basant surn grand nombre de noeuds de mesure « sensors nodes » [1], à’image des noeuds de communications. Effectivement, si on lesote de capacité « d’auto-organisation » en réseau, ils peuventlors collaborer à la production d’une information massive. Enarticulier, ces noeuds de mesures ne transmettent pas la mesurerute vers un noeud maître chargé d’opérer l’agrégation des don-ées, mais sont capables de réaliser localement un minimum deraitement pour ne transmettre que l’information requise vers lesoeuds voisins qui peuvent alors la consommer ou la propageru reste du réseau. On peut par exemple envisager d’attacher auatient des noeuds de mesure spécialisés pour une tâche bienpécifique. Un noeud peut être chargé de mesurer la Fc, un autree mesurer la Pa. On peut même envisager une redondance entrees noeuds.
Ces réseaux de capteurs vont utiliser plus fréquemment des
odèles de communication sans fils par « diffusion » (broad-asting), au contraire des réseaux ad hoc qui communiquent enpoint à point ».
2 Industrial science and medicine, wireless networks.
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Comme les noeuds de mesure ont une source d’énergieimitée, les protocoles des réseaux de capteurs privilégient’économie d’énergie, parfois au détriment de la qualité deervice (QoS) dans les réseaux traditionnels. Les travaux de12] ont également démontré qu’il était possible d’optimisera consommation de chaque noeud dans les réseaux de cap-eurs et actionneurs qui nécessitent aussi une grande QoS. Lesrincipaux mécanismes pour économiser l’énergie consomméear le dispositif consistent à réduire la bande passante ou aug-enter les délais de transmission. En effet, on peut formuler la
onsommation radio avec le modèle suivant [22] (4),
=NT [PT (Ton+Tst)+Pout(Ton)] +NR[PR(Ron + Rst)] (4)
Avec PT (PR) la consommation de l’émetteur (du récepteur),out la puissance d’émission, Ton (Ron) le temps de trans-ission (de réception), Tst (Rst) le temps de démarrage de
’émetteur (du récepteur), NT (NR) la fréquence de commuta-ion de l’émetteur (du récepteur) par minute. Pour un débit Den bits/s) et des paquets de taille L (en nombre de bits), oneut écrire Ton = L/R. Les technologies actuelles autorisent desT et PR de l’ordre de 20 dbm pour des Pout proches de 0 dbm.es recherches actuelles sur la « PicoRadio » visent un Pout de20 dbm. À titre d’exemple, un transceiver radio dans la bande
SM à 868 MHz consomme 135 mW pendant l’émission (45 mAous 3V), 45 mW en réception (15 mA), pourtant sa consomma-ion moyenne peut être rendue inférieure à 3 mW (1 mA) danses conditions favorables (1 émission pendant 1 ms à chaqueeconde et mise en veille 90% du temps).
Quant à l’énergie consommée pendant la phase de calcul oneut la formuler de la manière suivante (5),
p = C.V 2dd.f + Vdd.I0.e|Vdd/n.VT (5)
Où C : est la capacité électrique totale ; Vdd : la tension com-utée et f : la fréquence de commutation. Le second terme
xprime la partie d’énergie due aux courants de fuites (VT est laension de seuil de chaque porte à transistor MOS et n le nombree portes). On voit que si on réduit la tension commutée ou laréquence de calcul, les gains de puissance sont notables. Onrouve actuellement des microcontrôleurs dont la consommation
oyenne est de l’ordre de quelques centaines de microampères400 �A pour les microcontrôleurs du fabricant Microchip inc.).
. Systèmes de télémonitorage pour le suivi desaramètres de santé au domicile
Les travaux sur les aides en santé à domicile ont débuté depuisne vingtaine d’années dans le cadre de la télémédecine. On peut
24], la surveillance cardiorespiratoire néonatale, le suivi desiabétiques insulinodépendants, la rééducation des cardiaquesdomicile, les systèmes télématiques pour l’organisation de
’hospitalisation à domicile [19]. Nous détaillons ci-après lesrojets, principalement francais, qui ont réellement bénéficié àes patients.
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cpmednidonnées pour suivre leur évolution, aidé par un système expertde prédiagnostic générant des alarmes (par exemple en cas deproblème d’hydratation). La société DIATELIC, qui a été crée àl’issue de ce projet, offre des solutions informatiques innovantes
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.1. Télémonitorage de la glycémie, du poids et de laension
Le projet Gluconet [20] de France Télécom offre une solu-ion de télé monitorage de la glycémie avec envoi automatiquee SMS vers le médecin traitant. Le lecteur glycémique (Accu-heck Active, Roche Diagnostics) transmet ses données vers
e téléphone mobile (Wa3050, Sagem) par son port infrarouge.e système vise à permettre au médecin diabétologue d’accéderuand il le souhaite aux données glycémiques du patient, archi-ées et consultables sur le Web, puis de fournir au patient unompte rendu hebdomadaire. Une première expérimentation,enée en 2002 sur 12 patients suivis par le CHU de Gre-
oble, a permis de montrer l’intérêt du service et d’évaluer’acceptabilité, très bonne, de cette technologie par le patientui peut ainsi ajuster au mieux son insulinothérapie et par consé-uent mieux prendre en charge sa maladie. Une seconde étudeongitudinale sur une année a été menée en 2003, à Toulouset à Grenoble, sur 20 patients équipés et 20 patients non équi-és (groupe de contrôle). Cette étude randomisée visait à évaluer’impact de ce type de prise en charge sur le taux de glucose dans’hémoglobine (fraction HbA1C). Les résultats ont montré uneaisse nette et durable chez les patients suivis par ce dispositif.
.2. Télémonitorage de la fonction respiratoire
Le projet Téléport Paris-Île de France utilise le dis-ositif MEDILINE DOM’O2. Il est composé d’un cap-eur d’observance, placé sur les branches de lunettes’oxygénothérapie, ainsi que d’un boîtier de télésurveillanceui est connecté sur la source d’oxygène pour enregistrer’observance en plus des paramètres usuels de monitoringdébit, fraction de O2). Une étude menée sur neuf patientsgés de 68 ans, sous oxygénothérapie par concentrateur de débit1,5 l/mn), a permis d’enregistrer 1436 jours de télésurveillance.lle révèle des anomalies, qui n’auraient pas été rapportéesutrement, mais surtout elle montre que le nombre des anomaliesaisse avec le temps chez le patient surveillé.
.3. Télémonitorage de la fonction cardiaque
Le système VisioCor® (MEDIAG, Montpellier), réalise unlectrocardiogramme standard (12 dérivations) avec trois élec-rodes sèches et des électrodes gélifiées classiques (Ag-AgCl).l pèse seulement 180 g et possède un seul bouton de commandeFig. 4), ce qui en facilite l’utilisation. Les tracés obtenus sontimilaires à ceux d’un électrocardiographe classique. De plus, leisioCor® satisfait les normes médicales et européennes (mar-uage CE).
Le dispositif CARDOMEMO (Instromedix inc., États-nis) est un enregistreur et transmetteur portable d’électroca-
diogramme (ECG). Il s’agit d’un boîtier léger (115 g) et de tailleéduite (13 cm × 7 cm × 2 cm), avec une alimentation autonome
ui permet 35 enregistrements successifs. Il est équipé de quatrelectrodes permettant d’enregistrer sur mémoire numérique’ECG pendant une durée de 32 secondes sur une monodé-ivation thoracique correspondant approximativement à uneh
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ig. 4. Le système VISIOCOR réalise l’enregistrement de l’ECG à 12 dériva-ions.
érivation précordiale droite. Le patient pose le boîtier suron thorax (électrodes sèches) pour enregistrer son ECG puise transmettre, via un modem téléphonique intégré, vers unentre de traitement (Cardiatel, France), où des permanenciersédicaux évaluent chaque situation et prennent les décisions
daptées. En cas de symptômes cardiaques douloureux, le méde-in recoit par fax, dans un délai de cinq minutes, le tracé et sonnterprétation automatique.
Le projet TIISSAD3, qui s’est terminé en novembre 2001,isait principalement la modélisation d’applications infor-atiques pour le suivi à distance de patients souffrants
’insuffisance rénale, d’insuffisance cardiaque et pour le suivie la personne âgée. Des applications informatiques démons-ratrices ont été réalisées pour chacune des trois applicationsont certaines entrent dans d’autres projets nationaux de suivi àistance de dialysés (DIATELIC, §5.4) ou de personnes âgéesAILISA, §5.8).
Le projet européen EPIMEDICS4 a débouché sur la réa-isation d’un dispositif électronique de taille réduite, le PEMFig. 5), qui possède un moyen de communication.
.4. Télémonitorage de la fonction rénale
Le projet DIATELIC5, démarré en 1995, est le fruit d’uneollaboration entre les néphrologues de l’association lorraineour le traitement de l’insuffisance renale (ALTIR) et les infor-aticiens du laboratoire lorrain de recherche en informatique
t ses applications LORIA). Il permet la télésurveillance de laialyse péritonéale continue en ambulatoire. Le patient four-it chaque jour ses paramètres physiologiques, depuis un postenformatique. Le néphrologue peut alors interroger la base de
3 Technologies de l’information intégrées aux services des soins à domicile,ttp://www.loria.fr/projets/TIISSAD.4 Enhanced personal, intelligent and mobile system for early detection and
nterpretation of cardiological syndromes.5 http://www.diatelic.com.
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our l’amélioration du suivi médical, le contrôle de la qualité duraitement et l’évaluation des pratiques professionnelles.
.5. Télésurveillance du risque d’escarre par un matelasctimétrique
Le surmatelas actimétrique ACTIMAT (INOVRA, France),éveloppé par le CRSSA6, dispose d’une matrice de capteurse pressions. Le concept est innovant car il permet de mesurern continu l’activité spontanée des patients lors de l’alitementt de calculer la durée d’alitement, le temps d’immobilité ou’activité. Les mouvements sont reconnus automatiquement etistinguent les mouvements de petite et grande amplitude, com-lexes, et les retournements. L’évaluation du risque d’escarrestilise les données du patient, les durées d’alitement et les scoreses échelles. Il a été expérimenté dans le departement de mede-ine geriatrique et communautaire, du CHU de Grenoble.
On notera également de nombreux travaux visant à estimera pression entre deux surfaces [7] afin d’anticiper les risques’apparition d’escarres.
.6. Télésurveillance des pompes à morphine
Un dispositif de télésurveillance des pompes à morphinelaboratoires AGUETTANT) a été expérimenté par l’équipe de l’MSP7 du CHU Dupuytren de Limoges. Les paramètres (dosee base, dose de secours et intervalle de sécurité) de la pompeont transmis par la ligne téléphonique à l’UMSP (les soignantsibéraux ne pouvant bien souvent pas en assurer la surveillancear manque de pratique, d’où des difficultés pour maintenir lesatients à domicile) où elles sont recueillies par un logiciel spé-ifique. À une heure déterminée, un soignant émet un appel
éléphonique depuis le domicile du patient vers l’UMSP afin deransmettre les données, en ayant la possibilité d’établir simul-anément une communication vocale. La pompe peut être réglée6 Centre de recherche du service de santé des armées.7 Unité mobile de soins palliatifs.
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distance, mais cette possibilité n’est pas exploitée par défaute cadre réglementaire.
.7. Étude de l’actimétrie en ambulatoire
La société AphyCare Technologies8, basée à Lannion, a déve-oppé un « bracelet-sécurité ». Il s’agit d’un système d’analysembulatoire multi capteurs porté au poignet, qui acquiert et traitela fois des paramètres d’actimétrie, des paramètres physio-
ogiques (Fr, Fc, température cutanée), et détecte les chutes.’association de ces détecteurs en un même dispositif rend cerojet particulièrement novateur. Les données sont transmisesar liaison radio sécurisée à un télétransmetteur branché sur unerise téléphonique au domicile. Les alertes sont réceptionnéesar un centre de téléassistance.
Le bracelet Vivago (Finlande) est un bouton-téléalarme, muni’un détecteur de port (si la personne l’ôte, on s’en apercoit),ui mesure la température cutanée et des paramètres d’activité.’activité diurne-nocturne et les périodes de repos sont enregis-rées et télétransmises vers un centre ou vers les familles. Unemmobilité prolongée génère une alarme.
ACTIDOM9 de France Télécom R&D, vise à mesurer à l’aide’une centrale d’attitude triaxiale (accéléromètres et magnéto-ètres), l’activité des personnes âgées fragiles, dans leur vie
uotidienne, afin de déterminer l’évolution de leur état de dépen-ance.
.8. Détecteurs de chute
La chute, en particulier chez la personne âgée vivanteule, est un grave problème de santé publique à cause dees conséquences mortelles ou incapacitantes. La détectionrécoce de la chute est un facteur de réduction de la mor-idité postchute. Le dispositif le plus répandu est le bouton’appel individuel, porté au poignet ou en pendentif. En cas’accident, la personne l’actionne pour entrer en interphonievec un opérateur distant. Ce système souffre de déclenche-ents intempestifs (faux positifs) mais également de situations
’urgence non traitées par défaut d’actionnement (faux néga-ifs).
Beaucoup de travaux ont donc été menés sur la détectionutomatique de la chute, avec peu de succès commerciaux. Onotera toutefois les travaux de Williams et al. [26], sur lesquels’appuie le détecteur de chute commercialisé par une sociétéritannique (TUNSTALL).
Le bracelet Aphycare remplit également cette fonction,ais sa performance est faible. Le capteur de chute déve-
oppé dans l’équipe AFIRM du laboratoire TIMC-IMAG de
renoble [13,15], assure un taux de détection proche de5 % et fait actuellement l’objet d’un transfert technologique10].8 www.aphycare.com.9 ACtimétrie à DOMicile.
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Fig. 6. Prototype d’un Vêtement de Télé Assistance Médicale Nomade.
.9. Télémonitorage multiparamétrique avec des vêtementsintelligents »
Le vêtement est un accessoire habituel de l’être humain, quipouse parfaitement la surface du corps. Il est donc en regard deous les organes vitaux comme une « deuxième peau » (section 2)t il est ainsi naturel de songer à y insérer différents capteurs danse but de mesurer des grandeurs physiologiques en ambulatoiret sur de longues durées.
Le gilet Visuresp (RBI, Meylan), concu par l’équipeRETA du laboratoire TIMC-IMAG10 [9], est un système’enregistrement non invasif de signaux ventilatoires et de visua-isation des signaux et des données physiologiques qui en sontxtraites. Visuresp repose sur le principe de la pléthysmo-raphie respiratoire par inductance qui permet à l’aide d’unepirale métallique cousue sur une bande plaquée autour de laoitrine, de mesurer les variations de sa section quand la per-onne respire. Avec deux spires, l’une placée sur l’abdomen et’autre sur le thorax, on obtient deux signaux respiratoires enpposition de phase correspondant aux deux types de respira-ions (ventrale et thoracique). Un algorithme développé par laociété, permet d’évaluer le débit d’air (après calibration) et paronséquent le volume d’air présent à chaque instant dans lesoumons.
Le vêtement intelligent VTAMN11 [17] est un projet’avant-garde concu par un consortium constitué de cher-heurs académiques et d’industriels. Il s’agit d’un gilet constituée fibres synthétiques conductrices pour réaliser des élec-rodes sèches (fils d’inox guipés), de thermistances associéesdes matières isolantes (température superficielle et « pseudo-
nterne »), d’un détecteur de chute et d’un actimètre. Seuls troisrototypes de ce vêtement, ont été réalisés (Fig. 6) pour d’uneart évaluer la faisabilité technologique et d’autre part évaluer
’ergonomie du sous-vêtement.Sur le plan technologique, un dispositif fonctionnel a étéabriqué mais son entretien reste problématique (le lavage, à
10 Techniques de l’ingénierie médicale et de la complexité, institut des mathé-atiques appliquées Grenoble.
11 Vêtement de Télé Assistance Médicale Nomade, http://www.tamtelesante.fr.
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roid, nécessite le retrait des parties électroniques actives) et sonoût de fabrication reste prohibitif (industrialisation complexe).’ergonomie du sous-vêtement n’a pu être évaluée que sur unroupe restreint à trois personnes, à cause des problèmes de taillet de morphologie. Le confort n’est pas optimal non plus car,omme le sous-vêtement doit épouser de très près les formes duorps, cela provoque des échauffements localisés inconfortablesprès quelques heures de port.
Le projet européen Whealthy [2] (Fig. 7), auquel participe leaboratoire INL12, vise à développer des vêtements incluant desbres gainées de fibres métalliques, pour relever des signauxioélectriques de surface (ECG). Les travaux portent égale-ent sur des fibres polymères qui permettent d’enregistrer les
éformations qui accompagnent les mouvements du corps. Lesouvements d’une danseuse ont ainsi pu être reproduits en
emps réel. Une application pourrait consister à détecter uneosture allongée prolongée suite à une chute.
. Les chambres et habitats intelligents
Depuis quelques années se développe le concept générale « chambre » ou « habitat intelligent » visant à concevoir desieux d’habitation ou de travail (habitat privé, chambre hospi-alière, bureau d’étude. . .) dotés de capteurs divers (détecteurse présence, capteurs de son, microcapteurs mobiles de signauxiologiques, microphones, caméras, etc.) gérés par un systèmenformatique [25]. Dans le domaine médicosocial, cet « habitatntelligent » a pour but l’enregistrement de données médico-ociales, la détection de situations à risques (chutes, malaises,ppels vocaux, etc.) et la transmission de ces informationsers le central de « télésurveillance médicale » en charge desoins et de la sécurité du patient. Plusieurs articles ont faite point sur ces dispositifs qui sont en rapide développement16,5].
.1. Les chambres hospitalières intelligentes
Les systèmes GARDIEN13 et PROSAFE [23,4], tous deuxasés à Toulouse, visent le télésuivi de patients Alzheimer enhambre hospitalière. Ces systèmes utilisent un réseau de détec-eurs volumétriques à infrarouge passif, fixés au plafond de lahambre du patient, qui détecte les mouvements de la personne.
Chacun des capteurs surveille une zone stratégique de lahambre (la porte, le lit, les toilettes et les dégagementsutour du lit) ; un ordinateur distant procède régulièrement à’acquisition des données qui sont ensuite traitées par un logiciel’intelligence artificielle. Issu de la collaboration entre l’unitéNSERM 558 de Toulouse et le LI2G de Grenoble, GARDIEN
plusieurs objectifs :déclencher une alarme en cas de fugue du patient ;
12 Institut des nanotechnologies de Lyon (INSA de Lyon).13 Gérontologie assistée pour la recherche et le diagnostic des incidents et desrrances nocturnes.
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Fig. 7. Le vêtement du projet européen Whealthy intègre d
aider au diagnostic des premiers symptômes d’une pathologie,grâce à l’étude du comportement moteur ;apprécier les effets d’un traitement sur le comportementmoteur du patient.
Le système PROSAFE (Fig. 8) vise également le même typee surveillance à distance de patients fragiles, mais il amé-iore le système précédent d’une part en utilisant des capteursommunicants sans fils, mais surtout en offrant un système de
ig. 8. Le système GARDIEN développé par l’INSERM U558 et le systèmeROSAFE développé par le LAAS, à Toulouse, permettent de surveiller lesrrances nocturnes dans une chambre hospitalière.
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res polymères conductrices et sensibles aux mouvements.
éclenchement d’alarme automatique basé sur des analyses mul-icritères.
.2. Les domiciles intelligents
Le dispositif domotique « Habitat Intelligent pour la Santé »HIS, Fig. 9) a été développé au sein du laboratoire TIMC-IMAGans le cadre du projet TIISSAD14. Il s’appuie sur un réseau deapteurs (Physiologiques, ambiants, et détecteurs de présence)istribués au sein de l’habitat pour suivre l’activité de la personneans son domicile.
Le projet AILISA15 [14] vise à mettre en place, dans desnvironnements contrôlés, des plates-formes pour l’évaluationédicale, technique et éthique, de technologies pour le maintiendomicile de certaines personnes âgées en situation de dépen-ance. Il a permis de créer et de pérenniser des lieux de validationui permettent d’accumuler l’expérience et d’augmenter laonnaissance en toute sécurité. Il adopte une attitude nouvelle
n prenant en compte, dès le début, la dimension éthique de’utilisation des moyens technologiques pour la prise en chargee la santé à distance.14 http://www.biomath.jussieu.fr/aim2001/aim01/.15 Appartements intelligents pour une longévité effective, RNTS 2004-2006.
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Fig. 9. Le HIS du laboratoire TIMC-IMAG de
.3. Analyse de l’activité sonore
L’équipe GEOD16 (laboratoire CLIPS17, Grenoble), exploree traitement des signaux acoustiques enregistrés par plusieurs
icrophones disposés dans un appartement. Lors de la détection’un événement sonore, le système le classe soit en bruit soitn signal de parole [11]. S’il s’agit d’un bruit, il est comparéux différentes classes préétablies pour décider s’il s’agit d’unruit normal ou non. Lorsqu’il s’agit d’un signal de parole, leystème recherche alors les appels de détresse (« au secours »,à l’aide ». . .) ou de gémissements.
. Synthèse
Les dispositifs pour la télésurveillance médicale s’appuientous sur un schéma commun :
un ou plusieurs capteurs non invasifs et non intrusifs, facilesà mettre en œuvre par le patient lui-même et sans conditionparticulière d’asepsie ;une intelligence locale qui gère la qualité des signaux, extraitles principales caractéristiques de la mesure, parfois aussifusionne les sources d’informations de plusieurs capteurs ;un moyen de communication, dont le plus courant reste unsimple modem relié à la ligne téléphonique, et de plus unmoyen sans fil ;une base de données dans laquelle on peut suivre l’évolutiondes paramètres, assisté par des algorithmes d’intelligence arti-ficielle.
Ces systèmes facilitent la tâche des médecins qui peuventlors veiller à distance sur plusieurs patients. Les avan-ages pour le patient sont également considérables, puisque
’hospitalisation de courte durée (d’un à plusieurs jours) estemplacée par de simples manipulations de recueil des don-ées quotidiennes. Certains systèmes ne nécessitent même plus16 http://www-clips.imag.fr/geod/User/dan.istrate/reside.htm.17 Communication langagière et interactions personnes système.
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oble est un système domotique multicapteurs.
e rester au domicile, tels les vêtements intelligents, autorisantinsi une plus large liberté.
Cependant, ces dispositifs sont confrontés à de nouveauxéfis :
la validité des mesures qui ne sont pas supervisées par unpersonnel expérimenté. Cela suppose donc de s’attacher àdétecter, voire corriger automatiquement les erreurs de mani-pulations ;une mesure hors contexte n’a pas de sens, car l’état desanté du patient est une notion multifactorielle qui néces-site une approche multidimensionnelle (techniques de fusiond’informations, de fusion multicapteurs) ;les dispositifs sont rapidement appelés à couvrir de nouveauxservices liés à la dimension social et relationnelle de la télé-vigilance médicale.
Les perspectives de développements restent donc très impor-antes dans ce domaine, pour atteindre un modèle d’acquisitionubiquitaire » tout en satisfaisant les critères de transparence ete non intrusivité. Il y a fort à parier que les innovations vien-ront de l’utilisation de textiles intelligents qui permettront deeiller aux paramètres physiologiques de la personne en touteituation tout en maintenant un lien de communication avec elle.e même, les matériaux intelligents appliqués en revêtements de
ol ou muraux, ou qui prendront la forme d’objets du quotidienmeubles, ustensiles) pour percevoir la présence et l’état de laersonne. Egalement, certains capteurs environnementaux, telsue les capteurs sonores, peuvent permettre un suivi de l’activitévec un niveau de confidentialité contrôlable puisque seules deslertes seront transmises hors du lieu de vie.
On constate également un élargissement du champ d’actione l’instrumentation biomédicale vers les domaines spor-ifs, militaires, professionnels. Cet élargissement conduit
’utilisation de dispositifs biomédicaux pour des tâches et desonctions non directement médicales comme l’étude objectivee vigilance, de comportement, de confort tactile, sensoriel ethermique, de réactivité émotionnelle, etc.
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[26] Williams G, Doughty K, Cameron K, Bradley D. A smart fall and activity
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Avec le développement de la prise en charge de la santédomicile, de nombreux dispositifs technologiques, autre-
ois utilisés exclusivement par des professionnels de santé,ont être placés dans les domiciles. De nouveaux problèmesont donc se présenter avec l’utilisation par la personne, enutonome, d’appareils ou de machines destinés à relever desnformations sur son état de santé. Il faut évidemment quees dispositifs soient fiables, résistants à l’utilisation au domi-ile et sans dangers. Mais il est tout aussi essentiel d’évaluereur interaction avec la personne, afin d’en garantir le « bonsage » (utilisation correcte, observance). Il faudra évaluer cesechnologies au domicile, en particulier pour ce qui concernee degré d’acceptation, voire d’adaptation de la personne àon équipement et à sa « télésurveillance » médicale. Celaasse autant par des études ergonomiques que par des études’usages.
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