Traiter la dépendance avec une application

Laurent Justice

Lorsque j'ai parlé à Tasha Hedstrom cet hiver, elle était sobre depuis plus de 61 jours. Après avoir lutté contre la dépendance aux opioïdes pendant 15 ans, Hedstrom prend du Vivitrol, un médicament qui bloque les effets agréables des opioïdes et réduit les fringales. Elle se rend à un programme de rétablissement mandaté par le tribunal trois jours par semaine et suit ses progrès sur une application téléphonique qu'elle a trouvée sur Facebook, appelée Triggr Health.

Hedstrom dit qu'elle n'a jamais trouvé les programmes de soutien par les pairs comme Narcotiques Anonymes utiles. Je n'aime pas l'ambiance. J'ai l'impression que les gens parlent de l'utiliser et de le glorifier, dit-elle. Je n'aime pas raconter mon histoire un million de fois différentes.

Cette histoire faisait partie de notre numéro de mai 2017

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Triggr a été un moyen différent d'accéder au support. En plus de suivre le nombre de jours où elle a été en convalescence, l'application connecte Hedstrom à une équipe d'entraîneurs de récupération, qui discutent avec elle périodiquement tout au long de la journée par SMS et message d'application. Si elle n'a pas contacté Triggr pendant une journée complète, l'équipe la contacte. Généralement, ils parlent du déroulement de sa journée ou des objectifs qu'elle s'est fixés, mais récemment, ils l'ont aidée à relever un défi inattendu. Un inconnu a suivi sa voiture dans un parking et s'est garé à côté d'elle, puis lui a proposé de la drogue. Ne sachant pas quoi faire, Hedstrom a envoyé un texto à Triggr. Il ne s'agit pas seulement de dépendance, dit-elle. C'est comme si nous étions amis. Vous devez disposer de supports de sauvegarde.

En 2015, 33 000 personnes aux États-Unis sont mortes de surdoses d'opioïdes – le nombre le plus élevé jamais enregistré, et plus du double du chiffre de 2005, selon le National Institute on Drug Abuse. Plus d'un demi-million d'hospitalisations liées à la dépendance aux opioïdes surviennent chaque année, au coût de 15 milliards de dollars, selon un étude récente . Des dizaines de milliards supplémentaires sont dépensés pour les cliniques et autres traitements.

Au total, 23 millions d'Américains souffrent d'un trouble lié à l'utilisation de substances illicites ou d'alcool, selon les données de 2013 recueillies par la Substance Abuse and Mental Health Services Administration, qui fait partie du département américain de la Santé et des Services sociaux. Mais moins de 20 pour cent de ceux qui ont besoin d'un traitement le recevront. Et bien que la forme de traitement la plus courante, Alcooliques Anonymes ou Narcotiques Anonymes, puisse être assez efficace pour certains, selon une enquête, 75 % des personnes participant à ces programmes rechutent au cours de leur première année. Bien qu'un large éventail de traitements soient disponibles, explique James R. McKay, expert en toxicomanie et professeur de psychologie à l'Université de Pennsylvanie, il y a des gens pour qui rien de tout cela ne fonctionne vraiment.

Les nouvelles technologies offrent encore une autre option, en utilisant les ordinateurs que nous transportons dans nos poches. Sur les 165 000 applications pour smartphone pour les soins de santé, les applications de santé mentale constituent la catégorie la plus importante, y compris des centaines d'options liées à la dépendance offrant des citations inspirantes, des indications pour les réunions des AA à proximité, des guides d'hypnose et des groupes de soutien par les pairs en ligne.

L'art des fils de Hedstrom, Riley, quatre ans, et Jeremiah, 11 mois, décore les murs de sa maison.

Triggr est plus ambitieux. En utilisant les données collectées à partir des smartphones, la société vise non seulement à aider les gens à gérer les envies et le stress qui déclenchent la consommation de drogue, mais également à prédire quand quelqu'un va rechuter et intervenir. Triggr recueille des indices sur des éléments tels que l'engagement de l'écran, les modèles de SMS, les journaux téléphoniques, l'historique du sommeil et l'emplacement. Celles-ci sont combinées avec des informations recueillies à partir des communications des participants avec le personnel de la startup sur sa plate-forme - telles que les préférences en matière de drogue, les antécédents de drogue et la présence de mots dangereux comme envie ou stress - et introduites dans une série d'algorithmes. Le système a accès à des informations générales sur d'autres activités de SMS et de courrier électronique, mais pas au contenu des SMS ou des appels privés. À l'aide de l'apprentissage automatique, il recherche des modèles qui indiquent une probabilité accrue de rechute. Lorsque la probabilité atteint un niveau dangereux, un membre de l'équipe de récupération intervient ou alerte l'équipe de soins externe d'un client.

Ni l'entreprise ni les clients ne diront combien la plate-forme coûte à utiliser, bien que dans certains projets pilotes, Triggr semble facturer très peu ou rien. Hedstrom a téléchargé l'application gratuitement mais paie maintenant des frais mensuels pour l'utilisation du système, qui, selon elle, représentent moins de deux dollars par jour. Le moyen le plus prometteur pour Triggr de gagner de l'argent pourrait être de partager les économies financières que l'utilisation de l'application pourrait offrir aux assureurs et aux agences gouvernementales qui paient les frais médicaux associés à la dépendance. Un premier traitement hospitalier de 30 jours peut coûter 17 000 $, et les visites aux urgences et autres coûts associés s'additionnent rapidement.

Chris Olsen, associé de la société de capital-risque Drive Capital, l'un des investisseurs de Triggr, affirme qu'il a été estimé que l'Ohio Medicaid dépense jusqu'à 5 milliards de dollars par an pour les infections à l'hépatite C, qui sont fortement corrélées à l'utilisation de drogues injectables. Si nous pouvons réduire cela, dit Olsen, je crois simplement qu'il y aura un modèle de revenus sur toute la ligne. Parmi ceux qui utilisent l'application aujourd'hui figurent des patients qui ont suivi une cure de désintoxication au Sprout Health Group, une chaîne de centres de traitement de la toxicomanie dont le siège est situé dans le New Jersey. Le PDG de Sprout, Arel Meister - Aldama dit qu'avant Triggr, un patient qui avait participé à un programme à temps plein pendant 45 jours en moyenne, puis est retourné dans la communauté aurait été suivi par des appels téléphoniques périodiques et invité à des événements d'anciens élèves, mais il était difficile de savoir comment les gens allaient vraiment. Désormais, les conseillers de Sprout reçoivent des alertes de Triggr lorsqu'un patient semble à risque. Il y a des fausses alertes, mais souvent nous surprenons des gens en route vers leurs trafiquants de drogue. Ou ils seront assis à l'extérieur d'un bar en pensant à y entrer, dit Meister-Aldama.

Ayant lutté contre la dépendance pendant 15 ans, Hedstrom a découvert que les groupes en 12 étapes ne sont pas son truc. Triggr, cependant, est devenu un support précieux.

Les taux de réadmission de Sprout ont en fait augmenté depuis que la société a commencé à utiliser Triggr, mais le coût global par patient a diminué. En effet, ses conseillers ont pu aider les patients plus tôt, évitant ainsi des séjours coûteux dans des centres de traitement et des soins d'urgence. Avec les données qu'il obtient de Triggr, dit Meister-Aldama, il a une meilleure compréhension de ce qu'il en coûtera pour traiter chaque patient. Il espère qu'à l'avenir, il pourra accepter des paiements forfaitaires par patient au lieu de facturer des honoraires basés sur les services.

La plate-forme que Meister-Aldama a trouvée si utile ne fonctionnerait pas sans les smartphones omniprésents et les récentes avancées en matière d'apprentissage automatique. Et cela n'existerait pas du tout s'il n'y avait pas eu la douleur d'une étudiante et l'intervention opportune de sa mère.

Intuition maternelle

John Haskell, cofondateur et PDG de Triggr, a eu l'idée de l'application et du système de soins plus large au cours d'une période difficile de sa propre vie. Alors qu'il était étudiant à Stanford, il a lutté contre la maniaco-dépression, passant cinq ans à l'école sans obtenir de diplôme. Et l'un de ses amis de Stanford avait des problèmes de santé mentale et de toxicomanie. Elle en est arrivée à un point où elle ne voulait plus poursuivre son traitement et a envisagé de se suicider. À un moment particulièrement critique, sa mère a appelé. L'appel a mis sa fille sur une voie plus positive, et quand Haskell a demandé à la mère ce qui avait déclenché l'appel juste à ce moment-là, elle l'a attribué à l'intuition maternelle.

L'intuition maternelle était quelque chose que Haskell pensait pouvoir reproduire à l'aide d'une technologie intelligente.

Elle savait que quelque chose n'allait pas. Elle pouvait le sentir. Mais ce qui était particulièrement intéressant dans cette expérience, c'est qu'il s'agissait de tous ces points de données. Et tout traçable sur votre téléphone, dit-il. Par exemple, son amie avait toujours aimé Words with Friends, un jeu multijoueur en ligne similaire au Scrabble, mais elle avait arrêté de jouer. Elle envoyait des SMS au milieu de la nuit, signe évident qu'elle ne dormait pas. Le concept d'intuition est purement une question de données, dit Haskell. Pourquoi ne pouvez-vous pas mesurer l'intuition maternelle?

Six ans plus tard, la machine à intuition maternelle de Haskell occupe deux longues tables blanches dans un rez-de-chaussée du quartier River North de Chicago. À une table sont assis un petit groupe de programmeurs et de scientifiques des données, dont beaucoup ont de l'expérience dans de grandes entreprises, dont Google, qui construisent l'application et sa plate-forme. De l'autre côté d'une cloison partielle, à une table blanche identique, est assis le groupe de récupération, une équipe de quatre à cinq personnes qui interagissent avec les participants sur la plateforme. Tout le monde fait face à un écran d'ordinateur.

Les technologues travaillent avec les données que les capteurs extraient des téléphones des participants ainsi que de leurs interactions avec l'équipe de récupération, identifiant les modèles qui signalent un mouvement dans la mauvaise direction. Vingt-quatre heures sur vingt-quatre, sept jours sur sept, Triggr surveille activement tout le monde sur la plateforme, avec un seul membre de l'équipe de récupération qui suit 500 personnes à tout moment. Chaque participant a une note sur une échelle de 1 à 10 basée sur les modèles que l'algorithme de Triggr suit. Un 1 signifie que les choses vont très bien. Un 10 est une alerte indiquant que la personne présente un comportement qui peut être au bord de la rechute et doit être contactée.

La plupart des communications du personnel avec les clients se font par SMS ou par messagerie d'application. Sans les indices qu'ils pourraient obtenir en personne par le contact visuel et le langage corporel, ou au téléphone par le ton de la voix de quelqu'un, l'équipe s'appuie fortement sur les alertes de ses algorithmes.

Etes-vous un robot?

Les systèmes d'apprentissage automatique de Triggr ont rendu la plate-forme plus intelligente au fil du temps en étudiant à la fois ces interactions avec les participants et les millions de points de données collectés à partir de leurs smartphones. Les systèmes recherchent des anomalies, des ruptures par rapport à la routine typique d'un client. À mesure que de plus en plus de personnes utilisent le système et que davantage de données sont recueillies et étudiées, la capacité de voir les signes d'une rechute potentielle s'améliore. Précis à 85 % il y a un an, Triggr peut désormais prédire avec une précision de 92 % quand un client est susceptible de glisser dans les trois prochains jours. L'intervention précoce que ces prédictions rendent possible améliore considérablement les résultats des clients, selon l'entreprise.

Hedstrom à la maison avec ses garçons.

Le désordre des données est ce qui a convaincu le scientifique des données de Triggr, John Santerre, que l'apprentissage automatique pourrait être efficace contre le problème. Certains des signes avant-coureurs les plus importants d'un dérapage imminent n'ont rien à voir directement avec la drogue ou l'alcool. Au lieu de cela, ce sont des événements de la vie, comme le décès d'un membre de la famille ou d'un autre utilisateur, une liaison, un problème de logement. Un seul écart par rapport à la routine normale d'un client - quelque chose d'aussi petit qu'un texte qui arrive à un moment inhabituel - augmente le risque de rechute dans les prochains jours. Triggr n'a même pas besoin de savoir de qui provient ce texte ou ce qu'il dit. L'interruption de la routine est l'indice critique.

Triggr collecte toutes les données qu'il peut sur la façon d'aider les gens à résister à une envie qui gonfle puis diminue, et a entrepris la tâche délicate de construire un système conçu pour fonctionner avec un minimum d'intervention humaine tout en produisant un service personnalisé pour chacun. participant. Alors que les algorithmes peuvent déterminer qu'un dérapage arrive, intervenir pour l'arrêter n'est pas nécessairement adapté à l'automatisation. Notre objectif est de le rendre aussi humain que possible, dit Haskell. Pourtant, les clients demandent parfois aux coachs de récupération s'ils sont des robots. Tasha Hedstrom l'a fait; Triggr a répondu en demandant si elle était un robot. L'humour est l'une des techniques qui, selon l'algorithme, fonctionne bien avec certains participants.

Les coachs testent en permanence les messages envoyés aux clients en réponse à différents types de problématiques. Ceux qui résonnent sont partagés avec l'équipe d'ingénierie ; lorsqu'un appel similaire arrive plus tard, le système saura suggérer cette réponse efficace. Une fois que Triggr a déterminé qu'une personne risque de rechuter, il est temps de passer à la partie la plus difficile : une intervention pour arrêter le comportement autodestructeur. Les humains surveillent l'interaction, mais lorsque le risque de quelqu'un augmente, un membre de l'équipe de récupération est automatiquement alerté du moyen le plus efficace de contacter ce client et du type de message auquel il est le plus susceptible de répondre. C'est aussi proche de l'idée de Haskell de l'intuition numérique que Triggr est venu jusqu'ici.

Pas de smartphone

Haskell se concentre principalement sur le développement de liens avec les organisations de services communautaires, et par une matinée humide de janvier, il se tenait dans une salle de conférence à Framingham, Massachusetts, expliquant avec enthousiasme l'application à un groupe de conseillers du South Middlesex Opportunity Council (SMOC ), une association locale à but non lucratif. Le SMOC venait de lancer Triggr dans le cadre d'un programme visant à entrer en contact avec les toxicomanes aux urgences après une surdose. Comme de nombreuses régions du Nord-Est, du Midwest et des Appalaches, Framingham souffre d'un nombre croissant d'overdoses liées aux opioïdes : elles sont désormais en moyenne 10 par mois.

Certains conseillers présents dans la salle s'inquiétaient du fait que tous les clients potentiels n'avaient pas de smartphone. D'autres voulaient un service que Triggr n'offre pas : des alertes lorsqu'un client a contacté un trafiquant de drogue ou a de nouveau consommé de la drogue. Haskell avait des réponses à chaque question, mais un mois et demi après la présentation, Krystin Fraser, qui gère la subvention, a déclaré que sur les huit premières personnes qui se sont inscrites, une seule a accepté de télécharger Triggr. Certains n'ont pas de smartphone, a-t-elle expliqué, tandis que d'autres ne veulent tout simplement pas que quelqu'un les surveille. Au cours du mois suivant, 13 autres personnes se sont inscrites à l'application.

Hedstrom ne vérifie pas son application Triggr à des moments précis de la journée, mais lorsqu'elle vérifie, dit-elle, elle reçoit immédiatement une réponse du personnel de récupération.

La plupart des applications de santé ne sont pas réglementées par la Food and Drug Administration et la société a choisi de ne publier aucun essai clinique de sa plateforme, ce qu'elle n'est pas tenue de faire. Il suit les résultats à long terme pour les personnes qui utilisent Triggr, et sa décision impose à l'entreprise de montrer qu'elle a vraiment fait quelque chose d'extraordinaire. C'est dans un champ bondé. Il y a eu une surabondance d'applications de santé mentale, la plupart d'une utilisation et d'une efficacité douteuses, explique John Torous, directeur du programme de psychiatrie numérique au Beth Israel Deaconess Medical Center de Boston. Torous fait partie d'une étude utilisant des données téléphoniques passives pour suivre les personnes souffrant de schizophrénie, un trouble mental assez différent de la dépendance mais qui peut présenter un comportement sous-jacent similaire, comme un sommeil perturbé. Les gens sous-estiment à quel point il est complexe de travailler avec ces données, dit Torous. Nous avons des smartphones grand public depuis 10 ans et nous n'avons toujours pas révolutionné les soins de santé mentale. Si c'était aussi simple que de créer une application, cela aurait été fait en 10 ans. Les gens sont complexes. On peut collecter toutes ces données, mais comment les analyser de manière valable ?

Jukka-Pekka Onnela, professeur de biostatistique au T.H. de Harvard. Chan School of Public Health et collaborateur de Torous dans l'étude sur la schizophrénie, est plus optimiste. Comme les gens utilisent de plus en plus les téléphones pour des besoins quotidiens tels que les horaires, la navigation et la communication, les données de ces appareils deviennent très, très puissantes, dit Onnela. C'est particulièrement le cas pour les conditions où le comportement est fortement influencé par l'environnement et l'histoire récente d'une personne, comme c'est le cas pour les personnes souffrant de troubles psychologiques ou de dépendance.

Lorsqu'ils sont éveillés, les écrans de téléphone des gens peuvent être allumés plus de 20 fois par heure. Onnela a découvert que cette fréquence était un indicateur fiable des habitudes de sommeil, quelque chose d'essentiel pour comprendre la maladie psychologique et la traiter.

Dans le passé, de nombreuses mesures étaient confinées aux laboratoires ou aux cabinets médicaux, explique Onnela. Ce que nous essayons de faire, c'est de capturer les symptômes dans la nature, la façon dont les gens vivent réellement leur vie.

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