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Une application qui recherche des signes de maladie
Ginger.io , une startup issue du MIT Media Lab, vise à utiliser les données collectées automatiquement à partir des téléphones portables pour avertir les utilisateurs et leurs médecins qu'ils pourraient être au bord d'un épisode maniaque ou d'une maladie débilitante.
Consultation téléphonique : Une application qui extrait les données des téléphones portables pourrait aider les utilisateurs à prédire l'apparition de problèmes de santé.
L'entreprise a développé une application pour téléphone mobile appelée Données Quotidiennes qui analyse les informations sur l'emplacement de l'utilisateur et la fréquence des appels et des messages texte pour déterminer si cette personne a des problèmes de santé. Ginger.io commercialisera le logiciel auprès des assureurs-maladie et d'autres personnes qui pourraient utiliser les données agrégées pour mieux comprendre les liens entre la santé et le comportement.
Les changements de médicaments ou d'humeur sont liés aux schémas de communication et de mouvement, explique Karan Singh, l'un des fondateurs de l'entreprise. La diversité des appels en est un excellent exemple. Lorsque les gens tombent dans un cycle de dépression, ils ont tendance à s'isoler et à n'appeler que quelques personnes.
La start-up fait partie d'un effort croissant pour utiliser la sophistication des téléphones intelligents et d'autres appareils sans fil pour suivre le comportement en ce qui concerne la santé. Mais l'application de Ginger.io est unique en ce sens qu'elle collecte automatiquement des données. La plupart des programmes de suivi de la santé reposent sur des informations saisies manuellement par l'utilisateur, mais de nombreuses personnes finissent par perdre tout intérêt à utiliser le programme. Les applications de suivi de l'humeur, par exemple, demandent généralement aux utilisateurs d'évaluer leur humeur, une tâche qu'une personne déprimée est susceptible de négliger.
L'application DailyData crée d'abord un modèle de référence de l'activité de téléphonie mobile d'un utilisateur, puis recherche les écarts par rapport à ce modèle. Pour les patients atteints de trouble bipolaire, une rafale de SMS ou d'appels téléphoniques pourrait signaler un épisode maniaque. Nous pouvons comparer cela à votre comportement passé ou au comportement global d'individus de votre âge et de votre démographie, explique Anmol Madan, un autre cofondateur de l'entreprise.
Les utilisateurs peuvent compléter les données collectées automatiquement par des informations saisies manuellement sur les médicaments, les symptômes et l'activité sociale, et peuvent consulter des visualisations de leurs données sur leur téléphone ou sur un site Web. Lorsque l'application détecte des changements de comportement, elle enverra des alertes, telles que Vous avez travaillé plus dur le week-end ou Vous semblez vraiment stressé, est-ce que tout va bien ?
Prédire avec précision la signification des changements dans les modes de communication est susceptible d'être un défi. Par exemple, le profil de téléphone portable d'une personne qui reste à la maison et arrête d'appeler des amis pendant plusieurs jours afin de respecter un délai de travail serait similaire à celui d'une personne qui reste au lit et cesse de répondre au téléphone parce que sa dépression s'aggrave. . Mais Singh dit que les algorithmes sous-jacents à l'application sont flexibles et peuvent être réglés pour être plus ou moins sensibles aux changements de comportement, et que les commentaires des utilisateurs les amélioreront également. Avec plus de données et d'utilisateurs, nous nous attendons à améliorer nos prévisions, déclare Madan.
La version initiale de DailyData ne donne accès qu'à l'utilisateur à ses résultats. Mais, dit Madan, les alertes pourraient éventuellement être transmises aux membres de la famille ou aux soignants, qui pourraient alors intervenir si le patient semble être dans une spirale descendante.
Les applications de ce type peuvent inquiéter les défenseurs de la vie privée. Les révélations sur la façon dont Apple et Google utilisent les données de localisation ont provoqué un tollé général le mois dernier. Mais dans le cas de DailyData, l'avantage pour l'utilisateur peut l'emporter sur les problèmes de confidentialité. Une surveillance continue par téléphone mobile pourrait donner aux patients et à leurs médecins une meilleure compréhension des problèmes de santé, selon Déborah Estrin , directeur fondateur du Center for Embedded Networked Sensing de l'Université de Californie à Los Angeles. Un médecin traitant un patient pour dépression, par exemple, ne voit généralement le patient que quelques minutes une fois par semaine ou une fois par mois, et l'humeur du patient ce jour-là pourrait être influencée par quelque chose qui s'est passé ce matin-là. Vous avez la possibilité de regarder plus objectivement à quoi ont ressemblé les deux dernières semaines ou mois, explique Estrin. Il est si puissant de tirer parti de la technologie que les gens transportent volontiers. Les gens récoltent déjà ce type d'informations pour servir le marketing, dit-elle. Pourquoi ne pas l'utiliser pour aider à servir les gens eux-mêmes ?
Joseph Kvedar, directeur de la Centre pour la santé connectée à la Harvard Medical School, affirme que si une telle application doit être largement adoptée, il est essentiel qu'elle collecte les données automatiquement. Vous devez le rendre vraiment facile, dit-il. Exigez même la moindre petite étape et les gens perdent tout intérêt.
D'un autre côté, un nombre croissant de recherches suggèrent que donner aux gens des informations sur leur comportement peut être bénéfique pour leur santé. Lorsque nous mesurons quelque chose et le partageons avec un individu, cela sensibilise d'une manière particulière, dit Kvedar. Il donne un aperçu de la façon dont le mode de vie est lié à la santé d'une manière que vous ne pouvez pas obtenir sans quantification.
Ginger.io prévoit de commercialiser son logiciel auprès des prestataires de soins de santé, des sociétés pharmaceutiques, des assureurs-maladie, des grands employeurs et des communautés de patients chroniques. Ces groupes offriraient l'application aux patients ou aux employés et obtiendraient à leur tour un ensemble de statistiques agrégées et les tendances de la santé et du comportement de ces groupes. Pour un fournisseur [de soins de santé] ou des chercheurs universitaires, cela pourrait les aider à comprendre comment les gens se comportent lorsqu'ils sont symptomatiques, explique Madan. Une société pharmaceutique pourrait mieux comprendre les liens entre le comportement, les médicaments et la santé, par exemple si les personnes physiquement actives s'améliorent plus rapidement. Ce sont toutes de nouvelles données auxquelles ils n'avaient jamais eu accès auparavant, dit Madan.
La société travaille avec le Cincinnati Children's Hospital sur une étude pilote sur des patients atteints de troubles inflammatoires de l'intestin et de la maladie de Crohn, deux affections intestinales douloureuses. Les médecins essaieront de déterminer si le comportement change avant une poussée.