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Biologging : quand la recherche animale révolutionne l’usage de l’IoT pour la santé

Grâce au biologging, il sera bientôt possible de surveiller et de prédire votre état de santé avec une précision largement accrue. En combinant les données collectées par les capteurs des objets connectés, des connexions subtiles peuvent être mises en lumière…

La science réserve parfois bien des surprises. En voulant simplement surveiller les mouvements de mâchoires d’animaux à l’aide de capteurs, une équipe de chercheurs internationaux est parvenue à collecter une large quantité d’informations supplémentaires de manière inattendue.

L’équipe est composée de chercheurs en provenance du Massachusetts Institute of Technology des États-Unis, de la King Abdullah University of Science and Technology en Arabie Saoudite, et d’autres experts en provenance d’Espagne et d’Australie. Les fruits de leurs travaux ont été publiés dans le journal ACS Sensors.

À l’origine, les scientifiques ont implanté de petits capteurs dans les mâchoires de pingouins, de lions de mer et de dauphins. C’est ce que l’on appelle le  » biologging « . Leur objectif initial était uniquement de détecter si les mâchoires bougeaient vers le haut ou vers le bas.

Cependant, par la suite, en analysant la fréquence et la taille des signaux, les chercheurs sont parvenus à surveiller l’activité des animaux de façon beaucoup plus précise. Ils ont ainsi pu déterminer si les sujets étaient en train de mâcher, d’avaler ou de capturer une proie.

Les capteurs ont même permis de mesurer la quantité et le type de nourriture ingérés, et la durée pendant laquelle les animaux se nourrissaient. Or, même si vous n’êtes pas forcément captivé par les habitudes alimentaires des pingouins, cette découverte pourrait être d’une  » importance capitale  » dans le domaine de la santé connectée.

Alors que plus de 3 milliards d’êtres humains possèdent aujourd’hui des smartphones, les données générées par les capteurs de ces appareils ont pu être analysées à des fins multiples par le passé. Des chercheurs sont parvenus à exploiter ces données pour prédire la maladie de Parkinson, pour détecter la dépression dans les emails et les textos, ou pour mesurer le rythme cardiaque grâce aux changements de couleur de peau filmée par la caméra.

Cependant, ces avancées ont été réalisées à partir de données hautement spécifiques. Au contraire, la nouvelle approche mise en lumière par les chercheurs à l’origine de cette étude pourrait permettre davantage de flexibilité et de liberté, et donc offrir davantage de perspectives.

Biologging : la combinaison de données diverses permet de mieux surveiller la santé

Ils ont nommé cette théorie  » l’hypothèse de l’encodage partiel « . Elle repose sur l’idée que tout ce qui se passe dans le corps humain peut être relevé par un capteur, de la même manière que la proie d’un lion de mer est  » partiellement encodée  » par ses mouvements de mâchoire.

Par exemple, votre glycémie ou vos risques de cancer pourraient être  » partiellement encodés «  dans le nombre et la fréquence de pas que vous effectuez chaque jour.

Cependant, pour déterminer quelle est la proie favorite d’un lion de mer, il est nécessaire de savoir s’il est carnivore, herbivore ou omnivore. De la même façon, les scientifiques estiment qu’il est nécessaire de combiner des données disparates ou  » orthogonales «  qui ne semblent pas connectées de prime abord afin de mieux surveiller la santé humaine.

Les chercheurs citent par exemple de simples appareils IoT à clipser sur ses vêtements pour collecter des données sur les habitudes alimentaires, les interactions sociales, la respiration, les cycles du sommeil, la fréquence cardiaque ou le niveau d’oxygène.

En combinant ces informations avec les données de géolocalisation du smartphone, les niveaux de pollution et l’historique médical du patient, il pourrait être possible de mesurer le risque qu’il soit atteint d’asthme ou d’une attaque cardiaque.

Ainsi, à mesure que de plus en plus d’objets sont connectés à internet et que les méthodes d’analyse de données et de Deep Learning se développent, il sera de plus en plus facile de collecter des données et de trouver des connexions implicites entre elles. Aux yeux de ces chercheurs, le biologging pourrait donc permettre de transformer  » l’Internet of Things  » en  » Internet of Health  » (l’internet de la santé)

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