De plus en plus de montres intelligentes – des montres à impulsions avec des fonctions intelligentes similaires à un smartphone – obtiennent des fonctionnalités avancées pour surveiller la santé de l'utilisateur. Certains modèles sont capables d'informer des données telles que le rythme cardiaque, l'oxygénation du sang, les niveaux de stress, la qualité du sommeil et même les signes d'arythmie ou de chutes, agissant comme des moniteurs de bien-être en temps réel. Cependant, aujourd'hui, ces informations ne sont pas facilement accessibles aux utilisateurs, ce qui rend difficile la comparaison avec les équipements médicaux de référence et uniquement des indicateurs approximatifs des conditions de santé de la personne.
Cependant, une nouvelle technologie développée par des chercheurs de l'Institut informatique de l'Université d'État de Campinas (IC Unicamp) réduit considérablement la distance entre les données de santé présentées par les smartwatches et celles qui sont mesurées par des équipements médicaux professionnels. Cette technologie, un logiciel appelé VIVA Sensing, améliore la précision de la collecte de données biométriques des utilisateurs de ces montres. Ces données plus précises, lorsqu'elles sont envoyées aux applications de santé basées sur l'intelligence artificielle (IA), peuvent offrir aux utilisateurs des résultats comparables à ceux obtenus par des équipements médicaux de référence, comme expliqué par le professeur IC Unicamp Anderson Rocha.
«La détection de Viva améliore la collecte des biosignes d'une personne. Dans nos tests, les données capturées par des capteurs de monnaie intelligente, telles que l'accéléromètre, le gyroscope, le thermomètre et le moniteur de fréquence cardiaque, ont prouvé qu'ils peuvent permettre le développement de solutions d'IA avec des résultats qui atteignent, dans certains cas, ceux qui ont considéré les meilleures références pour diagnostiquer et traiter. Paramètres cliniques spécifiques», explique le professeur.
Rocha est également directrice de RECOD.AI, un laboratoire IC Unicamp AI, avec des partenariats avec divers instituts et collèges universitaires. La détection de Viva a été développée dans le cadre du projet VIVA BEM, une branche de RECOD.ai axée sur les applications de santé et de bien-être, le résultat d'un partenariat de recherche, de développement et d'innovation (PD&I) entre Unicamp et Samsung.
Également participant à la création de VIVA Sensing, la société sud-coréenne est un coton de ce programme informatique, qui a déjà été autorisé, par exemple, pour l'Université d'État d'Amazonas. En tant qu'organe responsable à Unicamp, l'agence d'innovation Inova Unicamp a mené des négociations et des processus pour signer l'accord PD&I entre Unicamp et Samsung et a participé à la protection de la propriété intellectuelle et des licences technologiques.
Comment la technologie développée à Unicamp peut atteindre des montres intelligentes
De l'accord PD&I avec Samsung, la technologie développée à Unicamp en partenariat avec la société peut être intégrée à ses montres intelligentes, bien que cette présence ne soit pas perceptible pour le public. L'enseignante IC Breno de France explique la raison:
« La détection de Viva n'est pas une application. Il s'agit d'un programme axé sur la renforce des données de santé des gens, des informations qui alimenteront les applications de montres intelligentes.
La France souligne que, grâce aux résultats positifs obtenus dans les tests avec la détection VIVA, il peut étendre l'accès aux données de santé qui sont généralement disponibles pour ceux qui peuvent effectuer un équipement d'état-art: «Nous pensons que les montres intelligentes peuvent devenir des outils plus abordables pour la surveillance de la santé des utilisateurs.
Applications de détection de VIVA dans la recherche clinique, la mobilité et la médecine sportive
En plus de fournir des données aux applications de montres intelligentes, la détection VIVA peut avoir d'autres utilisations de santé. Une possibilité est de l'appliquer à la recherche clinique, comme ajouté par le chercheur de l'IC Unicamp, Felipe Bertocco: «Le logiciel peut être programmé pour effectuer de nombreux types de collecte de données d'un utilisateur. Il peut être configuré pour une utilisation dans les études cliniques, où il est nécessaire de collecter certaines informations d'un patient et de suivre ces paramètres», explique Bertocco.
Un autre exemple est son application dans le domaine de la mobilité des personnes handicapées: «Les logiciels peuvent également être utilisés pour surveiller les signaux des signaux de fauteuil roulant, fournissant des informations précieuses pour ceux qui effectuent un suivi médical.
La médecine sportive est un autre domaine avec des applications logicielles prometteuses, telles qu'elle détaille: «La détection de Viva peut éclairer des paramètres tels que la fréquence cardiaque, la température corporelle, etc., ce qui facilite l'analyse des données telles que le temps de réponse corporelle pendant l'entraînement, les premiers signes de fatigue ou de surcharge, de motifs de récupération, entre autres. Tous ceux-ci peuvent être bénéfiques pour les athlètes amateurs ou les professionnels», explique le chercheur.
