Surveiller les maladies de la vieillesse par les mouvements de l’ongle

Les technologies portables sont en train d’enrichir le capital des données scientifiques des secteurs de la santé et de gagner en miniaturisation, rendant leur usage moins contraignant et plus discret. Cet article s’intéresse à une innovation qui facilitera le suivi quotidien des traitements des maladies neurodégénératives, comme le Parkinson.

Une équipe d’IBM Research a récemment conçu un système qui permet de surveiller les modifications des mouvements de la main liés aux maladies de la vieillesse et aux troubles neurodégénératifs. Le système détecte la force de préhension et de manipulation du patient et permet aux médecins de suivre l’évolution de la maladie et de prendre de meilleures décisions en matière de soins. Il évalue les gestes quotidiens, comme ouvrir un pot ou couper à l’aide d’un couteau, et analyse les données découlant de ce type d’activités manuelles afin d’indiquer aux médecins divers problèmes de santé liés à plusieurs maladies, dont la schizophrénie.

Le système est composé d’un petit appareil qui se porte à l’extrémité du doigt, d’une montre intelligente munie d’une application et d’un algorithme d’intelligence artificielle. Le dispositif est capable de reconnaître le temps de réaction et les mouvements de la main et des doigts de même que la force de la poigne. Cette technologie peut servir dans plusieurs autres applications puisque la force de préhension s’avère utile pour évaluer la progression de maladies cardiaques, ainsi que pour détecter le stress psychologique. Le système pourrait inspirer aussi une innovation destinée aux quadriplégiques.

Description de l’appareil et de son fonctionnement

Le dispositif est composé de jauges de contrainte surmontées par un accéléromètre et connectées à un microcontrôleur et une batterie. Les chercheurs ont choisi l’ongle parce que sa surface est dure et peut assurer une bonne adhésion. La stabilité du dispositif est importante parce qu’elle assure la détection de plusieurs paramètres. En effet, les jauges sont situées sur l’ongle, en dessus de la partie du doigt qui assure la perception haptique. Il s’agit aussi de la zone reliée à la paume de la main qui effectue la préhension. Chaque fois qu’un geste de la main est effectué, l’ongle se déforme très légèrement, de quelques microns seulement. Cette déformation, invisible à l’œil nu, est mesurée par les jauges de contrainte. L’accéléromètre est un capteur qui permet de mesurer l’accélération linéaire. Il est utilisé afin de mesurer le déplacement et la vitesse de la main. Le microcontrôleur, positionné sur la peau du doigt, sert à collecter les données de l’accéléromètre et des jauges. Il joue aussi le rôle d’antenne et assure l’envoi des données à la montre. Celle-ci transmet à son tour ses résultats à une base de données infonuagique. La montre a, entre autres, recours à l’apprentissage machine afin d’évaluer la bradykinésie, les tremblements et la dyskinésie, qui sont les symptômes de la maladie de Parkinson.

Les essais ont permis de montrer que le système est, en outre, capable de reconnaître les activités effectuées par le patient, qui impliquent la pronation et la supination, telles que tourner une clé, ouvrir une poignée de porte ou utiliser un tournevis. Il a aussi réussi à détecter une activité plus complexe, à savoir l’écriture avec le doigt.

L’étude s’intitule « Wearable Nail Deformation Sensing for Behavioral and Biomechanical Monitoring and Human-Computer Interaction » et a été publiée dans Scientific Reports le 21 décembre 2018. Elle a été coécrite par Katsuyuki Sakuma, Avner Abrami, Gaddi Blumrosen, Stanislav Lukashov, Rajeev Narayanan, Joseph W. Ligman, Vittorio Caggiano et Stephen J. Heisig.