UN nouvelle étude à Stanford vise à évaluer comment l’Apple Watch peut jouer un rôle dans l’identification des « déclencheurs physiologiques, alimentaires et environnementaux d’exacerbations de douleur sévères » chez les enfants atteints du syndrome douloureux régional complexe (SDRC).
En plus de l’Apple Watch, l’étude intégrera la technologie d’intelligence artificielle de la plateforme de recherche clinique Medeloop. Medeloop est décrit comme une « plateforme de bout en bout, basée sur l’IA, pour mener des recherches cliniques et des essais cliniques à un stade précoce ».
Une brève explication du SDRC, gracieuseté de Médecine de Stanford:
Le syndrome douloureux régional complexe (SDRC) est une maladie gravement invalidante qui affecte généralement les membres après une blessure ou une intervention chirurgicale. Les principaux symptômes sont une douleur intense, un gonflement, une perte d’amplitude de mouvement, des changements de température et des modifications de la peau. Bien que le SDRC puisse survenir n’importe où dans le corps, il affecte généralement un bras, une jambe, une main ou un pied.
Le SDRC fait le plus souvent suite à un traumatisme, comme une fracture ou une amputation. Pourtant, cela peut même survenir après une blessure mineure, comme une entorse à la cheville. Dans de rares cas, le SDRC apparaît spontanément, sans cause apparente. Cela est plus susceptible de se produire en période de stress émotionnel accru.
Comme repéré par MaPommeSanté, cette étude équipera les participants – qui seront des enfants entre 8 et 17 ans – d’une Apple Watch Series 8 pendant six mois. En plus des données collectées avec l’Apple Watch, les participants prendront des photos de leurs repas, et toutes les données seront analysées par Medeloop.
D’après la description de l’étude :
L’Apple Watch transmettra des données physiologiques à Medeloop en temps réel pendant une période de 6 mois pour dériver les paramètres physiologiques de la fréquence cardiaque mesurée par l’Apple Watch, de la saturation en oxygène, de l’heure de lumière du jour, de la mesure ECG et des mouvements/activités. Les variables dérivées comprennent la variabilité de la fréquence cardiaque, les heures de sommeil, la distance parcourue quotidiennement, la mise en charge et la démarche droite/gauche, etc.
À l’aide d’un smartphone couplé, les sujets photographieront tous les repas pour analyse du contenu alimentaire par IA, qui sera transmis à Medeloop après capture pour analyse par IA. Le logiciel Medeloop utilisera quotidiennement les données de localisation et croisera les données environnementales et météorologiques correspondantes (par exemple, les conditions atmosphériques, la qualité de l’air et de l’eau). Toutes les poussées de douleur seront enregistrées en temps réel via l’application Medeloop.
L’étude met en évidence deux objectifs principaux :
- Regrouper de vastes bases de données de données physiologiques, psychologiques, subjectives, environnementales et alimentaires en temps réel et analyser ces données avec l’intelligence artificielle pour identifier les déclencheurs temporels des exacerbations de la douleur.
- Identifier des stratégies potentielles pour interrompre la progression des poussées de douleur aiguë en fonction de ce qui a été appris.
« Un traitement précoce et des stratégies visant à interrompre les poussées de douleur aiguë auraient un effet significatif sur la qualité de vie de cette population de patients pendant le traitement et la résolution de l’état actuel », affirment les chercheurs.
Plus de détails sur l’étude peuvent être trouvés sur le Site Web de la Bibliothèque nationale de médecine.
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