L’UNIGE teste montres connectées et IA pour suivre l’évolution de la santé cérébrale
Une étude menée par l’Université de Genève explore l’usage d’appareils connectés pour suivre l’évolution des fonctions cognitives et affectives. Les données passives collectées par montres et smartphones ont été analysées par une intelligence artificielle afin d’en évaluer la capacité prédictive.
Face au défi de la santé cérébrale, une équipe de l’Université de Genève (UNIGE) a exploré le potentiel des technologies mobiles pour un suivi non-invasif. L'étude visait à déterminer si les appareils connectés pouvaient servir à un monitoring continu des fonctions cognitives et affectives.
Pendant dix mois, l'étude a suivi 88 volontaires âgés de 45 à 77 ans. Équipés d'une montre connectée et d'une application smartphone, ils ont fourni des données dites passives, collectées sans modifier leurs habitudes. Au total, 21 indicateurs ont été retenus, incluant la fréquence cardiaque, le sommeil et l'activité physique, ainsi que des facteurs environnementaux comme la météo et la pollution de l'air. Parallèlement, leur état affectif et leurs performances cognitives étaient évalués tous les trois mois.
Ces données passives ont ensuite été analysées par une intelligence artificielle développée pour l'étude afin de prédire les résultats des évaluations cognitives et affectives. Selon Igor Matias, assistant doctorant à la Geneva School of Economics and Management (GSEM) de l’UNIGE, le taux d'erreur moyen des prédictions de l'IA s’est établi à 12,5%.
«Les états affectifs se sont révélés les plus faciles à prédire par l’intelligence artificielle, avec des taux d’erreur se situant majoritairement entre 5% et 10%», indique le communiqué de l’UNIGE. Les performances cognitives ont été prédites avec une marge d’erreur comprise entre 10% et 20%. Les données les plus révélatrices concernent notamment la pollution de l’air, la météo, la fréquence cardiaque et la variabilité du sommeil. Ces travaux se poursuivent désormais avec une collecte de données sur 24 mois pour affiner les modèles en vue d'une application individualisée.
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