Vers des habitats intelligents pour les Seniors, capables de prédire l'apparition de maladies neurodégénératives comme la maladie d'Alzheimer

La population mondiale vieillit rapidement, avec pour conséquence une augmentation du nombre de personnes handicapées et dépendantes, en particulier après l'âge de 80 ans.

C'est le contexte dans lequel Tecnalia, un organisme de recherche appliquée espagnol, a conçu un système de capteurs qui, lorsqu'il est installé dans une maison, permet de modéliser les habitudes et les activités d'une personne et de détecter tout changement dans ses habitudes qui pourraient être les prémices ou un symptôme de troubles liés aux maladies neurodégénératives telles que la maladie d'Alzheimer.

Partant du principe que les symptômes de maladies comme la maladie d'Alzheimer se manifestent à un stade précoce par des changements de comportement dans la réalisation des activités de la vie quotidienne, plus le diagnostic est précoce, plus on sera en mesure de ralentir la progression de la maladie et au bénéfice du patient dont on va limiter la dégradation de la qualité de vie liée à la maladie.
Si l'on ajoute le fait que, d'une manière générale, les aînées préfèrent rester à leur domicile plutôt que résider en maison de retraite ou structure spécialisée, retarder le départ du domicile est important pour les personnes âgées.


Pour faire face à ces nouveaux défis, Tecnalia travaille à des initiatives basées sur la technologie d'assistance, s'appuyant sur un bouquet de capteurs, qui permet d'enregistrer les activités et les habitudes d'une personne à surveiller, de repérer les changements et de pouvoir faire du prédictif.

Grâce à un vaste réseau de capteurs répartis dans toute la maison, ce système est capable de détecter :

• la présence de l'utilisateur dans les différentes pièces,
• l'ouverture et la fermeture des portes, fenêtres, tiroirs,
• l'allumage et l'extinction des lumières,
• l'utilisation d'appareils ménagers,
• l'usage de la télévision,
• le temps passé au lit, sur le canapé,
• l'utilisation de robinets,
• etc.

Par ailleurs, le système est doté de capteurs sonores capables d'unifier, par exemple, la sonnerie du téléphone et celle de la sonnette.

Le système enregistre, en temps réel, les informations provenant de cette collection d'objets connectés et identifie l'activité de la personne, comme préparer un repas, regarder la télévision alors qu'il était assis sur le canapé ou prendre une douche.

Ce suivi permet de créer des modèles sur les habitudes ou les « cycles » de la personne, et ce, afin d'être ensuite en mesure de repérer tout changement en elle qui pourrait indiquer des problèmes ou des troubles de mémoire, de désorientation dans le temps et l'espace, d'abandon de certaines activités, ou les prémices d'un isolement.
Dans de nombreux cas, ces changements peuvent être des symptômes d'une maladie neurodégénérative et, de cette façon, un soignant ou un parent pourrait être alerté.
Par exemple, cette surveillance peut détecter les changements dans les habitudes de sommeil, les habitudes alimentaires comme arrêter de manger des repas chauds, la multiplication des périodes d'inactivité, plus de temps passé assis ou à regarder la télévision, errance autour de la maison, etc.

Le système permet également aux gens de recevoir de l'aide dans leurs activités quotidiennes, par exemple, au moyen d'alarmes ou d'assistants numériques ou de robots domestiques.
Ces dispositifs pourraient leur rappeler qu'il est temps pour eux de prendre leurs médicaments ou de faire une certaine activité.


Prochaines étapes

Après trois années de recherche, le prototype du système a été installé dans les locaux de Tecnalia à Zamudio (Biscaye , Pays Basque).
L'objectif est que les structures d'accueil pour les personnes âgées ou foyers logements adoptent ce système afin d'améliorer la prise en charge des résidents et leur qualité de vie.

Il convient de souligner que le consortium suivant a collaboré à l'initiative, connue sous le nom Rubicon, et financée en partie par la Commission européenne dans son 7e programme-cadre : University College Dublin; Consiglio Nazionale Delle Richerche; Örebro University; the TECNALIA centre for applied research; Robotnik Automation SLL; University of Ulster; Università Di Pisa; Pintail LTD et Fondazione Stella Maris...