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Nous vivons dans un monde de signaux sans fil qui circulent autour de nous et rebondissent sur notre corps. Les chercheurs du MIT exploitent maintenant ces réflexions pour fournir aux scientifiques et aux soignants de précieuses informations sur le comportement et la santé des gens.

Un système pour collecter des données

Ce système, appelé Marko, transmet un signal radiofréquence (RF) de faible puissance dans un environnement. Ce signal rebondira dans le système avec certains changements s’il a été renvoyé par un humain en mouvement. De nouveaux algorithmes analysent ensuite ces réflexions et les associent à des individus spécifiques.
Le système suit ensuite les mouvements de chaque individu autour d’un plan numérique. La correspondance de ces modèles de mouvement avec d’autres données peut fournir des informations sur la manière dont les gens interagissent les uns avec les autres et avec l’environnement.
Dans un document présenté cette semaine à la Conférence sur les facteurs humains dans les systèmes informatiques, les chercheurs décrivent ce système et son utilisation dans six environnements: deux centres de vie assistée, trois appartements habités par des couples et une maison en rangée avec quatre résidents. Les études de cas ont démontré la capacité du système à distinguer les individus uniquement sur la base de signaux sans fil – et ont révélé des schémas comportementaux.
Dans un établissement d’assistance à la vie autonome, avec la permission de la famille du patient et des soignants, les chercheurs ont surveillé un patient atteint de démence qui s’agiterait souvent pour des raisons inconnues. Pendant plus d’un mois, ils ont mesuré l’augmentation de la cadence du patient entre les zones de son établissement, un signe connu d’agitation.
En faisant correspondre l’augmentation de la cadence au journal des visiteurs, ils ont déterminé que le patient était plus agité pendant les jours qui ont suivi les visites de la famille. Cela montre que Marko peut fournir un nouveau moyen passif de suivre les profils de santé fonctionnelle des patients à la maison, indiquent les chercheurs.
Lors de tests à domicile, Marko a pu identifier l’identité des personnes se trouvant dans des résidences avec une précision de 85 à 95%.

Des informations sur la santé des personnes âgées

«Ce sont des informations intéressantes que nous avons découvertes grâce aux données», explique le premier auteur, Chen-Yu Hsu, doctorant au laboratoire d’informatique et d’intelligence artificielle (CSAIL). «Nous vivons dans une mer de signaux sans fil et la façon dont nous nous déplaçons et marchons modifie ces réflexions. Nous avons mis au point un système qui écoute ces réflexions afin de mieux comprendre le comportement et la santé des gens. »
Lorsque ce système est utilisé dans une maison, Marko émet un signal RF. Lorsque le signal rebondit, il crée un type de carte thermique découpée en «cadres» verticaux et horizontaux qui indiquent la position des personnes dans un espace tridimensionnel. Les personnes apparaissent sous forme de gouttes lumineuses sur la carte.
Les cadres verticaux capturent la hauteur et la construction de la personne, tandis que les cadres horizontaux déterminent leur emplacement. Au fur et à mesure que les individus marchent, ce système analyse les trames RF – environ 30 par seconde – pour générer de courtes trajectoires.
Un réseau de neurones convolutifs – un modèle d’apprentissage automatique couramment utilisé pour le traitement d’images – utilise ces trajectoires pour séparer les réflexions de certains individus. Pour chaque individu qu’il détecte, le système crée deux «masques de filtrage», qui sont de petits cercles autour de l’individu. Ces masques filtrent essentiellement tous les signaux en dehors du cercle, ce qui verrouille la trajectoire et la hauteur de l’individu lorsqu’il se déplace. Combinant toutes ces informations (hauteur, construction et mouvement), le réseau associe des réflexions RF à des individus spécifiques.
Ce système peut également remplacer les questionnaires et les journaux utilisés par les psychologues ou les spécialistes du comportement pour obtenir des données sur la dynamique familiale, les horaires quotidiens ou les habitudes de sommeil d’un sujet. Certains chercheurs ont commencé à équiper des patients avec des capteurs portables pour surveiller leurs mouvements et leur biométrie. Mais les patients âgés, en particulier, oublient souvent de les porter ou de les recharger. «La motivation dans ce travail est de concevoir de meilleurs outils pour les chercheurs».

Le potentiel de ce système est immense

Katabi et ses élèves envisagent de combiner Marko avec leurs travaux antérieurs sur la déduction de la respiration et du rythme cardiaque à partir des signaux radio environnants. Marko sera ensuite utilisé pour associer ces données biométriques aux individus correspondants. Il pourrait également suivre la vitesse de marche des personnes, ce qui est un bon indicateur de la santé des patients âgés.
«Le potentiel de ce système est immense», déclare Cecilia Mascolo, professeure de systèmes mobiles au département d’informatique et de technologie de l’université de Cambridge. Ces données peuvent être très utiles, par exemple dans les soins aux personnes âgées, la surveillance de l’observance médicale ou même les soins hospitaliers. »
«Cependant nous devons être conscients des risques que présente ce type de technologie pour la vie privée», ajoute Mascolo. Selon elle, certaines techniques de calcul devraient être envisagées pour garantir la confidentialité des données.
Source : MIT
Crédit photo sur Unsplash :  Nick Karvounis

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