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'Cranky Pancreas' Tweets: How the Diabetes Community Uses Social Media

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Des objets connectés pour assister les personnes atteintes de la maladie de Parkinson

La maladie de Parkinson touche 1,5 % de la population de plus de 65 ans. La dégénérescence d’un certain type de neurones donne lieu à divers symptômes : tremblement des mains dans l’exécution d’une série de geste et lenteur des mouvements (akinésie).

Afin de faciliter la vie quotidienne des personnes atteintes de cette maladie ainsi que d’autres pathologies dites neurodégénératives, la société Lift Labs de San Francisco a conçu une cuillère qui supprime ces tremblements. Des capteurs dans la poignée de la cuillère détectent les mouvements involontaires d’un bras de l’utilisateur. Les moteurs réagissent instantanément en déplaçant la fixation de la cuillère dans le sens opposé, annulant sensiblement le mouvement initial. 

La société Lift Labs développe également l'application Pulse Lift (qui permet de mesurer la fréquence et l’amplitude des tremblements à l’aide de capteurs dans les smartphones) et Lift Stride (qui aide les malades de Parkinson à marcher en leur permettant d’ajuster la cadence d’un tremblement juste au-dessus de leur vitesse de marche) (Source : InfoHighTech).


Via Emmanuel Capitaine , Festival Communication Santé, nathalie Bissot-Campos , dbtmobile
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Romain DEFOY's curator insight, November 25, 2013 4:08 AM
la société Lift Labs de San Francisco a conçu une cuillère qui supprime ces tremblements. Des capteurs dans la poignée de la cuillère détectent les mouvements involontaires d’un bras de l’utilisateur.
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Prescrire des applications aux patients pour éviter les consultations inutiles | Santé

Prescrire des applications aux patients pour éviter les consultations inutiles | Santé | psad | Scoop.it
Le Département de la Santé du Royaume-Uni a l'intention de demander aux médecins du pays d'encourager leurs patients à avoir recours à des applications mobiles pour suivre leurs signes vitaux et leurs symptômes dans toutes sortes de situations, de la grossesse au diabète, afin de réduire les consultations inutiles.

Le Département de la Santé indique qu'environ 15 000 patients, au Royaume-Uni, ont déjà recours aux applications de leurs téléphones mobiles pour transmettre des données à leur médecin.

Le Département de la Santé espère ainsi faire économiser des «millions de livres sterling» au système de santé public du pays (le National Health Service, ou NHS), et souligne qu'en augmentant la fréquence des transmissions de données vers les médecins, ceux-ci seront mieux à même de suivre l'évolution des symptômes de leurs patients atteints de maladies chroniques.

D'après un article publié dans le quotidien The Telegraph, le ministère de la Santé estime qu'environ 25% des personnes qui consultent le site et l'application mobile NHS Choices se rendent moins fréquemment chez le médecin que les autres. L'année dernière, l'application NHS Direct a été téléchargée plus d'un million de fois.

«Il y a tant de personnes qui emploient des applis de façon quotidienne pour rester en contact avec leurs amis, se tenir informés de l'actualité ou des horaires des transports en commun», explique le ministre de la Santé Andrew Lansley dans un communiqué. «Je veux juste banaliser l'utilisation d'applis pour surveiller sa pression artérielle, trouver le centre de soin le plus proche et obtenir des infos pratiques pour rester en forme. Avec davantage d'informations de ce type à portée de doigts, les patients peuvent vraiment se retrouver aux commandes».

Andrew Lansley a établi une liste de 500 applis et autres outils que le NHS envisage de recommander aux médecins pour les prescrire à leurs patients, mais le NHS attend des retours de l'opinion publique pour savoir quelles applis sont les plus pertinentes. Les critères de sélection sont le petit prix ou la gratuité, d'après le Telegraph

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Via dbtmobile
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PINEAU Léa's comment, May 14, 2013 12:12 PM
Cette article traite de la volonté du Royaume-Uni d'encourager l'utilisation d'applications médicales par les patients.
ID Bien Etre & Santé's comment, August 12, 2013 1:35 PM
ca serait bien d'inciter aussi les patients francais à utiliser des applis, ca permettrait d'éviter des consultations inutiles.Rest à voir la pertinence de ces applications
Louis Joseph's comment, April 10, 2015 2:15 PM
cela devient risible avec une application qui n'a rien à voir avec la médecine mais du business !
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How the diabetes online community uses social media

How the diabetes online community uses social media | psad | Scoop.it

Attention, lovers of punny Twitter handles: Digitally savvy diabetics will thrill and delight. @crankypancreas, @_diabadass, and @ninjabetic are part of an enthusiastic group of bloggers and tweeters who share their stories, exchange articles, and cultivate diabetes wit online.

 

But, sadly, their humor goes unheard by the doctors, researchers, and health-care companies who work on the disease. Online, these two communities are largely separate: While diabetics and their friends and family usually discuss what it's like to live with the disease, the professional medical community often circulates research findings and informational resources.


Via Andrew Spong
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La e-santé au Québec : Où en est-on ? Où va-t-on ? | Portail Internet et santé

La e-santé au Québec : Où en est-on ? Où va-t-on ? | Portail Internet et santé | psad | Scoop.it
Ne manquez pas le colloque international et francophone «La communication au coeur de la e-santé. Opportunités et enjeux pour les patients, les professionnels de la santé et les organisations» qui se tiendra les 3 et 4 octobre 2013 à l’UQÀM.

Via Rémy TESTON, JB Schmauch, dbtmobile
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Le « big data » s'attaque au diagnostic médical

Le « big data » s'attaque au diagnostic médical | psad | Scoop.it

Le superordinateur Watson d'IBM, connu pour avoir remporté le jeu télévisé « Jeopardy ! », peut aujourd'hui aider les médecins en leur fournissant des hypothèses de traitement pour leurs patients. - Photo IBM

Où s'arrêtera le « big data » ? Le traitement informatique de gigantesques volumes de données vise déjà des secteurs aussi divers que le marketing, la finance, l'assurance, les transports ou la sécurité. Dans tous les cas, la possibilité d'analyser des masses d'informations passées et présentes pour prédire des comportements (comme l'envie d'acheter un produit ou de résilier un contrat) ou des événements (catastrophe naturelle, fraude, embouteillage…) fait rêver de nombreux acteurs. La liste est déjà longue et IBM a choisi d'y ajouter un domaine supplémentaire : l'aide au diagnostic médical.

Il y a un an, le géant de l'informatique annonçait que son superordinateur Watson, connu jusque-là pour avoir remporté le jeu télévisé « Jeopardy ! », allait trouver sa première application « sérieuse » dans lamédecine, et plus précisément dans le traitement du cancer du poumon, via un accord avec le centre spécialisé Memorial Sloan-Kettering Cancer Center, à New York. Le principe : faire ingérer à Watson des millions de pages d'articles scientifiques, puis lui demander de les comparer avec les données biologiques (analyses, résultats d'imagerie…) et personnelles (âge, antécédents…) du patient, pour enfin proposer au médecin des hypothèses de traitement.

« Watson s'appuie pour cela sur trois compétences complémentaires qu'il est, à ma connaissance, le seul à réunir, détaille Patrice Poiraud, directeur business analytics et optimisation chez IBM France. D'abord sa capacité à comprendre le langage naturel : il n'a pas besoin que les données soient structurées pour fonctionner. Ensuite la possibilité de formuler des hypothèses en étant capable de les justifier. Enfin la capacité à s'adapter et à apprendre : la qualité des résultats proposés s'améliore au fur et à mesure que le nombre de cas traités augmente. »

Comprendre les données

Un an après, l'expérience a été jugée suffisamment probante pour qu'IBM commence à commercialiser les services de Watson à destination d'autres centres de soins. L'idée est de proposer un accès à distance aux médecins, en ajoutant au dossier médical informatisé du patient un bouton « Ask Watson ». En cliquant dessus, le médecin obtient en quelques secondes une série d'hypothèses de traitement, classées par ordre de pertinence, qu'il peut ensuite explorer. « L'objectif n'est pas de se substituer au médecin, indique Pascal Sempé, directeur du business development pour IBM Research, mais d'améliorer la façon dont il va prendre une décision. »

En soi, utiliser l'ordinateur pour aider les praticiens à choisir le meilleur traitement n'est pas une nouveauté. Les systèmes d'aide au diagnostic médical (SADM) sont apparus au début des années 1990 aux Etats-Unis. Mais, pendant longtemps, ces outils n'étaient pas capables de s'adapter aux données du patient et de prendre en compte l'évolution des connaissances médicales, comme le fait Watson. Ils se contentaient donc de fournir une version informatisée des protocoles en vigueur. « Le problème est que les données à traiter proviennent de sources très diverses et qu'elles ne sont pas structurées », explique Pierre-Henri Comble, coordinateur d'un rapport sur l'aide au diagnostic rédigé par Cegedim Activ pour la Haute Autorité de santé en 2010. C'est là que le « big data » entre en scène : au-delà de leur capacité à traiter rapidement de grands volumes de données, les nouveaux outils informatiques se caractérisent par leur capacité à exploiter une très grande variété de documents, qu'il s'agisse de chiffres, de phrases et même, demain, de fichiers audio ou de vidéo. C'est ce qu'on appelle l'analyse sémantique, c'est-à-dire la capacité à comprendre un document rédigé en langage naturel (un compte rendu opératoire, par exemple) pour en tirer des données exploitables. « Pour créer de meilleurs outils d'aide au diagnostic, il faudra arriver à trouver une structuration commune à toutes les pratiques médicales, ce qui est loin d'être le cas », estime Pierre-Henri Comble.

Former les médecins

Une référence commune permettrait aux systèmes d'aide au diagnostic de s'adapter à différents cas de figure - de passer du médecin spécialiste au généraliste, en quelque sorte. Pour avancé qu'il soit, Watson d'IBM n'est pour l'instant utilisé que dans un seul domaine : le cancer du poumon. Et la barrière de la langue empêche pour l'instant de l'utiliser en dehors des pays anglo-saxons.

Au-delà de ces questions techniques se pose une question de fond : les médecins sont-ils prêts à accepter les conseils fournis par un ordinateur, fût-il surpuissant ? « A titre personnel, ça ne m'emballe pas du tout, estime Francis Lévi, membre de l'Académie des technologies et directeur de l'unité rythmes biologiques et cancers de l'Inserm. D'abord parce que l'idée d'établir des arbres de décision personnalisés aboutit au risque de faire de la médecine sans médecins. Ensuite parce que les données publiées dans la littérature médicale ne reflètent pas forcément la réalité de la médecine, car elles correspondent à des patients correspondant aux critères de l'étude. »

Spécialiste du calcul haute performance et ancien président du pôle Teratec, Christian Saguez estime pour sa part que ces technologies sont appelées à se développer. « Il n'y a pas de frein technologique aux outils d'aide au diagnostic, mais il y a deux domaines fondamentaux : la sécurité des données, qui ne doivent être ni communiquées ni modifiées par un tiers. Mais aussi la formation des médecins et des usagers : il faudra expliquer ces nouveaux outils pour que chacun comprenne leurs limites. »

Benoît Georges

 

Cinq domaines prometteurs

Dans un rapport rendu public la semaine dernière (« The big data revolution in healthcare ») , McKinsey évalue entre 300 et 450 milliards de dollars les sommes que le « big data » pourrait faire économiser au système de santé américain, sur un total de 2.600 milliards.
Il distingue 5 domaines où le « big data » promet de réduire les coûts :
- la prévention, avec un suivi des patients les incitant à changer leurs habitudes ;
- le diagnostic en aidant les médecins à choisir le traitement le plus approprié ;
- le personnel médical, en déterminant si le patient a besoin d'une infirmière, d'un généraliste ou d'un spécialiste ;
- la maîtrise des coûts, à la fois en automatisant les procédures de remboursement et en détectant les fraudes ;
- l'innovation, à travers les multiples apports du calcul intensif à la compréhension du vivant et à l'amélioration des traitements.


Via Thibaud Guymard, Bernard Strée, dbtmobile
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