Analyze-Me

Outils logiciels pour le traitement des signaux physiologiques des patients atteints d’une forme non verbale d’autisme

Phase 1

Type de projet : Recherche exploratoire

Handicap concerné : Autisme et troubles envahissants du développement, Handicap mental, Polyhandicap

Thématiques : Autonomie, Communication, Soins personnels et de santé, Relations interpersonnelles

Statut : Terminé

Afin d’améliorer la prise en charge des personnes atteintes d’une forme non verbal d’un trouble du spectre autistique (TSA), nous avons évalué la possibilité à développer un système simple et non invasif pour prédire des crises chez les personnes TSA en analysant des signaux physiologiques collecté via l’utilisation du bracelet Empatica E4.

Les patients atteints d’une forme non verbale de trouble du spectre autistique (TSA) n’ont pas la capacité de communiquer avec les autres et risquent de développer des comportements difficiles (auto-agression, hétéro-agression, cris, destruction, instabilité motrice). Certains comportements, notamment l’automutilation, peuvent être dangereux non seulement pour le patient mais aussi pour ses soignants. Lorsque des crises surviennent, leur anticipation est fondamentale afin d’agir de manière préventive et adaptée sur les conditions environnementales et ainsi atténuer leurs conséquences. Dans ce contexte, sachant que la communication verbale est très limitée, voire impossible dans certains cas, il est difficile de comprendre les raisons d’une telle crise. Il est notamment difficile de déterminer s’ils constituent un mode alternatif d’expression des besoins de la personne ou s’ils reflètent un état de conscience ou une expérience somatique, un stress ou une douleur.

Dans ce projet exploratoire, nous avons étudié le potentiel de l’analyse de signaux physiologiques, tels que la variabilité de la fréquence cardiaque (VRC) et l’activité électrodermique (EDA), qui sont largement utilisés dans divers domaines de recherche médicale, par exemple l’évaluation de la douleur et du stress. Une telle évaluation réalisée auprès d’une population de personnes polyhandicapées dont le fonctionnement des systèmes nerveux central et périphérique est altéré représente un défi encore plus grand.

Afin d’améliorer la prise en charge des personnes TSA, nous avons évalué la possibilité de développer un système simple et non invasif pour prédire les crises chez les personnes TSA en analysant les signaux physiologiques collectés à l’aide du bracelet Empatica E4.

Au cours des six derniers mois, nous avons développé une version préliminaire de l’outil basé sur Matlab avec l’interface graphique utilisée (GUI) pour l’analyse des signaux physiologiques tels que l’EDA, la HR, la HRV, l’accélération et la température qui peuvent être collectés au moyen de l’Empatica E4 bracelet.

La version actuelle de l’interface graphique peut déjà effectuer l’extraction de plus de 50 caractéristiques de signal corrélées au stress et à la douleur, tout en permettant uniquement une analyse hors ligne.

Le développement ultérieur d’un algorithme prédisant les crises des patients atteints de TSA nécessite la collecte de données auprès d’un grand nombre de volontaires sains et de patients atteints de TSA. Dans le cadre de ce projet, nous avons préparé tous les documents nécessaires à l’approbation d’une telle étude par le comité d’éthique et les documents sont actuellement en cours d’évaluation.

Nous avons déjà soumis notre prochaine proposition pour la phase de développement du prototype de l’Innovation Booster. Nos prochaines étapes seraient de collecter les données nécessaires sur les volontaires sains et les patients atteints de TSA et de développer d’abord l’algorithme d’évaluation du stress des volontaires sains, puis de tester cet algorithme sur des patients TSA en évaluant son potentiel pour détecter des événements stressants ou douloureux et étudier la corrélation de ceux-ci événements avec des risques d’apparition de comportements problématiques.

Capture d'écran du logiciel AnalyzeMe, montrant des données relatives à la santé

Contact

HES-SO Valais-Wallis

Alena Simalatsar

alena.simalatsar@hevs.ch

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