Enseignant-chercheur à l’UTC, Dan Istrate tra­vaille notam­ment sur les out­ils bio­médi­caux con­nec­tés. Deux pro­jets en cours por­tent sur la préven­tion du risque d’accouchement pré­maturé et la détec­tion a domi­cile du risque de mal­adies infec­tieuses chez les per­son­nes âgées.

Le pre­mier, mené en col­lab­o­ra­tion avec Imad Rida et le CHU d’Amiens, con­cerne les femmes enceintes à risque. « Il s’agit, grâce à l’apport d’outils IA dévelop­pés par Imad, de prédire la date de l’accouchement afin de per­me­t­tre au médecin de pré­par­er dans des con­di­tions opti­males l’accouchement mais aus­si la prise en charge du bébé. Des élec­trodes HDsEMG placées sur le ven­tre de la femme enceinte récupèrent les sig­naux du mus­cle utérin et, selon les car­ac­téris­tiques des sig­naux, on pour­rait prédire que la femme devrait accouch­er 1 à 2 semaines après les mesures. Un dis­posi­tif que l’on peut utilis­er à domi­cile. On a recou­ru à du machine learn­ing, puis à du deep learn­ing. Ce dernier per­met non seule­ment de meilleures per­for­mances mais surtout est capa­ble de génér­er des don­nées arti­fi­cielles per­me­t­tant la con­struc­tion de mod­èles plus pré­cis », explique-t-il. 

Le sec­ond est mené en col­lab­o­ra­tion avec Vin­cent Zalc, le CHU de Toulouse ain­si que le lab­o­ra­toire LAAS. « Ce pro­jet vise à détecter des mal­adies infec­tieuses res­pi­ra­toires ou gas­tro-entérologiques en util­isant un min­i­mum de cap­teurs et en préser­vant l’intimité de la per­son­ne. On s’est intéressé par­ti­c­ulière­ment aux per­son­nes des habi­tats partagés afin d’éviter la prop­a­ga­tion des mal­adies. Le dis­posi­tif est con­sti­tué d’un micro­phone et de cap­teurs de mou­ve­ments dans la pièce de vie et la salle de bains, ain­si qu’un con­tact sur la porte pour con­naître les entrées et sor­ties. Un sys­tème qui nous per­met de déter­min­er la toux, les éter­nue­ments ou encore la mobil­ité de la per­son­ne » assure-t-il.

Ce dis­posi­tif est mis en place, depuis 2022, dans une rési­dence de 12 stu­dios appar­tenant à « Âges sans fron­tières » et située à Brens, à côté de Toulouse. « L’IA inter­vient à deux niveaux dans ce cas. Le pre­mier con­cerne la recon­nais­sance des sons où on utilise du machine learn­ing. Le sec­ond que l’on développe actuelle­ment vise à exploiter les infor­ma­tions con­cer­nant les sons mais aus­si les mou­ve­ments afin de génér­er des alertes sur l’état de san­té d’une per­son­ne don­née », con­clut Dan Istrate.

MSD