Développement d'un outil numérique de stimulation et de recueil de données neuro-psycho-physiologiques : suivi de patients en temps-réel

Development of a digital tool for stimulation and collection of neuro-psycho-physiological data: real-time patient monitoring

• Auteur / Autrice : Badr Mouazen
• Direction : Giovanni De marco
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Sciences du sport et du mouvement humain
• Date : Inscription en doctorat le 21/10/2021
• Etablissement(s) : Paris 10
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences du sport, de la motricité et du mouvement humain
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Interdisciplinaire de Neurosciences, Physiologie et Psychologie : Activité Physique et Santé

Mots clés

Mots clés libres

Stress

Objets connectés

Suprevision

Éthique

Intelligence artificielle

Émotions

Stress

Wearables

Monitoring

Ethics

Artificial intelligence

Emotions

Résumé

Objectifs de la recherche Ce projet de thèse s'inscrit en neurosciences et psychologie cognitives, physiologie, et en développement informatique. Il se base sur l'état des connaissances de travaux effectués avec des objets connectés (massivement commercialisés depuis une dizaine d'année); un premier travail consistera donc à faire l'état de l'art en précisant les caractéristiques techniques de ces outils (e.g. montres, ceintures connectées, etc..), les algorithmes développés jusqu'à ce jour pour mesurer les états physiologiques du corps (e.g. fréquence cardiaque, pression artérielle, température, etc..) et leurs limites. Nous qualifierons ces paramètres de « passif » puisqu'il n'est pas possible de manipuler et de moduler les signaux mesurés. Nous souhaitons dans ce projet de thèse à partir de mesures cognitives/physiologiques précises réalisées en laboratoires et de tests psychologiques (motivation, stress, attention) développer un outil informatique « actif, dynamique et intelligent » capable de se synchroniser sur des rythmes et des cycles biologiques spécifiques du sujet (e.g. cardiaques, respiratoires, température, etc..) à partir de stimuli sensoriels (proprioceptifs, tactiles, auditifs, visuels, etc..) qui seront programmés et calibrés pour s'intégrer dans l'organisme afin de moduler et réguler en temps réel le comportement humain. Ce sujet de thèse se veut original et innovant puisque l'outils informatique développé permettra non seulement de mesurer l'activité physiologique/psychologique du sujet mais contrôlera, par feedback, les rythmes et cycles biologiques que nous identifierons et que nous rapprocherons des fonctions cognitives qui seront examinées, permettant au sujet de pouvoir adapter ses réponses et son comportement en fonction des objectifs et des buts qu'il poursuit (e.g. gestion du stress, prise de décision, mener une action, etc..). Des méthodes d'analyses traditionnelles et d'autres basées sur l'IA (Intelligence Artificielle) seront mises en œuvre pour aboutir aux résultats. La pression temporelle et le stress constituent l'un des axes principaux autour duquel va s'articuler ce travail. Les métriques obtenues à partir de mesures de la pression temporelle et du stress seront identifiés et leur modulation/régulation seront mises en œuvre, en utilisant différents stimuli, actions et recommandations seront étudiés. Résumé du travail Le premier objectif de ce travail est de pouvoir recueillir des données corporelles à partir de mesures précises qui pourront être confrontées à des données d'objets connectés, les analyser en laboratoire et mettre en place des actions de différents types. Il sera possible ensuite d'analyser l'influence de ces actions sur l'organisme et d'agir dessus à partir de stimuli spécifiques. Le 2e objectif de ce travail est d'analyser les données déjà existantes et d'étudier les corrélations possibles qui pourraient exister entre différents métriques prélevées, la pression temporelle et le stress. De nombreuses études ont été menées jusqu'à présent, soit pour faire un état des lieux des objets connectés et leur apport pour la santé, soit pour mettre le focus sur un objet connecté en particulier, comme Spire (Smith, 2019). Le schéma général (fig. 1) propose une présentation générale du travail à réaliser. Fig.1 Input Différentes mesures seront réalisées des objets connectés d'une part et par des équipements de laboratoire d'autre part. Par ailleurs des données disponibles pourront être étudiées séparément ou pour corréler les données prélevées pendant notre étude. Processing Le processing est une phase cruciale car elle permet d'étudier les données récoltées à la lumière de modèle et de conclusions existantes et vérifiées. Il sera ensuite possible d'adapter les actions selon ces modèles et plus tard selon les sujets grâce notamment au feedback qui utilisera entre autres des modèles d'apprentissage. Output L'output sera réalisé en fonction du processing réalisé en amont. Il permet soit d'alerter le sujet ou d'autres acteurs (équipe médicale, ..etc.) ou mettre en place des actions et des recommandations. Feedback Selon les nouvelles mesures prises suite aux actions menées, les modèles du processing seront adaptés afin de répondre au mieux au sujet en question ; Certaines actions peuvent être plus ou moins efficaces d'un sujet à l'autre, mais aussi d'un environnement à l'autre. Aspects cognitifs Des travaux ont été conduits dans l'objectif de rendre la collecte de données cérébrales plus aisée pour certaines personnes (M.Hill, 2020). Ces dispositifs peuvent être vulgarisés afin de recueillir et analyser des données liées à la pression temporelle et au stress ou aux sentiments et essayer de trouver des corrélations possibles entre certains stimulus et l'activation de certaines de ces zones du cerveau. Parallèlement, des études ont démontré l'effet de la méditation sur le cerveau (Fujino, 2018), ce qui peut constituer l'un des axes importants des recommandations (phase output) Aspects physiologiques Les écarts par rapport aux données cliniques du patient peuvent être automatiquement détectés et partagés avec l'équipe médicale. Les changements dans la santé du patient peuvent ainsi être détectés plusieurs jours avant qu'un patient ne signale des symptômes ou ne connaisse un déclin physiologique. Par exemple, les performances d'inhibition de la réponse changeraient en fonction du cycle cardiaque, au cours duquel des signaux d'état physiologique transitoire pourraient agir comme des guides de motivation pour l'action (Rae, 2018). Aspects technologiques Ce tableau présente une vue générale des objets connectés disponibles sur le marché selon le type de données collectées. Rédaction Le biofeedback de variabilité de la fréquence cardiaque améliore-t-il les fonctions exécutives Tout au long de la vie ? Résumé Introduction Méthode Résultat Bibliographie Fujino, M. (2018). Open monitoring meditation reduces the involvement of brain regions related to memory function. Nature. Retrieved from https://www.nature.com/articles/s41598-018-28274-4.pdf M.Hill, R. (2020). Multi-channel whole-head OPM-MEG: Helmet design and a comparison with a conventional system. NeuroImage. doi:https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2020.116995 Rae, C. L. (2018). Response inhibition on the stop signal task improves during cardiac contraction. Nature. Retrieved from https://www.nature.com/articles/s41598-018-27513-y Smith, E. N. (2019). Integrating Wearables in Stress Management Interventions: Promising Evidence. American Psychological Association. doi:https://psycnet.apa.org/manuscript/2019-36704-001.pdf

Research objectives This thesis project is in cognitive neuroscience and psychology, physiology, and computer development. It is based on the state of knowledge of work carried out with connected objects (massively marketed for about ten years); a first work will therefore consist in making the state of the art by specifying the technical characteristics of these tools (eg watches, connected belts, etc.), the algorithms developed to date to measure the physiological states of the body ( eg heart rate, blood pressure, temperature, etc.) and their limits. We will qualify these parameters as ''passive'' since it is not possible to manipulate and modulate the measured signals. We wish in this thesis project from precise cognitive / physiological measurements carried out in laboratories and psychological tests (motivation, stress, attention) to develop an “active, dynamic and intelligent” computer tool capable of synchronizing with rhythms and cycles specific biologicals of the subject (eg cardiac, respiratory, temperature, etc.) from sensory stimuli (proprioceptive, tactile, auditory, visual, etc.) which will be programmed and calibrated to integrate into the organism in order to modulate and regulate human behavior in real time. This thesis subject is original and innovative since the computer tools developed will not only measure the physiological / psychological activity of the subject but will control, by feedback, the rhythms and biological cycles that we will identify and that we will bring closer to the cognitive functions that will be examined, allowing the subject to be able to adapt his responses and his behavior according to the objectives and goals he pursues (eg stress management, decision-making, taking an action, etc.). Traditional analytical methods and others based on AI (Artificial Intelligence) will be implemented to achieve the results. Time pressure and stress are one of the main axes around which this work will revolve. The metrics obtained from time pressure and stress measurements will be identified and their modulation / regulation will be implemented, using different stimuli, actions and recommendations will be studied. Summary of work The first objective of this work is to be able to collect body data from precise measurements that can be compared with data from connected objects, analyze them in the laboratory and implement actions of different types. It will then be possible to analyze the influence of these actions on the body and act on them based on specific stimuli. The second objective of this work is to analyze the already existing data and to study the possible correlations that could exist between different metrics taken, time pressure and stress. Many studies have been carried out so far, either to take stock of connected objects and their contribution to health, or to focus on a particular connected object, such as Spire (Smith, 2019). The general diagram (fig. 1) provides a general presentation of the work to be done. Fig. 1 Input Various measurements will be taken of connected objects on the one hand and by laboratory equipment on the other. In addition, the available data can be studied separately or to correlate the data collected during our study. Processing Processing is a crucial phase because it makes it possible to study the data collected in the light of existing and verified models and conclusions. It will then be possible to adapt the actions according to these models and later according to the subjects thanks in particular to the feedback which will use, among other things, learning models. Output The output will be carried out according to the processing carried out upstream. It can either alert the subject or other actors (medical team, etc.) or implement actions and recommendations. Feedback According to the new measures taken following the actions carried out, the processing models will be adapted in order to best respond to the subject in question; Some actions may be more or less effective from one subject to another, but also from one environment to another. Cognitive aspects Work has been carried out to make brain data collection easier for some people (M. Hill, 2020). These devices can be popularized to collect and analyze data related to time pressure and st