Technological Approach for Early and Unobtrusive Detection of Possible Health Changes toward Better Adaptation of Services for Elderly People

Les capacites physiques et cognitives diminuent considerablement a cause du vieillissement. Les problemes de sante liees au vieillissement presentent une grande charge pour la sante publique. Aujourd’hui, les services geriatriques ne sont pas suffisants pour detecter les problemes de sante dans les premiers stades de leur evolution, dans le but d’ameliorer l’evaluation et l’intervention medicale des personnes âgees. Traduire ces besoins geriatriques a travers les services existants est essentiel pour ameliorer leur impact. Dans le cadre de ma these, je propose une approche technologique qui utilise des technologies non-intrusives pour analyser le comportement des personnes âges sur de longues periodes et detecter des possibilites d’evolution de maladies physiques ou cognitives. Des references geriatriques internationales me permettent d’identifier des indicateurs de changement de comportement qui peuvent etre suivis a travers de technologies non-intrusives sans interferer avec le comportement naturel des personnes âgees. J’analyse ces indicateurs en considerant plusieurs dimensions spatio-temporelles, et utilisant des techniques de detection de changement qui differencient les changements transitoires et continus dans le comportement suivi. Je valide mon approche proposee a travers un deploiement reel de 3 ans dans une maison de retraite et des maisons individuelles.Je propose une methodologie de detection precoce et non-intrusive des possibilites de changement dans l’etat de sante. Des entretiens personnels avec les personnes âgees, les membres de la famille, les medecins geriatres et les infirmieres de la maison de retraite me permettent d’identifier leurs besoins geriatriques. Les parties prenantes de mes services proposes ont besoin d’une information fiable a propos des changements possibles dans l’etat de sante le plus tot possible, sans suivre les personnes d’une maniere intrusive. Afin de traduire ces besoins geriatriques, je propose une approche technologique qui utilise des technologies non-intrusives pour suivre les personnes âgees pendant des semaines et des mois, et identifier des changements possible dans leur comportement fortement lies a des problemes physiques ou cognitifs.Mon service web ChangeTracker implemente ma methodologie. ChangeTracker analyse le comportement des personnes âgees en ligne et detecte des changements possibles chaque jour. Je developpe des algorithmes qui convertissent les donnees de capteurs brutes en donnees inferees en relation avec l’etat de sante de la personne suivie. Des techniques de detection de changement (par ex., des techniques statistiques, probabilistes et d’apprentissage) distinguent les changements temporaires et continus dans le comportement de la personne.Une validation reelle de mon approche a lieu dans 3 villes francaises Montpellier, Lattes et Occagnes. Les resultats experimentaux de 25 participants validement ma detection precoce et non-intrusive des changements de sante. Les 25 participants vivent seuls a domicile ou dans une maison de retraite. Dans mon cas d’etude, j’installe des capteurs de mouvement dans chaque chambre de la maison et des capteurs de contact sur chaque porte principale. Ces capteurs collectent mes donnees de suivi pendant 3 ans. Mes algorithmes analysent ces donnees, calculent des indicateurs geriatriques significatifs, et detectent des changements possibles en correlation avec l’etat de sante.