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Une étude basée sur l’Apple Watch et l’IA pour aider les enfants

Par Laurence - Publié le

Apple est plutôt fan des études médicales ou universitaires surtout si elles impliquent un iPhone ou une Apple Watch !

Une étude basée sur l’Apple Watch et l’IA pour aider les enfants


Qu’est-ce que le syndrome douloureux régional complexe ?



C’est au tour de l’université Stanford d’annoncer de prochaines recherches sur la douleur des enfants atteint du syndrome de douleur régionale complexe. En plus de l'Apple Watch, l'étude reposera aussi sur une intelligence artificielle développée par la plate-forme de recherche clinique, Medeloop.

Pour rappel, le syndrome douloureux régional complexe est une douleur neuropathique chronique faisant suite à des lésions des tissus mous ou à une lésion osseuse (type I) ou à une lésion nerveuse (type II) et qui persiste en intensité et en durée dans des proportions démesurées par rapport à la lésion tissulaire de départ. En outre, le CRPS (pour Complex Regional Pain Syndrome en VO) suit bien souvent un traumatisme, tel qu'une fracture ou une amputation, ou encore une blessure mineure, comme une entorse à la cheville. Dans de rares cas, il peut apparaître spontanément, sans cause apparente, même s’il est plus susceptible de se produire pendant les périodes de stress émotionnel accru.

Une étude basée sur l’Apple Watch et l’IA pour aider les enfants


Le déroulement de l’étude



Les participants seront des enfants âgés de 8 à 17 ans équipés d'une Apple Watch Series 8 (et aussi d’un iPhone) et durera six mois. Les participants prendront aussi des photos de leurs repas, et toutes les données seront analysées par Medeloop en tenant compte de certaines variables extérieures, comme les conditions météo.

Le but sera de déterminer un traitement précoce et des stratégies pour arrêter les poussées de douleur aiguë qui auraient un effet significatif sur la qualité de vie des petits patients !

L'Apple Watch transmettra des données physiologiques à Medeloop en temps réel pendant une période de 6 mois pour déduire les paramètres physiologiques de la fréquence cardiaque mesurée de l'Apple Watch, de la saturation en oxygène, du temps à la lumière du jour, de la mesure de l'ECG et du mouvement ou de l'activité. Les variables dérivées comprennent la variabilité de la fréquence cardiaque, les heures de sommeil, la distance quotidienne parcourue, la perte de poids droite/gauche et la démarche et autres.