Il est rare que les consommateurs considèrent leur réfrigérateur ou leur téléviseur comme un outil permettant de fournir à leurs prestataires de soins de santé des données de santé personnalisées, mais LG NOVA envisage la possibilité que les appareils électroniques grand public deviennent des collecteurs de données pour des mesures de soins préventifs.
Atul Singh, directeur général de la santé numérique chez LG NOVA, s’est entretenu avec MobiHealthActualités pour discuter de la manière dont le Centre d’innovation nord-américain de LG Electronics travaille à améliorer l’expérience de soins de santé des prestataires et des patients en milieu clinique, et réfléchit à la manière dont il peut faire évoluer ses appareils électroniques grand public pour améliorer les résultats en matière de santé.
MobiHealthActualités : Comment LG fonctionne-t-il dans le domaine de la santé numérique ?
Atul Singh : LG est présent dans le domaine de la santé depuis des décennies, mais c’est principalement dans le domaine des écrans, des moniteurs de télévision et des équipements de radiologie dans les hôpitaux. Donc, essentiellement, nous vendons du matériel aux hôpitaux.
Ce que nous faisons différemment maintenant, c’est que nous aidons les hôpitaux à maximiser leur investissement dans ces appareils qu’ils ont achetés au fil des ans afin d’en tirer davantage de valeur.
Les services dont nous disposons sont essentiellement des services virtuels liés à la santé. Ce sont des services de télésanté. Imaginez des soins infirmiers virtuels, où une infirmière à distance peut travailler avec une infirmière de chevet ou une infirmière d’étage pour les aider dans diverses tâches. Et ces tâches pourraient être aussi simples que l’approbation des médicaments, par exemple, lorsqu’elles nécessitent une double signature, certains éléments de sortie, ou même une formation d’infirmière. Une infirmière senior peut former à distance les infirmières juniors qui sont au chevet du patient à diverses tâches.
Les autres cas d’utilisation sont la surveillance des patients. Ainsi, (dans l’appareil Smart Cam Pro), il y a une caméra, un ensemble de capteurs et une caméra infrarouge. Ainsi, cet appareil permet essentiellement à une infirmière à distance de surveiller plusieurs chambres de patients. Ils pourraient aujourd’hui surveiller jusqu’à 16 pièces, mais ce nombre peut facilement augmenter. Ainsi, à distance, ils peuvent surveiller 16 patients et converser avec eux si nécessaire. Sinon, ils surveillent simplement passivement l’activité.
C’est bidirectionnel dans le sens où nous avons intégré des capacités d’IA au sein de l’appareil. Ainsi, l’appareil surveille, car vous pouvez imaginer qu’une infirmière à distance surveille 16 patients à la fois 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7, c’est très épuisant et cela provoque de la fatigue, de la fatigue devant l’écran, et il se peut qu’ils n’y prêtent pas attention.
Ainsi, ce qu’ils peuvent généralement faire, c’est définir les paramètres pour chaque patient qu’ils souhaitent surveiller et le système gardera ensuite un œil sur cela.
MHN : Existe-t-il une capacité permettant de générer des notes pour un médecin ?
Singh : Nous introduisons maintenant cette fonctionnalité : l’écoute ambiante. Ainsi, l’appareil dispose de quatre microphones sur le dessus. Il s’agit donc d’écouter la conversation qui a lieu activement, que ce soit entre l’infirmière et le patient, le médecin et le patient. Et ce que nous faisons, c’est cataloguer l’intégralité de la conversation, puis résumer les principaux résultats de la conversation afin qu’ils puissent figurer dans le dossier du patient.
Nous ne l’avons pas encore déployé. Nous le testons juste pour nous en assurer, car il s’agit d’une conversation clinique, donc certains des mots que le médecin ou l’infirmière pourrait utiliser peuvent être de nature clinique ou de terminologie médicale. Nous ne voulons pas que le moteur d’IA donne une fausse idée. De nombreux tests doivent donc être effectués dans cet espace.
C’est par là que nous commençons, mais notre vision ultime est de suivre le patient jusqu’à son domicile. Ainsi, à la maison, le client ou le consommateur nous connaît grâce à son interaction avec nos appareils ou appareils électroménagers – la télévision, le réfrigérateur, la machine à laver et le sèche-linge, etc.
Nous voulons ensuite étendre les soins depuis l’hôpital une fois qu’ils rentrent à la maison, et nous voulons permettre à ces appareils et aux appareils dans lesquels ils ont déjà investi de commencer à offrir des services de soins.
Nous avons actuellement environ 500 à 700 appareils sur le marché auprès des consommateurs, et une grande majorité d’entre eux sont déjà équipés de capteurs intelligents capables de collecter et d’analyser des informations sur le comportement des utilisateurs.
Ainsi, à quelle fréquence ils utilisent l’appareil, quand ils l’utilisent, essentiellement les schémas généraux d’utilisation, ainsi que l’appareil lui-même ou l’appareil lui-même surveillant la durée de vie de l’appareil afin que si quelque chose va mal, nous puissions alerter le client et y remédier de manière proactive avant que l’appareil ne tombe en panne.
Nous disposons également de beaucoup plus de données sur la manière dont l’individu utilise l’appareil : à quelle heure de la journée, combien de fois, etc.
Par exemple, à quelle fréquence marchez-vous devant votre réfrigérateur ? Donc, il peut le dire, et s’il a établi une tendance selon laquelle chaque jour entre 6 heures du matin et 8 heures du matin, il y a du mouvement devant le réfrigérateur, plusieurs fois, c’est un comportement normal. Ensuite, lorsque nous remarquons qu’il n’y a eu aucun mouvement ou que le mouvement commence maintenant à neuf heures pendant 10 minutes seulement, en prolongation, nous pouvons commencer à utiliser ces données avec d’autres ensembles de données pour voir s’il y a quelque chose d’un point de vue médical qui crée un défi pour cette personne. , au lieu de six à huit, ils ont décalé leur fenêtre.
Ou alors ils ont complètement arrêté de marcher devant le frigo. L’emplacement du réfrigérateur a-t-il changé ou y a-t-il un problème médical qui fait qu’ils ne peuvent plus venir à la cuisine et accomplir leurs tâches habituelles ? Mais c’est un point de données très vague. Nous ne pouvons en tirer aucune conclusion.
Mais si nous combinons cela avec d’autres ensembles de données, comme la fréquence d’utilisation de la machine à laver, du purificateur d’air ou de la télévision ? Et nous connaissons généralement l’emplacement de ces appareils grâce à l’endroit où se trouve le client, à son code postal.
Ensuite, nous commençons à examiner les déterminants sociaux des données de type santé et, finalement, nous les connectons aux données cliniques de leurs prestataires pour voir s’il y a un changement dans la tendance ? Et si tel est le cas, pouvons-nous faire quelque chose avec ces appareils, avec les téléviseurs intelligents dont ils disposent, pour commencer à alerter le patient que, hé, vous voudrez peut-être faire ceci ou que votre médecin veut que vous essayiez quelque chose de différent. Ou voici juste une simple alerte indiquant que votre médicament sera disponible dans trois jours. Voulez-vous recharger ?
Nous disposons donc actuellement de nombreux points de données simples, mais dans leur ensemble, ils peuvent apporter de l’intelligence à l’interaction avec l’individu.
MHN : Comment ces appareils électroniques grand public peuvent-ils évoluer pour inclure des services liés à la santé ?
Singh : A terme, on peut imaginer 10/15 ans, quel que soit l’horizon temporel, pour pouvoir faire de l’analyse prédictive. Donc, si vous constatez une utilisation réduite de certaines choses, ou un laps de temps différent, ou autre, des prédictions pourraient être faites à ce sujet. Un épisode médical pourrait survenir, et peut-il être arrêté ou traité à l’avance ? Mais c’est loin. À l’heure actuelle, nous sommes à l’hôpital pour apprendre, nous adapter, améliorer la qualité des soins, puis passer aux soins post-aigus vers les soins de longue durée, et éventuellement à domicile.
La technologie doit rattraper un peu son retard. Le cadre réglementaire doit rattraper son retard. Les modèles de paiement doivent rattraper leur retard, mais tout le monde évolue dans cette direction.
