Selon les chercheurs, les réseaux de capteurs intelligents connectés par radio pourraient faire progresser le secteur de la santé, car le nombre de patients ayant besoin de soins ne cesse d’augmenter. Dans cette perspective, deux institutions universitaires - la School of Engineering de l'Université de Stanford et le MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (MIT CSAIL) - ont récemment publié des articles expliquant comment la technologie basée sur l’IoT pouvait contribuer à réduire les erreurs cliniques et à améliorer les soins dans les hôpitaux, un environnement actuellement soumis à une forte pression du fait de la pandémie de coronavirus, mais aussi à domicile. Ainsi, la School of Engineering de l'Université de Stanford teste des combinaisons de capteurs électroniques avec de l'intelligence artificielle. L’idée serait d’installer ces capteurs dans les chambres d'hôpital et les maisons de retraite afin d’aider les professionnels de santé à surveiller et à traiter les patients plus efficacement. « La complexité des soins au chevet des patients ne cesse de croître et pose de plus en plus de défis aux personnels soignants », a déclaré Arnold Milstein, professeur de médecine et directeur du Clinical Excellence Research Center (CERC) de Stanford, dans un article publié sur le site web de la School of Engineering. « Selon un récent décompte, les cliniciens de l'unité de soins intensifs néonatals d'un hôpital ont effectué 600 interventions par jour au chevet d'un patient. Sans assistance technologique, l'exécution parfaite de ce nombre d'actions complexes va bien au-delà de ce qu'il est raisonnable d'attendre des équipes cliniques, même les plus scrupuleuses ».

« S’ils étaient équipés de capteurs et de technologie IA, les espaces physiques pourraient être plus réactifs et faciliter le travail des humains », s’accordent à dire le professeur Arnold Milstein, le professeur en Computer Science Fei-Fei Li, et l'étudiant de troisième cycle Albert Haque. « Des capteurs passifs, sans contact, intégrés dans l'environnement pourraient apporter une intelligence ambiante qui a conscience des mouvements du patient capable de s'adapter en permanence à leurs besoins de santé », ont écrit les chercheurs dans un article paru dans la revue Nature. D’après leurs travaux, il serait possible d’incorporer des détecteurs à infrarouge actifs et passifs peu coûteux dans l'environnement du patient. Par exemple, une chambre d'hôpital pourrait être équipée de caméras pour reconnaître les personnes et les objets, de capteurs de profondeur Lidar pour mesurer la distance aux objets, de capteurs thermiques pour la vision nocturne, de radars et de WiFi pour détecter les mouvements et les objets, et de microphones pour la reconnaissance vocale et l’appréciation des événements. Comme exemple de cas d’usage potentiels, les chercheurs de la School of Engineering de Stanford citent la surveillance assistée par ordinateur des patients admis dans les unités de soins intensifs, le suivi des infections nosocomiales et l'automatisation du comptage des outils chirurgicaux pour éviter que des objets ne soient accidentellement oubliés au cours d’une intervention.

Surveillance radio sans fil

Au Massachusetts Institute of Technology (MIT) cette fois, des chercheurs travaillent sur un projet mettant en œuvre les signaux radio pour observer les personnes à domicile et voir comment elles s’organisent au quotidien. L’idée est de maintenir les personnes âgées à domicile. L’usage de signaux radio au lieu de caméras ou d'observateurs humains permettrait de respecter la vie privée des patients. « Déployer des caméras à domicile, en particulier dans la chambre et la salle de bain, serait mal vécu par la plupart des patients et ne respecterait par leur vie privée », ont écrit les chercheurs dans un article publié sur le site web du MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (MIT CSAIL). En outre, les caméras ne fonctionnent pas bien dans le noir, et il faudrait plusieurs caméras pour voir les différentes pièces d'une maison. L’objectif du système RF-Diary développé par le MIT est de voir comment les personnes organisent leur journée : à quel moment elles se couchent, à quel moment elles se lèvent, etc… « RF-Diary exploite la capacité des signaux radio à « voir » les formes 3D, et à l’aide du plan en 2D du lieu de résidence, il permet au modèle d’IA de suivre les interactions des personnes avec les objets », a écrit l'équipe. Par exemple, le suivi et l'analyse des mouvements d'une personne pourraient servir à alerter le personnel médical si celle-ci oublie de prendre ses médicaments ou si elle tombe. L'article du MIT, intitulé « In-Home Daily-Life Captioning Using Radio Signals », a été rédigé par Lijie Fan, Tianhong Li, Yuan Yuan et Dina Katabi.