Laboratoire d'Informatique Médicale et d'Ingénierie des Connaissances en e-Santé

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Modélisation des comportements à partir de données de vie réelle pour personnaliser l’aide à la prévention du risque cardio-vasculaire en e-santé.

Dahbia Agher

Le 29/10/2018 de 09:45 à 11:00

Description :

Les objets connectés de santé sont considérés comme des outils à fort potentiel pour la modification du mode de vie des personnes en induisant des changements positifs vers l’adoption de comportements plus bénéfiques pour la santé. Selon la solution e-santé proposée, certains utilisateurs sont des répondeurs et d’autres des non répondeurs. Actuellement les préférences, contraintes et caractéristiques du patient ne sont pas prises en compte dans les guides de bonnes pratiques qui incluent des recommandations de prévention.



Notre hypothèse de recherche est que des services de santé connectés mieux adaptés aux profils utilisateurs peuvent constituer un levier de changement du mode de vie dans le cadre d’une prévention personnalisée en e-santé.

L’objectif est double. Il s’agit d’une part d’établir une classification des comportements qui répondent favorablement à des types particuliers de services d’aide à la prévention du risque cardio-vasculaire.

D’autre part, nous souhaitons développer un système d'aide à la décision qui intègre les préférences des personnes pour décider des leviers de changement les plus adaptés à l’environnement de vie de l’utilisateur.



- À partir d’une analyse de données en vie réelle issues des réponses à des questionnaires (par exemple des cohortes telles que CONSTANCES, GAZEL) portant sur le mode de vie et l'environnement de vie, des comportements type dans la population seront mis en évidence par regroupement de comportements similaires.



- À partir d’une analyse des guides de recommandations de la prévention du risque cardio-vasculaire, les recommandations seront personnalisées en fonction des profils de comportements déterminés avant. Ce travail réutilisera les résultats du projet ANR PEPS qui propose une formalisation des recommandations pour la prévention du risque cardiovasculaire en collaboration avec le collège de médecine générale.



- À partir d'une étude de la littérature sur les préférences des services d'e-Santé selon l'environnement de l’utilisateur, un système d’aide à la décision sera développé afin d’orienter vers le levier garantissant au mieux le succès du changement de comportement en prenant en compte les recommandations personnalisées pour le profil de la personne et de ses préférences.

Contact

Adresse : Dahbia Agher INSERM, U1142, LIMICS 15, rue de l'école de médecine

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