Une équipe de recherche dirigée par Nathalie Bier, directrice de laboratoire au Centre de recherche de l’Institut universitaire de gériatrie de Montréal (CRIUGM-CCSMTL) et professeure à l’Université de Montréal vient d’obtenir un financement des Instituts de recherche en santé du Canada (IRSC) pour le déploiement et l’évaluation à grande échelle au Québec de NEARS-SAPA, une technologie de télésurveillance des activités de la vie quotidienne. L’étude sera menée en collaboration avec Charles Gouin-Vallerand, professeur à l’Université de Sherbrooke et chercheur au Laboratoire de domotique mobile de l’Université de Sherbrooke (DOMUS), Kevin Bouchard, professeur à l’Université du Québec à Chicoutimi et chercheur au Laboratoire d’intelligence ambiante pour la reconnaissance d’activités (LIARA), ainsi qu’une équipe de co-chercheurs et co-chercheuses de différentes universités au Québec et en Ontario.
Les personnes âgées sont de plus en plus nombreuses à souhaiter vieillir chez elles. Bien que les services de soutien à domicile (SAD) soient considérés comme une priorité par les gouvernements canadien et provinciaux, 46 000 personnes étaient toujours en attente de ces services en 2022 au Québec, la plupart depuis plus de 90 jours.
En réalité, la prestation de soins à domicile est freinée, entre autres facteurs, par un financement limité, une pénurie de personnel et une demande croissante liée au vieillissement de la population. La télésurveillance des activités de la vie quotidienne (AVQ), considérée comme un type de télésanté, pourrait être une solution de choix face à l’impasse actuelle dans le réseau de santé. Malgré ce potentiel, aucune étude à ce jour n’a documenté les bénéfices de cette technologie lorsqu’elle est déployée à grande échelle.
Un système de télésurveillance développé depuis près de 10 ans
Le système de télésurveillance NEARS-SAPA est orienté pour les personnes aînées atteintes de troubles neurocognitifs (TNC). En effet, les personnes aînées souffrant de déficits cognitifs importants et vivant seules, représentent une population dont les besoins en matière de services à domicile sont élevés et difficiles à déterminer. Comme l’explique Nathalie Bier, « le système de télésurveillance des activités de la vie quotidienne possède un fort potentiel pour aider les intervenantes et intervenants à mieux comprendre la routine d’une personne aînée atteinte de troubles cognitifs importants et vivant seule; par exemple, le système permet de savoir si la personne a des horaires de sommeil régulier, si elle sort de son domicile et si elle mange des repas à tous les jours. Il permet également de suivre l’évolution de cette routine dans le temps. »
L’objectif principal du projet fiancé par les IRSC est d’évaluer les bénéfices de la télésurveillance des AVQ lorsqu’elle est déployée à grande échelle dans les services de SAD dans diverses régions du Québec. Il s’agit également d’élargir les capacités technologiques de NEARS-SAPA, tout en s’assurant que le système soit facile d’utilisation par les intervenantes et intervenants. Cette étude sera réalisée en étroite collaboration avec divers CIUSSS de la province de Québec. Environ 50 personnes aînées, leurs proches et leurs intervenants en soutien à domicile participeront à toutes les étapes du projet, de manière collaborative. Ces personnes seront suivies sur une période d’environ 12 mois avec la télésurveillance. Des questionnaires et entrevues, ainsi qu’une étude sur les services reçus par les personnes participantes permettront d’identifier les bénéfices et les limites de la télésurveillance des AVQ. Lors de projets pilotes réalisés entre 2016 et 2022, l’équipe de recherche a monté que la télésurveillance avait contribué à mieux comprendre les besoins de SAD des personnes aînées suivies par le système, permettant ainsi des interventions plus personnalisées en matière d’AVQ et une gestion optimisée des ressources des intervenants et intervenants en SAD.
Une combinaison entre domotique et intelligence artificielle pour soutenir les décisions cliniques
Le système de télésurveillance NEARS-SAPA se base sur un réseau de capteurs discrets installés au domicile de l’usager et qui n’enregistrent aucune image et aucun son. L’association de l’intelligence artificielle (IA) à cette plateforme jouera un rôle clef dans le projet en permettant une analyse avancée des données issues de la télésurveillance des AVQ des participants au projet et une utilisation simple du système. Des méthodes permettront notamment de convertir les données des capteurs en information de haut niveau interprétable par les intervenants et intervenantes; comme par exemple, les routines de sommeil, d’hygiène ou de préparation de repas.
Grâce aux algorithmes d’apprentissage automatique, l’équipe de recherche souhaite détecter des tendances, identifier des changements subtils dans les habitudes de vie des personnes aînées et ainsi prédire d’éventuels besoins en SAD. Par ailleurs, des modèles d’IA seront développés pour signaler automatiquement aux intervenantes et intervenants des événements inhabituels ou préoccupants, telles qu’une diminution importante des sorties du domicile ou de la préparation de repas, facilitant ainsi une intervention plus rapide et adaptée. Ces outils permettront non seulement d’optimiser la prise de décision, mais aussi de renforcer la sécurité et le bien-être des personnes aînées.
« Ce suivi personnalisé et continu pourrait faciliter le choix des services à domicile à mettre en place, optimiser la gestion des risques liés au fait de vivre seul avec des troubles cognitifs et, ultimement, favoriser le maintien à domicile des personnes âgées qui le souhaitent », précise Nathalie Bier.
Le projet de recherche permettra ainsi de mesurer différents éléments essentiels avant d’envisager une intégration de la télésurveillance des AVQ dans les services de santé, à savoir : la manière dont de cette technologie peut influencer la qualité des services et améliorer le travail des intervenants, la satisfaction des personnes aînées et de leurs proches envers ce système et les coûts à prévoir lorsque la technologie est déployée à grande échelle.