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Outils connectés dans l'ostéoporose : impact sur la prise en charge de nos patients

Mis en ligne le 31/12/2019

Auteurs : K. Briot

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L'e-santé est l'application des technologies de l'information et de la communication à l'ensemble des activités en rapport avec la santé. Les domaines d'applications sont multiples : systèmes d'information partagés, télé­médecine, services offerts aux patients, formations pour les professionnels, etc. Parmi ceux-ci, l'évolution technologique se fait tout particulièrement dans le développement des objets connectés. Ainsi, 15 milliards d'objets connectés sont référencés dans le monde. Il pourrait y en avoir près de 100 milliards en 2020. Certains proposent des conseils individualisés, d'autres recueillent des données personnelles (poids, tension artérielle, fréquence cardiaque, etc.) ou délivrent des informations médicales. En France, 70 % des patients qui utilisent les outils et les services de la télésanté le font pour améliorer leur niveau d'exercice, 36 % pour perdre du poids, 35 % par intérêt pour leurs propres données de santé.

Ce développement se fait toutefois sans cadre prédéfini, ce qui soulève de nombreuses questions concernant la fiabilité, la réutilisation des données collectées ou le respect de leur confidentialité, notamment. C'est pourquoi la HAS a publié un référentiel de 101 bonnes pratiques visant à favoriser le développement d'applications et objets connectés sûrs, fiables et de qualité (1). Son objectif est de proposer un cadre de développement assurant la qualité et la fiabilité des applications afin que les utilisateurs, particuliers et professionnels, puissent utiliser ces technologies en toute confiance. Les principaux critères à respecter pour les applications et objets connectés en santé sont : délivrer des informations de santé fiables et de qualité ; être techniquement performant ; garantir la confidentialité et la sécurité des données personnelles ; être ergonomique et d'utilisation simple.

Les objets connectés sont des dispositifs médicaux qui peuvent prendre plusieurs formes (lentille, prothèse à puce, montre, etc.) et qui permettent la transmission de données. Certains dispositifs médicaux connectés font l'objet d'un remboursement. Ce sont des dispositifs utilisés à des fins de télésurveillance médicale ou de téléconsultation ou induisant une action du patient à des fins d'autotraitement ou d'autosurveillance. Ils sont essentiellement développés et remboursés dans les maladies chroniques (diabète et insuffisance cardiaque) : glucomètre connecté pour mesurer le taux de glycémie dans le sang, application pour smartphone de suivi des douleurs liées au cancer, appareil à pression positive continue dans le syndrome d'apnées du sommeil, dispositif connecté qui permet le suivi de l'INR pour les anticoagulants sans se déplacer au laboratoire (2). Cette télésurveillance permet donc de suivre et de proposer des thérapeutiques au patient grâce à la collecte d'informations médicales, ce qui peut inclure l'observance thérapeutique. La télésurveillance s'intègre plus largement dans la télémédecine et correspond à une pratique médicale à distance via les technologies de l'information et de la communication. Celle-ci comprend en effet l'ensemble des activités médicales (prescrire, surveiller, suivre, réaliser des actes, donner des conseils).

Il existe peu de données sur l'intérêt clinique des objets et dispositifs médicaux connectés en rhumatologie (3, 4) et dans la gestion des patients ostéoporotiques. Des outils sont en cours de développement dans le domaine de l'ostéoporose, notamment des logiciels d'intelligence artificielle, qui visent à améliorer l'identification des sujets ayant une fracture vertébrale sur les différentes techniques d'imagerie (radiographies, scanner) puis, en cas de fracture vertébrale, à orienter les patients vers une prise en charge de l'ostéoporose. Il est donc possible d'améliorer les parcours de soins après fractures récentes en utilisant des plateformes de suivi (e-filières) en cours de développement (5). Les outils connectés peuvent également être utilisés pour améliorer la prévention des chutes (e-filière fracture) ou leur détection (détecteurs de chute), et développer les moyens de prévention des chutes au domicile (“maison connectée”) (6, 7). Le suivi des exercices et de leur bonne réalisation pourrait être réalisé avec des outils connectés (tee-shirts, semelles). Des jeux vidéo destinés aux sujets âgés qui permettraient de les aider à faire leurs exercices à domicile sont en cours d'élaboration (8). Leur réalisation régulière permettrait de diminuer le risque de chute chez les sujets à risque. Enfin, le dernier champ d'application est l'amélioration de l'observance, comme cela a déjà été réalisé dans d'autres maladies chroniques (diabète), grâce à l'utilisation de piluliers électroniques ou d'applications de coaching pour la bonne observance. Des études ont montré l'intérêt de l'envoi de SMS pour le suivi de certaines de ces maladies chroniques et une meilleureobservance comme dans le diabète et l'infection par le VIH (9). Ces applications peuvent être partagées avec les aidants, les pharmaciens et les infirmières.

L'un des principaux problèmes dans l'expansion de l'usage de ces outils connectés reste celui du droit au respect de la vie privée des patients. Cet usage doit être encadré par la CNIL et conditionné par l'accord formel du patient. La communication d'une information à caractère secret repose sur l'indispensable sécurité des dispositifs médicaux.■

Références

1. https://www.has-sante.fr/portail/jcms/c_2682685/fr/applis-sante-la-has-etablit-101-regles-de-bonne-pratique

2. Mancini G et al. Flash glucose monitoring: a review of the literature with a special focus on type 1 diabetes. Nutrients 2018;10. pii: E992. doi: 10.3390/nu10080992.

3. Kulcsar Z et al. Telerheumatology: A technology appropriate for virtually all. Semin Arthritis Rheum 2016;46:380-5.

4. Gossec L et al. Detection of flares by decrease in physical activity, collected using wearable activity trackers, in rheumatoid arthritis or axial spondyloarthritis: an application of Machine-Learning analyses in rheumatology.Arthritis Care Res (Hoboken) 2018 Sep 22. doi: 10.1002/acr.23768.

5. Holzmueller CG et al. Development of a cloud-based application for the fracture liaison service model of care. Osteoporos Int 2016;27:683-90.

6. Aziz O et al. Validation of accuracy of SVM-based fall detection system using real-world fall and non-fall datasets. PLoS One 2017;12(7):e0180318.

7. Di Rosa M et al. Concurrent validation of an index to estimate fall risk in community dwelling seniors through a wireless sensor insole system: A pilot study. Gait Posture 2017;55:6-11.

8. Brox E et al. User-centered design of serious games for older adults following 3 years of experience with exergames for seniors: a study design. JMIR Serious Games 2017;5:e2.

9. Lester RT et al. Effects of a mobile phone short message service on antiretroviral treatment adherence in Kenya (WelTel Kenya1): a randomised trial. Lancet 2010;376 (9755):1838-45.

Liens d'interêts

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auteur
Pr Karine BRIOT
Pr Karine BRIOT

Médecin
Rhumatologie
Hôpital Cochin, AP-HP, Paris
France
Contributions et liens d'intérêts

centre(s) d’intérêt
Gynécologie et obstétrique,
Rhumatologie
thématique(s)
Ostéoporose