Des infections virales comme la grippe et la COVID-19 pourraient être détectées grâce à des montres intelligentes et des bracelets connectés avant même l’apparition des premiers symptômes. Une information qui pourrait s’avérer importante pour contenir d’autres épidémies.
Dans les jours avant l’apparition des premiers symptômes d’une maladie comme l’influenza, notre rythme cardiaque au repos s’accélère et notre temps de sommeil augmente. « On peut mesurer ces informations à l’aide d’un appareil connecté, et on croit que cela pourra permettre de prédire l’éclosion de maladies », explique à L’actualité Jennifer Radin, chercheuse principale de Detect, une des études lancées au cours des dernières semaines pour transformer les technologies prêtes à porter, comme l’Apple Watch et les bracelets Fitbit, en détecteurs à COVID-19.
L’épidémiologiste à l’Institut de recherche Scripps, à San Diego, espère convaincre des centaines de milliers de propriétaires d’appareils connectés de partager leurs données de santé (31 000 ont répondu à l’appel pour l’instant) afin d’élaborer des modèles pour prédire l’éclosion de maladies comme l’influenza et la COVID-19, et peut-être même un jour les reconnaître avant même l’apparition des premiers symptômes.null
Les Américains qui souhaitent participer à Detect n’ont qu’à télécharger l’application mobile de l’étude. Puisque le partage d’informations se fait à l’aide des outils HealthKit d’Apple ou Google Fit de Google, à peu près tous les appareils connectés dotés d’un lecteur de rythme cardiaque devraient être compatibles — comme l’Apple Watch, les bracelets Fitbit et les montres Garmin. « Les participants doivent répondre à un sondage lorsqu’ils sont malades pour indiquer leurs symptômes, mais sinon, ils n’ont rien d’autre à faire que de porter leur appareil », précise l’épidémiologiste.
Detect n’est pas la seule étude du genre. L’Université de Stanford a quant à elle lancé récemment la COVID-19 Wearables Study, tandis que l’Institut Robert-Koch, l’équivalent allemand de l’Agence de la santé publique du Canada, a présenté en avril une application mobile similaire à celle de Detect, Corona-Datenspende (qu’on pourrait traduire par Corona-don de données). L’Institut collecte déjà les données de 515 000 Allemands volontaires. « Il n’y a jamais eu de projet scientifique dans lequel les citoyens et les scientifiques travaillent ensemble à cette échelle. C’est vraiment unique », indiquait récemment l’Institut dans un billet de blogue.
Les chercheurs derrière ces études espèrent que la prédiction de l’éclosion de maladies dont les symptômes ressemblent à ceux de la grippe (aussi appelées syndromes grippaux) pourra un jour permettre d’aider autant les propriétaires de bracelets connectés que les autorités de santé publique. Une personne recevant une alerte pourrait ainsi passer en mode télétravail avant d’avoir des symptômes apparents. Et un gouvernement pourrait, quant à lui, augmenter le nombre de tests aléatoires dans les régions où l’incidence des syndromes grippaux augmente rapidement.
Le concept repose sur des recherches existantes, qui tendent à démontrer qu’une telle utilisation des technologies prêtes à porter est possible. La COVID-19 Wearables Study utilise par exemple un algorithme développé à Stanford en 2017, tandis que Detect et Corona-Datenspende se basent sur une étude de Jennifer Radin, publiée en janvier dans la revue savante The Lancet. « Nous avions alors utilisé a posteriori des données de 2016 à 2018 de propriétaires de bracelets Fitbit pour démontrer qu’on pouvait prédire l’arrivée de syndromes grippaux. Cette fois-ci, nous voulons le faire en temps réel, avec un plus grand éventail d’appareils connectés », précise la chercheuse.
L’étude de l’Université de Stanford est pour sa part plus restreinte, puisqu’elle s’intéresse surtout à la COVID-19, et non aux syndromes grippaux dans leur ensemble.
« Nous espérons aussi pouvoir profiter des données des autres études ailleurs dans le monde, note Jennifer Radin. Nous croyons en la science ouverte. Nous pouvons partager nos données avec les chercheurs qualifiés, et nous espérons pouvoir les combiner avec d’autres jeux de données. » Plus les informations seront nombreuses, plus les chercheurs pourront développer des modèles de prédiction précis avec leurs outils d’apprentissage automatique.
Le défi des données personnelles
Les applications de traçage de la COVID-19 se heurtent de plus en plus aux levées de boucliers de citoyens concernés et d’organismes de défense de la vie privée, et les études comme Detect ne plairont certainement pas à tous non plus.
« Je crois que c’est surtout la localisation qui pose problème avec les applications de traçage. Nous, nous ne demandons que le code postal des utilisateurs », note toutefois Jennifer Radin. Pour le reste, les participants sont libres de fournir les données qu’ils veulent, comme seulement leur rythme cardiaque, ou d’autres informations comme leur pression sanguine. « Les données sont aussi anonymes et protégées », poursuit l’épidémiologiste.
Mais même quand les intentions sont bonnes, la collecte de données personnelles peut présenter un certain risque. En Allemagne, le regroupement de pirates informatiques Chaos Computer Club (CCC) a d’ailleurs soulevé plusieurs problèmes avec l’application Corona-Datenspende. « Le CCC a découvert que certaines des meilleures pratiques n’ont pas été respectées. Personne n’a accédé aux données amassées, mais les risques ne sont pas justifiables à long terme », estimait l’organisation dans un rapport publié en avril, ajoutant toutefois que certaines failles avaient été corrigées rapidement après que le CCC eut contacté l’Institut Robert-Koch.
Aucune étude équivalente au Canada
Aucune étude à grande échelle similaire à Detect n’est en cours au Canada, mais Jennifer Radin affirme avoir été contactée par une université canadienne qui souhaite en lancer une. Les discussions seraient toutefois préliminaires, et aucune annonce n’est prévue pour l’instant.
Comme on peut le constater avec l’accueil nuancé des applications de traçage au pays, une telle étude devra vraisemblablement convaincre les Canadiens du bien-fondé de ses intentions et de la sécurité des données des utilisateurs. Alors que les applications comme COVID Shield (Shopify) et COVI (Mila) ont besoin d’être adoptées par la majorité de la population pour bien fonctionner, celles qui prédisent l’éclosion des maladies grâce à des bracelets connectés peuvent se contenter d’un plus petit nombre de participants, ce qui pourrait faciliter leur exécution.
La possibilité de prédire l’éclosion de maladies comme l’influenza et la COVID-19 en temps réel grâce à des appareils connectés n’a pas encore été démontrée. Toutefois, si l’étude Detect et l’application Corona-Datenspende s’avèrent efficaces, celles-ci pourront devenir une arme de plus contre les épidémies virales, avec les programmes de traçage et les tests de détection rapides et accessibles. Sans tomber dans le solutionnisme technologique, leurs prédictions pourraient permettre aux organismes de santé publique de réagir plus rapidement et de mieux cibler leurs réponses lors de futures épidémies que ce qu’on a pu observer jusqu’ici lors de la pandémie de COVID-19.
