Comment les données des smartphones et des applications peuvent nous informer sur la santé humaine à l’échelle mondiale – Newstrotteur

Tim Althoff, professeur adjoint à l’école d’informatique et d’ingénierie Paul G. Allen de l’Université de Washington. (Photo UW)

Il s’avère que nous avons souvent des difficultés à signaler nos propres habitudes – à quel point nous faisons de l’exercice, quand nous dormons et que nous nous sentons reposés. Mais ce que nous faisons bien, c’est utiliser une grande variété de technologies 24 heures sur 24, 7 jours sur 7.

«En se promenant avec nos smartphones et nos appareils portables, les appareils génèrent des traces numériques massives de notre comportement dans le monde réel», a déclaré Tim Althoff, professeur adjoint à l’école d’informatique et d’ingénierie Paul G. Allen de l’Université de Washington.

Althoff et son équipe exploitent ces données de manière inattendue pour mieux comprendre la santé humaine, notamment en ce qui concerne le sommeil et la performance, l’exercice et les inégalités de santé, la santé mentale et le conseil.

Althoff a présenté ses recherches mercredi lors d’une conférence intitulée "Data Science for Human Well-Being" présentée au Présentation annuelle de la recherche 2019 de l’école Paul G. Allen.

Pour comprendre comment les cycles de sommeil sont en corrélation avec notre capacité à fonctionner, Althoff a associé des données sur la vitesse à laquelle les personnes saisissent et cliquent dans le moteur de recherche Bing avec les informations de surveillance du sommeil collectées à partir de Microsoft Band, un outil de suivi des activités portable.

Le lien entre sommeil et performance à l’aide d’un moteur de recherche peut fournir des informations sur les capacités cognitives. Les gens tapent et cliquent le plus vite environ deux ou trois heures après le réveil et ralentissent au cours de la journée. (Image de Tim Althoff)

Il a constaté que la vitesse de dactylographie atteignait son point culminant environ deux heures après le réveil, ce qui correspond à la recherche généralement acceptée sur le sommeil, qui consiste à regarder quand les gens sont le plus en alerte et à valider l’approche comme moyen d’investigation du sommeil et de la performance. L’étude a également examiné les effets d’un sommeil insuffisant sur une ou plusieurs nuits sur la capacité cognitive.

Dans des recherches supplémentaires, Althoff a examiné la corrélation entre vitesses de frappe et incidents d’accidents de voitureet il étudie les performances des joueurs de football de la NFL et leur vitesse de frappe.

Althoff est enthousiasmé par le potentiel d’utilisation des informations recueillies discrètement à partir d’appareils grand public courants pour obtenir des informations sur la santé.

Les données «concernent des millions et des millions de personnes et nous permettent d’étudier à grande échelle», a-t-il déclaré. «Cela nous permet d’étudier les détails avec précision, en procédant de manière continue sur de longues périodes et à un coût relativement bas. Ceci est une grosse affaire."

Traditionnellement, une grande partie de cette information est glanée à partir d’auto-déclarations ou d’expérimentations en laboratoire avec quelques sujets sur une période finie. Dans de nombreux cas, les scientifiques ne posent que des questions binaires, oui ou non, qui passent à côté de la gamme des expériences vécues.

La collecte et l’analyse de données collectées à partir d’appareils et d’applications posent des défis, notamment en ce qui concerne le consentement éclairé à la participation et la confidentialité. Dans certains cas, le consentement fait partie des clauses du contrat de service, ce qui, selon Althoff, était une solution moins idéale. Pour la première étude sur le sommeil, les participants ont été contactés et ont activement participé à la recherche.

Les recherches d’Althoff ont révélé une corrélation entre les inégalités d’exercice d’une nation, mesurées par le nombre de pas quotidiens et les taux d’obésité. (Althoff Image)

Dans une autre étude, Althoff et ses collègues se sont associés à une application de suivi des étapes appelée Azumio, fournissant un ensemble de données de 68 millions de jours d’activité physique à plus de 700 000 personnes vivant dans 111 pays. Ils ont comparé les données d’exercice d’Azumio aux taux nationaux d’obésité et aux possibilités de marcher dans les villes américaines. le résultats trouvés inégalité d’activité dans le monde et que les villes plus propices à la marche ont moins d’inégalité en matière d’exercice.

Dans le domaine de la santé mentale, Althoff a utilisé des outils de «traitement du langage naturel» pour analyser des conversations en mode texte dans Crisis Text Line, une application populaire destinée aux personnes qui envoient des SMS à des conseillers qualifiés. Après que quelqu’un ait interagi avec l’application, les chercheurs ont demandé à chacun s’il se sentait mieux, pire ou le même.

Althoff analysé les échanges entre les conseillers les plus et les moins performants pour trouver des modèles. Il a conclu que de meilleurs conseillers partageaient des caractéristiques telles que la fourniture d’échanges plus personnalisés et moins scriptés, et passaient rapidement à la résolution de problèmes pour aider à changer les perspectives d’un utilisateur. Les résultats créent déjà un avantage réel.

"Nous sommes ravis", a déclaré Althoff, "parce que ce type d’informations basées sur les données a complètement changé la façon dont ils forment les conseillers."

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