Projet Mocs – Monitoring d’objets connectés en santé

La société Calystene ouvre le bal de la Recherche & Développement de cette année 2016 avec le projet Mocs, dont l’objectif est de monitorer l’ensemble des événements issus des dispositifs médicaux connectés ou des objets plus orientés « quantified self ».

Une approche transversale multi-événementielle de la prévention et de la sécurité du patient

Un des enjeux d’aujourd’hui comme de demain réside dans une meilleure prise en compte de la prévention et de la sécurité de la personne prise en charge. Les patients des hôpitaux et des établissements médico-sociaux ou bénéficiant d’une hospitalisation à domicile sont ainsi monitorés pendant leur traitement par des dispositifs communicants. De la même façon, les résidents sont quelquefois surveillés à distance par ces dispositifs qui enregistrent leurs constantes vitales ou les éventuels accidents de la vie courante. Pour gérer les événements issus de cette surveillance, le projet Mocs s’inscrit dans une approche transversale multi-événementielle, en établissement ou à domicile. Ce procédé permettra d’analyser l’impact d’un événement enregistré par un capteur avec des événements issus d’autres capteurs, dans une approche globale de la situation et du contexte.

Sensibilité au contexte et interactivité

Basé sur une approche probabiliste et de logique floue, Mocs permet de traiter au plus près les ambiguïtés et donc de limiter les faux positifs ou les vrais négatifs, en modélisant les connaissances à l’aide d’un réseau causal. Grâce à la plateforme Mocs, les éléments sémantiques propres au contexte d’utilisation des alertes peuvent ainsi être capturés avec une personnalisation facile de la part des utilisateurs. Cette opération est réalisée, entre autres, par l’utilisation de valeurs linguistiques et quantitatives dans la définition des alertes, selon une architecture qui introduit des indices de qualité associés aux alertes. Le projet Mocs possède un haut niveau d’interopérabilité. Il est donc en capacité d’analyser aussi bien les variables endogènes issues d’un système d’information maître (informations stables du patient, comme sa date de naissance) qu’exogènes (informations reçues par des capteurs différents ou des services Web externes).

Source: DSIH. Lire l’article dans son intégralité ici.

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