Best Paper Award - Pervasive Health 2018

Pourriez vous nous dire quelques mots sur la conférence pour laquelle votre papier a été primé ? 

L'objectif global de la conférence "Pervasive Computing Technologies for Healthcare " est d'adopter une approche multidisciplinaire à la recherche et au développement de la technologie des soins de santé omniprésente. Cette conférence vise à réunir des expertes et experts en technologie, des praticiennes et praticiens, l'industrie et les autorités internationales qui contribuent à l'évaluation, au développement et au déploiement de technologies, normes et procédures médicales omniprésentes. Cela comprend des domaines tels que les technologies de détection et d'actionnement et l'informatique omniprésente, la médecine, les soins infirmiers et les professions paramédicales, l'interaction humain-machine et le travail coopératif assisté par ordinateur, ainsi que les infrastructures matérielles et logicielles. Le taux d'acceptation était cette année d'environ 20 %. 

Dans quel cadre de projet de recherche s'inscrit ce papier ? 

Il provient de l'activité d'innovation numérique de l'EIT (Institut européen d'innovation et de technologie) intitulée "ELEMENT ". La ligne d'action pour le bien-être numérique s'appuie sur les technologies numériques pour rester en bonne santé (prévention et détection précoce) ou pour faire face à un état chronique existant. ELEMENT signifie "Détection précoce des troubles cognitifs sur la base de l'analyse de la parole" pour lequel le projet développe une application qui permet l'évaluation neuropsychologique du déclin cognitif, comme la démence.. Comme il est basé sur l'analyse de la parole en milieu non clinique, il permet un diagnostic et une intervention plus rapides et plus précoces. Pour cet article, nous avons examiné la faisabilité technologique de l'évaluation automatique d'un test neuropsychologique au moyen d'une solution téléphonique. Nous étudions la possibilité de l'inclure dans un dépistage automatisé de première ligne et une évaluation globale des risques liés à la démence, sur la base d'un échantillonnage téléphonique concis de la parole, de l'ASR (reconnaissance vocale automatique) et de la classification de l'apprentissage automatique, avec des résultats encourageants. 

Quelles sont les collaborations en cours ou à venir dans le cadre du projet ?

Ce projet représente une forte collaboration entre Inria, à Sophia Antipolis, le centre allemand de recherche sur l'intelligence artificielle à Saarbruck, le laboratoire Cobtek et la clinique de la mémoire à Nice permettant actuellement un flux continu de collecte et d'analyse de données vocales pour l'amélioration de nos résultats de détection. 

Quelles pourraient être les suites de ce projet ? 

Nous espérons poursuivre notre travail en cours sur l'analyse de la parole et l'appliquer également à d'autres populations et symptômes tels que le stress, la douleur et l'anxiété pour lesquels nous avons déjà reçu plusieurs demandes de potentiels futurs partenaires tels que les compagnies pharmaceutiques et la recherche clinique. Nous soumettons actuellement des propositions pour de futurs projets de recherche avec ces partenaires et en même temps, puisque nous avons fondé une startup pendant ce projet, les partenaires intéressés peuvent acheter essentiellement les services et l'analyse qui seront d'autres pistes pour nous. 

Et si on parlait un peu de vous ? Quel est votre parcours ? 

J'ai d'abord étudié la psychologie à l'université de Montréal au Canada, puis je suis revenue en Europe pour suivre un master en neuropsychologie à l'université de Maastricht aux Pays-Bas, suivi d'un doctorat pour lequel j'ai commencé à travailler en parallèle au Centre mémoire de ressources et de recherche (CMRRR) et au laboratoire Cobtek (Cognition-Behaviour-Technology) à Nice dans le cadre du projet européen FP7 Dem@care. Ma thèse portait sur l'utilisation des TIC pour l'évaluation de la maladie d'Alzheimer. Après cela, je suis repartie au Canada pour une bourse postdoctorale, où j'ai travaillé principalement à Toronto, au Intelligent Assistive Technology and Systems Lab, en me concentrant davantage sur la façon d'améliorer l'adoption des technologies d'assistance chez les personnes âgées, notamment chez les patientes et patients atteints de démence. 

Comment êtes vous arrivée chez Inria ?

Depuis 2017, je suis de retour à Nice pour travailler à nouveau sur l'utilisation de l'analyse de la parole pour la détection et le suivi du déclin cognitif en étroite collaboration avec une équipe linguistique informatique au centre de recherche allemand pour l'intelligence artificielle dans le cadre d'un projet financé par l'EIT (Institut Européen d'Innovation et de Technologie) appelé 'ELEMENT ' et pour lequel j'ai été embauchée par Inria. Le laboratoire Cobtek est composé d'un groupe de recherche clinique (différents hôpitaux de Nice) et de chercheurs et chercheuses d'Inria en intelligence artificielle et, depuis quelques années, nous travaillons main dans la main sur des projets dans le domaine des technologies de la santé. 

Quels sont vos projets à venir ? 

Nous avons fondé une startup appelée ki elements afin de commercialiser le logiciel d'analyse automatique de la parole et de détection des troubles cognitifs. Le scénario de dépistage par téléphone décrit dans notre document a attiré quelques sociétés pharmaceutiques déjà intéressées à tester la solution pour le dépistage précoce et la télésurveillance des personnes en vue d'essais cliniques. De plus, nous postulons pour d'autres projets avec des partenaires cliniques dans toute l'Europe afin de pouvoir développer notre application en plusieurs langues (déjà disponible en français, anglais et allemand) et d'étendre notre collecte de données pour améliorer la précision de détection.