L’équipe de recherche du Centre des sciences de la santé de l’Université de l’Arizona aux États-Unis a récemment obtenu deux résultats de recherche importants, réalisant une percée innovante dans le monitoring de la santé en combinant des dispositifs portables et l’intelligence artificielle.

Dans l’étude de prédiction de l’accouchement, l’équipe a développé un système d’intelligence artificielle basé sur un réseau neuronal profond. Le Dr Shravan Aras, expert en bioinformatique médicale, a introduit : « Nous utilisons des capteurs de bagues portables pour collecter des données de température corporelle toutes les minutes ; le modèle de prédiction que nous avons construit peut identifier les signes d’un accouchement naturel avec une précision de 79 % sept jours avant. » Ce système comprend une structure algorithmique multicouche simulant les mécanismes de traitement de l’information du cerveau humain et excelle dans une fenêtre de prédiction de 4,6 jours. Actuellement, l’équipe élargit l’échelle de la recherche pour améliorer davantage l’applicabilité clinique du modèle.

Une autre étude se concentre sur le monitoring du stress. En analysant les données physiologiques des marcheurs sur la « Green Road » et les routes urbaines, l’équipe a découvert que les environnements naturels réduisent plus efficacement les niveaux d’hormones de stress. L’étude montre qu’après 20 minutes de marche sur une route verte, l’amplitude de la baisse du cortisol chez les participants est significativement supérieure à celle dans les environnements urbains. Le Dr Aras a souligné : « Les réponses de variabilité de la fréquence cardiaque présentent des différences individuelles évidentes, offrant une direction de recherche pour la gestion personnalisée du stress. »