Objectifs de la thèse : Développer de nouvelles méthodes pour estimer la sévérité de maladies neurodégénératives à partir de données issues d’objets connectés. Évaluer la validité et la fiabilité de ces méthodes.
Résumé :
Le développement de nouvelles stratégies thérapeutiques adaptées aux maladies neurodégénératives, telles que la Sclérose En Plaques, nécessite de pouvoir mesurer quantitativement la sévérité́ de l’impact de la maladie sur les différentes fonctions neurologiques pouvant être affectées. Actuellement, les tests pratiqués en clinique et autres méthodes de recueil d’information auprès des patients ne satisfont pas entièrement ce besoin puisque les mesures sont recueillies lors de consultations hospitalières espacées de plusieurs mois et sont semi-quantitatives.
Le projet « e-MSFC », fruit d’une collaboration entre l’entreprise UmanIT, le Laboratoire de Mathématiques Jean Leray et le CHU de Nantes, a pour but de proposer une nouvelle échelle de mesure de la sévérité de la Sclérose En Plaques. La première étape de ce projet a consisté à partir d’une échelle de mesure déjà existante, le score MSFC, et d’en adapter les tests en version numérisée sur smartphone. La thèse s’inscrit dans l’étape suivante qui vise à améliorer cet outil de mesure par l’utilisation d’objets connectés, notamment pour la mesure de la marche et de l’oculomotricité du patient, respectivement avec un capteur de mouvement et de l’eye-tracking.
L’objectif principal de la thèse est d’estimer l’état de santé du patient dans la vie de tous les jours au travers des mesures : (i) plus précises en évitant en particulier les biais liés à la consultation (stress, fatigue ponctuelle...), (ii) fréquentes pour suivre l'évolution du patient en lui permettant d’être son propre témoin. Un objectif secondaire sera alors ensuite d'étendre le dispositif développé à d'autres pathologies neurologiques dégénératives.