Une équipe de bioingénieurs de Harvard a développé un système open source appelé OpenMetabolics qui transforme un smartphone ordinaire en outil de suivi des calories environ deux fois plus précis que les trackers de fitness commerciaux, ne nécessitant rien d’autre qu’un téléphone dans une poche de pantalon.
La recherche, publiée par Nature dans Communications Engineering, intervient alors que les appareils portables existants continuent de rencontrer des difficultés avec les mesures de dépense énergétique, avec des taux d’erreur allant d’environ 15% à bien plus de 90% selon l’appareil et l’activité. OpenMetabolics, développé par Haedo Cho, doctorant, et Patrick Slade, professeur assistant en bio-ingénierie, a estimé la dépense énergétique avec une erreur cumulée de 18% pour toutes les activités du quotidien et seulement 13% d’erreur pour la marche en conditions réelles, soit environ deux fois moins d’erreur que les outils de surveillance existants.
Suivre les jambes, pas le poignet
Plutôt que de s’appuyer sur la fréquence cardiaque ou les mouvements du poignet comme les montres connectées classiques, OpenMetabolics utilise l’accéléromètre et le gyroscope intégrés d’un smartphone pour suivre les mouvements des jambes depuis la poche de l’utilisateur. Étant donné que la majeure partie de l’énergie active dépensée lors d’activités courantes comme la marche, la course, la montée d’escaliers et le vélo provient des muscles des jambes, le système exploite un modèle d’apprentissage automatique qui capture la relation entre la cinématique des jambes et la dépense énergétique, estimant les calories brûlées à chaque cycle de marche.
L’innovation clé réside dans un modèle de correction des artefacts de mouvement de poche qui filtre le bruit causé par les déplacements du téléphone à l’intérieur de différents types de vêtements. Lors de tests de validation menés auprès de 28 participants, le système utilisant les données de poche corrigées a obtenu des performances équivalentes à celles d’un téléphone attaché directement à la cuisse. Les chercheurs ont également réalisé une étude pilote de surveillance continue sur une semaine avec 10 participants, démontrant la capacité du système à capturer des profils détaillés de dépense énergétique tout au long de journées entières.
Open source pour les populations mal desservies
Slade, qui dirige le Ability Lab de Harvard, se concentre depuis longtemps sur le développement de technologies de santé open source et à faible coût pour les populations mal desservies. OpenMetabolics s’inscrit dans cette mission : avec plus de 6,8 milliards d’abonnements de téléphonie mobile dans le monde, mais beaucoup moins de personnes possédant des appareils de suivi de condition physique dédiés, le système pourrait permettre des recherches à grande échelle sur l’activité physique dans des populations où les montres connectées restent rares.
Les enjeux sont considérables. L’inactivité physique est la quatrième cause de mortalité mondiale, et les organisations de santé ont appelé à de meilleurs outils pour mesurer objectivement les niveaux d’activité. Les moniteurs existants sont soit trop coûteux pour un déploiement à grande échelle, soit présentent des marges d’erreur trop importantes pour produire des données fiables pour la recherche.
L’équipe de Harvard prévoit de diffuser OpenMetabolics sous forme d’application pour smartphone et de code open source, le jeu de données et les modèles sous-jacents étant déjà disponibles sur GitHub sous licence MIT.
« L’appareil expérimental a une précision deux fois supérieure à celle des montres connectées et des trackers d’activité commerciaux« , a noté Harvard SEAS en annonçant la recherche, précisant qu’elle « pourrait non seulement fournir des mesures d’exercice plus précises, mais aussi aider les scientifiques à créer des études de meilleure qualité sur les effets de l’activité physique sur la santé« .
