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     <dc:title xml:lang="fr">Acquisition, structuration et transmission de données de santé issues d'objets connectés pour une solution de télésuivi dans le contexte du maintien à domicile</dc:title>
     <dcterms:alternative xml:lang="en">Data acquisition and transmission using connected devices in a remote monitoring system for home health care</dcterms:alternative>
     <dc:subject xml:lang="fr">Télésanté</dc:subject><dc:subject xml:lang="fr">capteurs connectés</dc:subject><dc:subject xml:lang="fr">interopérabilité</dc:subject><dc:subject xml:lang="fr">fiabilité</dc:subject><dc:subject xml:lang="fr">multimodalité</dc:subject><dc:subject xml:lang="fr">maintien à domicile</dc:subject>
     <dc:subject xml:lang="en">Telehealth</dc:subject><dc:subject xml:lang="en">connected senors</dc:subject><dc:subject xml:lang="en">interoperability</dc:subject><dc:subject xml:lang="en">reliability</dc:subject><dc:subject xml:lang="en">multimodality</dc:subject><dc:subject xml:lang="en">home health care</dc:subject>
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     <dcterms:abstract xml:lang="fr">Grâce au progrès de la médecine et à l’essor des technologies, l’espérance de vie ne cesse de progresser, cette augmentation s’accompagnant d’une apparition de besoins spécifiques pour les seniors. Sachant que huit français sur dix souhaitent continuer à vivre à domicile en cas de perte d’autonomie, équiper les seniors d’une solution de suivi de leur état de santé à distance pourrait le leur permettre et ce dans de bonnes conditions. Dans ce contexte, nous avons identifié trois verrous que nous avons cherché à lever au cours de cette thèse. Le premier concerne l’interopérabilité des capteurs de santé qui se trouve mise à mal par l’adoption massive des protocoles propriétaires par les fabricants. Pour y remédier, nous proposons une passerelle facilitant la communication avec les capteurs de santé, qu’ils soient médicaux ou de bien-être, en faisant abstraction des multitudes de protocoles de communication propriétaires et standards. Le deuxième obstacle concerne l’erreur de mesure due à la manipulation d’un capteur de santé par des personnes non initiées en absence d’un professionnel de santé. Nous illustrons cette problématique à travers l'exemple d'un tensiomètre de poignet pour lequel nous proposons une méthode permettant de guider l’utilisateur dans son bon positionnement en respectant les recommandations des fabricants grâce à l'apport d'une montre connectée.  Le dernier challenge a trait à la question de la multimodalité et plus précisément à la contextualisation de la mesure. Il s'agit ici de la fusion de données provenant d’un ensemble d’objets connectés dans un système de télésuivi décliné sous l'angle de la prise de la tension artérielle dans l'objectif de placer l’usager en situation d'effectuer une mesure de tension conforme aux recommandations des sociétés savantes. L'expérimentation qui a été conduite a permis d’évaluer l’acceptabilité du système proposé.</dcterms:abstract>
     <dcterms:abstract xml:lang="en">Thanks to medical progress and new technologies, life expectancy is growing continuously leading to the emergence of specific needs for elderly. With eighty percent of French willing to keep living at home even with loss of autonomy, offering a remote health monitoring system would allow them to do so in good conditions. In this context, we identified three challenges. The first one concerns health sensors interoperability which is declining because of proprietary protocols largely adopted by manufacturers in their products. To deal with this issue, we propose a middleware that simplifies the communication with the multitude of protocols, proprietary and standard, to improve interoperability  with both medical and wellness devices. The second challenge reports to reliability and more particularly to measurement errors due to device handling by the user in absence of clinician. We illustrate this point with a wrist blood pressure monitor and propose a method that guides the user in properly positioning the device thanks to a smartwatch. The last challenge relates to multimodality and more precisely to the measure contextualization. It consists of combining different types of data from a set of sensors in a health monitoring system to ensure that blood pressure is measured in compliance with learned societies recommendations. The experiment we have conducted allows to evaluate the users' acceptability of the proposed solution.</dcterms:abstract>
     <dc:type>Electronic Thesis or Dissertation</dc:type><dc:type xsi:type="dcterms:DCMIType">Text</dc:type>
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