Patient-centric approach to maximize CPAP therapy acceptance : AI-driven design, delivery, and monitoring of interventions
Une approche centrée patient pour maximiser l’observance d’une thérapie par pression positive continue : conception orientée IA, déploiement et supervision des interventions
Résumé
Obstructive Sleep Apnea (OSA) is a sleeping disorder that manifests itself in various ways. In the absence of treatment, it has a detrimental effect on the cardiovascular system, causes excessive daytime sleepiness, and increases motor vehicle accidents. It is characterised by repeated narrowing (hypopnea) and closure (apnea) of the upper airway during sleep. In adults with OSA, continuous positive airway pressure (CPAP) therapy is the first-line medical treatment. The primary requirement for CPAP therapy to be practical is that the patient adheres to the therapy. The patient must utilise the CPAP equipment for at least 4 hours per night to see clinical improvement. However, according to research assessing this level of adherence, CPAP therapy has the lowest amount of compliance when compared to 17 other therapies such as HIV, cancer...With the advent of big data and highly accurate monitoring data in-homecare, new opportunities are open to tackle these ongoing issues. One of these opportunities is a complete understanding of the patient to give targeted interventions that empower the patient in the CPAP therapy. This research project, which is being conducted in conjunction with the homecare provider Linde Homecare France, falls within the scope of these new opportunities. In this research project, we have four core objectives, namely: 1) patient characterisation, 2) personalised intervention design and delivery, 3) verification, validation and monitoring of the interventions, and 4) automatic models readjustment based on experts feedback. To fully comply with these four objectives, we address the following question: "How to leverage CPAP monitoring data with telemedicine to deliver patient-centric interventions to increase the CPAP therapy adherence level in the long-term and how should an expert-assisted system be developed and deployed on a wide range of patients for a personalised patient management ?" . To address this research question, we developed the novel framework Homecare Intervention as a Service (HIaaS). The HIaaS framework defines the patient by modelling multiple patient profiles and introducing a patient pathway concept tailored to homecare. We determine the most effective interventions based on the patients' compliance barriers. To deepen the patient-centric approach, we add a level of personalisation to each intervention. The system keeps track of both intervention use and patient perceptions of the interventions. Finally, throughout the entire process beforehand, the HIaaS framework proposes a verification mechanism and a validation mechanism for the intermediate results. Three types of experts are responsible for these mechanisms: sleep experts, homecare managers, and homecare providers. As a result, each expert is bounded to their field of expertise. We solicit expert feedback throughout the verification and validation process. We then propagate this feedback to the various models in the appropriate manner.
Le syndrome d'apnées obstructives du sommeil (SAOS) est un trouble du sommeil qui se manifeste de diverses manières. En l'absence de traitement, il a un effet néfaste sur le système cardiovasculaire, provoque une somnolence diurne excessive et augmente les accidents de la route. Il se caractérise par le rétrécissement (hypopnée) et la fermeture (apnée) répétés des voies aériennes supérieures pendant le sommeil. Chez les adultes atteints de SAOS, le traitement par pression positive continue (PPC) est le traitement médical de première intention. Pour que le traitement par PPC soit pratique, il faut avant tout que le patient adhère au traitement. Le patient doit utiliser l'appareil CPAP pendant au moins 4 heures par nuit pour constater une amélioration clinique. Cependant, d'après les recherches évaluant ce niveau d'adhésion, la thérapie CPAP est celle qui présente le plus faible taux d'adhésion par rapport à 17 autres thérapies telles que le VIH, le cancer...Avec l'avènement du big data et des données de surveillance très précises dans les soins à domicile, de nouvelles opportunités s'ouvrent pour s'attaquer à ces problèmes permanents. L'une de ces opportunités est une compréhension complète du patient pour donner des interventions ciblées qui permettent au patient d'être plus autonome dans sa thérapie CPAP. Ce projet de recherche, qui est mené en collaboration avec le prestataire de soins à domicile Linde Homecare France, s'inscrit dans le cadre de ces nouvelles opportunités. Dans ce projet de recherche, nous avons quatre objectifs principaux, à savoir : 1) la caractérisation des patients, 2) la conception et la réalisation d'interventions personnalisées, 3) la vérification, la validation et le suivi des interventions, et 4) le réajustement automatique des modèles en fonction des commentaires des experts. Pour répondre pleinement à ces quatre objectifs, nous répondons à la question suivante : "Comment exploiter les données de surveillance de la PPC avec la télémédecine pour fournir des interventions centrées sur le patient afin d'augmenter le niveau d'adhésion au traitement PPC à long terme et comment un système assisté par des experts devrait être développer et déployer sur un large éventail de patients pour une gestion personnalisée ?". Pour répondre à cette question de recherche, nous avons développé le nouveau framework d'intervention de soins à domicile en tant que service (HIaaS). Le HIaaS définit le patient en modélisant de multiples profils de patients et en introduisant un concept de parcours du patient adapté aux soins à domicile. Nous déterminons les interventions les plus efficaces en fonction des obstacles à l'observance des patients. Pour approfondir l'approche centrée sur le patient, nous ajoutons un niveau de personnalisation à chaque intervention. Le système suit à la fois l'utilisation des interventions et la perception des patients par ses interventions. Enfin, au préalable, le framework HIaaS propose un mécanisme de vérification et un mécanisme de validation des résultats intermédiaires. Trois types d'experts sont responsables de ces mécanismes : les experts du sommeil, les gestionnaires des soins à domicile et les prestataires de soins à domicile. Par conséquent, chaque expert est limité à son domaine d'expertise. Nous sollicitons les avis des experts tout au long du processus de vérification et de validation.
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