ecobee room sensor data to help advance healthcare

En ce qui concerne l’Internet des objets et la maison connectée, de nouveaux développements surviennent chaque jour. À mesure que les choses deviennent plus intelligentes, la vie de tous les jours devient plus facile et meilleure. Tu connais peut-être déjà les capteurs de salle ecobee. Ils ont été créés pour résoudre le problème trop courant des zones chaudes et froides dans la maison. Ces mêmes capteurs de salle sont maintenant explorés pour tenter d’améliorer les soins aux patients. Le professeur Plinio Morita de l’Université de Waterloo croit que les soins aux patients peuvent être améliorés en utilisant des capteurs et des données provenant de différents appareils, et il utilise les capteurs de la salle ecobee pour lancer ses recherches.
Nous avons rencontré Plinio grâce à Donate Your Data, un programme que nous avons lancé en octobre 2016. Les clients d’ecobee qui ont choisi de participer à ce programme aident à soutenir des scientifiques comme Plinio grâce au partage de données. En s’inscrivant, les clients d’ecobee offrent volontairement leurs données anonymisées et non personnelles pour l’utilisation des chercheurs. (Consultez nos autres partenaires chercheurs ici). En facilitant le partage de données de façon sécuritaire, ecobee peut aider les clients à contribuer directement et de manière significative à la communauté scientifique, d’un simple clic.
Alors, c’est quoi la grande idée de Plinio? Il souhaite explorer comment toute cette nouvelle technologie de surveillance qui nous entoure, avec l’avènement des appareils portables et des appareils connectés à la maison, pourrait aider les aidants à prendre soin de leurs patients et de leurs proches.
Avec les informations de Donate Your Data, Plinio veut voir si les informations de détection d’occupation d’ecobee pourraient faire partie d’un système qui surveille les habitudes des gens. L’hypothèse est que si vous aviez ce genre de dossier pour les patients vieillissants, par exemple, des anomalies dans leurs schémas et comportements pourraient aider à identifier des occasions de soins proactifs. Imaginez que quelqu’un a une routine régulière jour après jour – se réveiller, aller à la salle de bain, puis à la cuisine, puis à la chambre pour s’habiller et sortir. Soudain, la routine devient erratique. Ils se réveillent au milieu de la nuit, ou ne quittent pas la maison en semaine. Cela pourrait indiquer l’apparition de la démence, de la dépression ou d’autres problèmes de santé mentale. Ce type de surveillance rend possibles les soins à distance des patients, et inclut la possibilité d’agir de manière proactive face aux préoccupations – même avant que le patient, ou quelqu’un de proche, ne remarque quelque chose. C’est encore tôt, et c’est une réflexion excitante.
Si elles réussissent, les « données systèmes » comme les données ecobee pourraient compléter la technologie médicale autonome, car elles sont contextuelles et ne dépendent pas des actions du porteur. Cela réduit la dépendance au fait que le patient se souvienne d’activer sa propre technologie et pourrait diminuer le risque global. La prochaine idée de Plinio est de voir comment les données clients d’ecobee s’intègrent avec des programmes comme ResearchKit d’Apple ou des objets portables comme FitBit, afin d’ajouter encore plus de richesse à l’information.
Le personnel et les clients d’ecobee sont vraiment enthousiastes à l’idée de soutenir le travail de Plinio. Nous savons qu’il est possible d’être intelligent dans la consommation d’énergie et de rester confortable à la maison. L’étude de Plinio et de l’Université de Waterloo sur la « surveillance à distance des patients » est le même genre d’intelligence. Il croit que nous pouvons améliorer et faire évoluer nos services de santé en nous intégrant à la technologie et aux capteurs existants. Et nous pensons que cela mérite d’être exploré.


En savoir plus sur Donnez vos données : www.ecobee.com/donateyourdata
En savoir plus sur la technologie des capteurs de salle ecobee : www.ecobee.com/ecobee3-wireless-remote-sensors