Améliorer le suivi de la fréquence cardiaque avec des montres connectées

Les montres connectées deviennent super populaires, souvent avec des capteurs qui suivent le rythme cardiaque et la pression artérielle. Ces appareils utilisent des techniques spéciales pour analyser les infos qu'ils recueillent et fournir des mesures précises. Cet article parle d'une nouvelle façon d'améliorer la précision du suivi du rythme cardiaque sur les montres connectées tout en économisant l'énergie de la batterie.

#Comment fonctionnent les montres connectées

La plupart des montres connectées modernes ont des capteurs photopléthysmographiques (PPG). Ces capteurs mesurent les changements de flux sanguin et servent à calculer le rythme cardiaque. Les Capteurs PPG sont devenus plus courants parce qu'ils sont moins encombrants que les méthodes traditionnelles, comme les bandes de poitrine avec des lectures ECG. Cependant, il est important de noter que les capteurs PPG peuvent parfois être moins précis et plus sujets aux erreurs causées par les mouvements.

#Le défi avec les mouvements

Quand on bouge, les capteurs PPG peuvent capter des inexactitudes à cause des artefacts de mouvement. Ces artefacts se produisent quand la lumière passe entre la peau et la montre, ce qui peut arriver pendant l'activité physique. Plusieurs méthodes ont été développées pour réduire l'impact de ces artefacts de mouvement dans des recherches antérieures, mais beaucoup de ces méthodes sont compliquées et peuvent être lentes.

#Combiner les appareils pour de meilleurs résultats

La nouvelle méthode proposée consiste à utiliser à la fois une Montre connectée et un Smartphone connecté pour améliorer le suivi du rythme cardiaque. Au lieu de faire tout le boulot sur la montre, ce qui peut vider sa batterie, certaines calculs peuvent être faits sur le smartphone. C'est ce qu'on appelle l'inférence collaborative.

Les chercheurs ont découvert qu’en analysant la difficulté de chaque prédiction de rythme cardiaque, ils pouvaient décider s'il fallait traiter les données sur la montre ou le smartphone. Ça aide à gérer la charge de travail entre les deux appareils de manière efficace. L'objectif est de garder les mesures de rythme cardiaque précises tout en utilisant moins de batterie.

#Tester la nouvelle approche

Pour tester cette approche, les chercheurs ont utilisé un prototype de montre connecté sur mesure et l'ont relié à un Raspberry Pi, qui agissait comme un smartphone. Ils ont utilisé cette configuration pour mesurer la performance de leur nouveau système. Ils ont trouvé plusieurs configurations où les prédictions de rythme cardiaque étaient précises et la consommation d'énergie sur la montre était plus basse par rapport aux méthodes existantes.

Par exemple, ils ont réussi à atteindre presque la même précision dans le suivi du rythme cardiaque qu'un algorithme bien connu tout en consommant beaucoup moins d'énergie. Ils ont aussi découvert que, s'ils acceptaient un peu plus d'erreurs dans les prédictions, ils pouvaient économiser encore plus de batterie sur la montre.

#Technologie portable précoce

Avant, les montres connectées utilisaient principalement des accéléromètres pour suivre les activités quotidiennes et les niveaux de fitness. Avec de nouveaux capteurs plus petits et des microcontrôleurs économes en énergie, les appareils portables peuvent maintenant offrir des fonctionnalités de suivi de la santé supplémentaires, y compris le rythme cardiaque et la pression artérielle.

#Capteurs PPG vs ECG

Le passage des capteurs PPG des ECG pour surveiller les rythmes cardiaques a rendu ces dispositifs plus légers et plus faciles à porter au quotidien. Cependant, malgré leur praticité, les capteurs PPG ont un inconvénient. Ils sont plus sensibles au bruit et aux erreurs causées par le mouvement, ce qui peut affecter l'exactitude des mesures de rythme cardiaque.

#Traiter le bruit du mouvement

Pour améliorer la précision, une méthode courante a été d'utiliser des données provenant de capteurs supplémentaires, comme un accéléromètre, pour mieux filtrer le bruit du signal PPG. Alors que les montres connectées continuent d'évoluer, les chercheurs travaillent à trouver des algorithmes plus efficaces qui soient moins gourmands en calculs mais offrent une meilleure précision dans le suivi du rythme cardiaque.

#Utiliser l'apprentissage profond pour le suivi

Récemment, des techniques d'apprentissage profond ont été introduites pour améliorer la précision des prédictions de rythme cardiaque. Ces techniques peuvent améliorer la performance globale mais peuvent nécessiter une puissance de calcul importante, ce qui peut être un défi pour des appareils avec des capacités de traitement limitées, comme les montres connectées.

#Présentation du système d'inférence collaborative de rythme cardiaque (CHRIS)

La nouvelle approche présentée s'appelle le système d'inférence collaborative de rythme cardiaque, ou CHRIS. Ce système peut décider intelligemment quel appareil-la montre connectée ou le smartphone-devrait gérer la tâche de suivi du rythme cardiaque selon le niveau de difficulté de la tâche à accomplir.

Au lieu de forcer la montre à toujours faire le gros du travail, CHRIS peut communiquer avec le smartphone via Bluetooth pour partager la charge de travail. Cela signifie moins de décharge de batterie sur la montre, tout en permettant un suivi précis du rythme cardiaque.

#Configurer CHRIS pour de meilleures performances

CHRIS utilise une série de configurations prédéfinies pour gérer quel modèle est utilisé pour prédire le rythme cardiaque dans différentes situations :

1. Niveaux de difficulté : En analysant les mouvements et les activités effectuées par l'utilisateur, CHRIS peut décider si la prédiction du rythme cardiaque sera facile ou difficile.
2. Contraintes d'énergie : Le système permet à l'utilisateur de définir des limites sur la quantité d'énergie qu'il souhaite utiliser, et CHRIS ajustera la charge de travail en conséquence.

Les configurations permettent à CHRIS de faire tourner un modèle simple pour les tâches plus faciles directement sur la montre, tout en basculant vers un modèle plus complexe sur le smartphone pour les tâches plus difficiles.

#Résultats des expériences

Dans des tests pratiques, le système CHRIS a montré des résultats prometteurs. En utilisant CHRIS, les chercheurs ont pu rassembler un ensemble de configurations qui montraient de meilleures performances en conservation d'énergie par rapport aux méthodes plus anciennes, tout en maintenant une précision similaire dans le suivi du rythme cardiaque.

Par exemple, CHRIS pouvait faire tourner un algorithme simple et économe en énergie sur la montre tout en déchargeant des calculs complexes au smartphone. Cela a permis de réaliser des économies d'énergie significatives tout en maintenant la précision des mesures de rythme cardiaque.

#Conclusion

Le développement de CHRIS marque une avancée notable dans la technologie portable. En permettant à une montre connectée de collaborer avec un smartphone, cela combine les meilleurs aspects des deux appareils. Cela améliore non seulement la précision du suivi du rythme cardiaque mais prolonge aussi la durée de vie de la batterie des appareils portables.

Alors que les montres connectées deviennent de plus en plus utilisées, la capacité de suivre les indicateurs de santé de manière précise et efficace sera de plus en plus importante pour les utilisateurs qui cherchent à surveiller leur santé et leur forme physique. CHRIS représente un pas en avant vers cet objectif en intégrant des algorithmes avancés pour un suivi plus efficace du rythme cardiaque sans compromettre la durée de vie de la batterie.