Situational awareness and services acceptance in home care treatments

PhD student: 
Director(s): 
Co-supervisor(s): 
External supervisors: 

Grasset Olivier - Linde Homecare France

Starting date: 
March 2019
Host institution: 
Other institution: 
Linde Homecare France

Contexte

Le Syndrome d’Apnées Obstructives du Sommeil (SAOS) est un trouble respiratoire du sommeil où les voies aériennes supérieures se ferment temporairement pendant le sommeil. Le traitement principal pour traiter cette pathologie est l’appareil de Pression Positive Continue (PPC). Ce travail de recherche est focalisé sur la problématique de l’acceptation du traitement contre SAOS.

Ce projet de thèse CIFRE est l’issue d’une collaboration entre l’entreprise Linde Homecare et le laboratoire du DISP. La thèse se passe dans un contexte industriel bien défini avec des enjeux importants pour l’entreprise. D’autre part, l’intérêt pour la recherche est aussi important car le taux d’adhérence aux traitements de SAOS est l’un des plus bas par rapport à d’autres traitements. De plus avec l’avènement de la télémédecine et la collecte massive des données de plus nouvelles possibilités s’ouvrent. Ainsi, une nouvelle approche pilotée par les données, nous souhaitons améliorer l’adhérence aux traitements contre le SAOS.

Problématique scientifique

La problématique scientifique de recherche concerne « les moyens de consolidation des données de suivi clinique nécessaires à la définition des profils patients et à la proposition de services personnalisés impactant la trajectoire de l’adhésion au traitement chez ces patients ».
En effet, les trois verrous scientifiques et technologiques auxquels nous répondons sont :

1. Exploitation et l’analyse des données : Identifier les variables qui permettent de caractériser l’adhérence est un travail complexe. De ce fait le choix du jeu de données est primordial dans notre cas, Cette sélection est d’autant plus importante pour construire une analyse pertinente

2. Construction du profil patient : Comprendre les interactions des différents évènements qui peuvent intervenir dans la vie du patient. Ainsi pourvoir quantifier l’impact de ses interactions sur l’adhérence du patient en faisant une analyse rétrospective des données.

3. Proposition de services personnalisés : Fournir des services personnalisés en fonction du patient, Cette personnalisation sera possible en exploitant les données individuelles de chaque patient afin de comprendre les besoins précis de chaque patient