À Harvard, OpenMetabolics transforme votre smartphone en outil de santé

Un smartphone tout simple, glissé dans une poche, pourrait bientôt se transformer en véritable outil de santé. Des chercheurs de l’université Harvard ont mis au point un nouveau système capable d’évaluer l’énergie dépensée au fil des activités quotidiennes, avec une précision potentiellement bien supérieure à celle de nombreuses montres de sport populaires.

Au sein de la John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences (SEAS), l’équipe a développé un dispositif baptisé OpenMetabolics. Cette solution, centrée sur le smartphone, analyse les mouvements de la jambe pour estimer le nombre de calories brûlées.

L’étude complète détaille le fonctionnement de ce système et explique en quoi il pourrait répondre à un enjeu majeur de santé publique.

Mesurer l’activité physique

L’inactivité physique constitue la quatrième cause de mortalité dans le monde. Bouger régulièrement contribue à renforcer la musculature, à améliorer la santé cardiovasculaire, le bien-être mental, la qualité du sommeil, et même certaines fonctions cérébrales.

Malgré cela, les scientifiques peinent encore à relier de façon claire l’activité physique à de nombreux résultats de santé, comme la perte de poids ou la qualité de vie dans certaines maladies.

Des organisations de santé, dont l’Organisation mondiale de la santé, réclament donc des outils plus performants pour mesurer l’activité physique.

Pour comprendre réellement l’état de santé, les chercheurs doivent savoir à quelle fréquence une personne bouge, combien de temps l’activité se prolonge et quel est son niveau d’intensité. Les courtes séquences de marche réparties dans la journée comptent aussi, pas seulement les entraînements longs.

Le problème des trackers de fitness

Beaucoup de montres connectées et de trackers de fitness estiment les calories à partir de la fréquence cardiaque et des mouvements du poignet. Or, ces appareils génèrent souvent de grandes erreurs. Certaines études rapportent des écarts compris entre 30 et 80 %.

En laboratoire, des instruments tels que la calorimétrie directe et la respirométrie permettent de mesurer la dépense énergétique avec une grande exactitude. En revanche, ces méthodes exigent du matériel spécialisé et se prêtent mal à un usage dans la vie courante.

Les enquêtes, qui demandent aux personnes de déclarer leur niveau d’activité, posent également problème : la mémoire et les biais personnels peuvent conduire à des réponses inexactes.

Les smartphones pourraient représenter une alternative plus pertinente. Environ 70 % de la population mondiale utilise un smartphone, ce qui rend cet outil plus accessible que les montres connectées dans de nombreuses régions.

Comment fonctionne OpenMetabolics

OpenMetabolics privilégie l’analyse du mouvement de la jambe plutôt que celle du poignet. Lors de la marche, de la course, de la montée d’escaliers et du vélo, les muscles des jambes consomment l’essentiel de l’énergie du corps.

En observant la façon dont la jambe se déplace, le système peut estimer la dépense énergétique de manière plus directe. Le smartphone s’appuie sur ses capteurs intégrés, comme le gyroscope et l’accéléromètre.

Le dispositif découpe ensuite le mouvement en cycles de marche (un schéma complet de pas). Il applique alors un modèle d’apprentissage automatique de type arbres à gradient boosting pour estimer l’énergie dépensée à chaque pas.

Lors de la phase d’entraînement, le modèle a exploité les données de 36 participants réalisant des activités telles que la marche, la course, la montée d’escaliers et le vélo à différentes intensités. Le système a appris à associer les mouvements de la jambe à la dépense énergétique réelle, mesurée par des instruments de laboratoire.

Les informations les plus déterminantes provenaient du mouvement avant-arrière de la jambe. La taille et le poids jouaient un rôle bien plus faible dans la prédiction. Autrement dit, la cinématique de la jambe renseigne fortement sur la quantité d’énergie mobilisée par le corps.

Tester la précision d’OpenMetabolics

Les chercheurs ont évalué OpenMetabolics sur de nouveaux participants qui n’avaient pas été inclus dans les données d’entraînement. En situation réelle de marche, le système a affiché une erreur cumulée d’environ 13 %.

En regroupant l’ensemble des activités réelles, l’erreur atteignait environ 18 %, soit une précision environ deux fois meilleure que celle de nombreux appareils commerciaux.

Les participants ont marché dehors sur des trottoirs, monté des escaliers, couru et fait du vélo. L’étude a comparé OpenMetabolics à une montre connectée Fitbit, à un modèle fondé sur la fréquence cardiaque, à un podomètre et à un accéléromètre porté sur la cuisse. OpenMetabolics a présenté l’erreur globale la plus faible.

Les résultats indiquent aussi que l’âge, le genre et l’indice de masse corporelle n’influençaient pas de manière significative la précision du système. Cela suggère que l’outil reste fiable pour des profils variés.

Résoudre le problème de la poche

Un obstacle important concernait le mouvement du téléphone à l’intérieur d’une poche. Avec des vêtements amples, l’appareil peut bouger et vibrer d’une façon qui ne correspond pas au mouvement réel de la jambe. Pour y remédier, l’équipe a conçu un modèle de correction du mouvement en poche.

Ce modèle de correction a réduit les erreurs de mouvement d’environ 28 %. Après correction, aucune différence notable n’a été observée entre un téléphone fixé fermement sur la cuisse et un téléphone porté normalement dans une poche.

Cela signifie que les utilisateurs n’ont pas besoin de sangles ni d’équipement particulier.

Suivre l’activité pendant une semaine complète

L’équipe a également testé OpenMetabolics dans le cadre d’une étude de sept jours. Les participants transportaient un smartphone dans une poche au quotidien. Le système enregistrait la dépense énergétique à chaque pas et mettait en évidence des schémas nets d’un jour à l’autre.

Par exemple, l’activité augmentait souvent pendant les heures de trajet domicile-travail. Les données montraient également que les participants étaient moins actifs le dimanche que les jours de semaine.

Des informations aussi détaillées pourraient aider les médecins, les spécialistes de santé publique, les urbanistes, les nutritionnistes et les chercheurs à concevoir de meilleurs programmes de santé. Elles peuvent aussi permettre de mieux comprendre comment les habitudes quotidiennes influencent la santé à long terme.

OpenMetabolics, un outil pour la santé mondiale

OpenMetabolics est open source, ce qui signifie que les chercheurs peuvent accéder librement aux données et au code. Cette ouverture facilite l’amélioration du système par des scientifiques du monde entier.

Comme les smartphones sont courants, y compris dans des régions sous-dotées en ressources, cet outil pourrait contribuer à réduire les inégalités de santé à l’échelle mondiale.

En fournissant des informations plus précises et plus accessibles sur l’activité physique, OpenMetabolics pourrait aider à répondre à des questions essentielles de santé et à orienter de meilleures décisions, pour les individus comme pour les communautés.

Un simple téléphone dans une poche pourrait ainsi devenir l’un des outils de santé les plus puissants disponibles.