Les apports et enjeux de la télémédecine :

La télémédecine optimise les ressources et pallie l‟absence d‟offre de soins sur certains territoires. Elle contribue donc à une meilleure organisation des soins, laquelle améliore le service rendu aux patients. Dans les structures de soins de proximité, la communication à distance d‟avis complémentaires permet par exemple d‟éviter les transferts inutiles vers d‟autres établissements [10]. Elle s‟impose déjà à travers l‟usage d‟outils comme le téléphone et la télécopie par exemple. Les progrès actuels des NTIC appliqués au domaine médical (imagerie médicale, débits de transmission, convivialité des Systèmes, etc.), la miniaturisation des dispositifs, ouvrent des perspectives pour le développement de la télémédecine en termes d‟accroissement de l‟efficacité et de la qualité des soins, de partage des connaissances, ou encore de réduction des coûts de santé publique [11] [12]. Elle permet également de répondre au problème d‟isolement géographique. Dans les zones rurales ou les petits centres urbains souffrant du manque d‟équipement et de pénurie de médecins, assurent l‟égalité d‟accès aux soins [13]. La télémédecine prévient les complications et les hospitalisations, grâce à une surveillance à distance et un suivi régulier au domicile des patients. Nous constatons également la présence d‟opérateurs de services spécialisés qui conçoivent et réalisent des réseaux médicaux dédiés, capables de gérer les données médicales informatisées des patients. Il s‟agit de développer et déployer une plus grande coopération entre les différentes entités des réseaux médicaux (professionnels de santé, généralistes-spécialistes, ville-hôpital, public-privé). Et aussi pouvoir également agir en faveur du transfert mondial de connaissances médicales, et améliorer par exemple l‟aide aux pays en voie de développement ou émergents. Le développement de la télémédecine intéresse également certains secteurs médicaux pour lesquels elle serait parfois l‟unique solution d‟intervention en matière d‟apport de soins. Il s‟agit par exemple de la médecine maritime, de la médecine sportive, de l‟armée qui considère la télémédecine comme un moyen d‟assister à distance les marins, sportifs en zone isolée, soldats, spationautes, etc. L‟objectif principal est de créer des passerelles de communication, d‟information et de transmission de savoir. Aussi elle favorise la délégation des taches. Elle décloisonne les professions de santé, et permet de soulager certains hôpitaux et remet le généraliste au centre du parcours de soin. Il en devient le coordinateur [10].

Les freins au développement

Le frein majeur au développement de la télémédecine aujourd‟hui consiste en l‟absence de modèles de financement clairement établis. Malgré les perspectives de croissance très encourageantes pour le secteur de télémédecine, l‟Assurance Maladie et l‟Etat ne souhaitent pas encore participer au débat sur les modes de financement, laissant tout ce secteur dans l‟incertitude. Si l‟on regarde les expériences menées à l‟étranger, en Europe et aux Etats-Unis notamment, on constate que les actes de télémédecine sont de plus en plus intégrés dans le système de santé et bénéficient des mêmes modalités de prise en charge que n‟importe quel acte médical. Ainsi, Les médecins et les patients craignent notamment qu‟elle porte atteinte à la liberté d‟exercice, au secret médical, et conduise finalement à une déshumanisation de la relation entre le médecin et son patient. L‟exploitation de l‟outil informatique pour la détection, la consultation, le transfert et la sauvegarde des informations concernant les patients, ne doit pas nuire à leur confidentialité, leur efficacité et à leur fiabilité. D‟autres points importants résident dans la responsabilité et la rémunération des praticiens [14]. La télé-pratique médicale n‟est pas encore reconnue comme un acte médical à part entière. Le choix de la méthodologie et la politique tarifaire de la télémédecine et également un problème à résoudre. Une autre crainte est celle de la fuite des compétences médicales des centres de soins les plus isolés [13]. La délocalisation d‟opérations médicales est en effet, accompagnée du risque de regroupement des meilleurs spécialistes dans quelques grandes unités. Au niveau méthodologique, l‟hétérogénéité des besoins de chaque praticien et patient impose de développer des applications et services à un degré de compatibilité et d‟interopérabilité important. Leur efficacité dépend d‟une bonne gestion de la grande quantité d‟informations générées, la précision dans les calcules numériques et de l‟adaptation de services développés au contexte de l‟environnement mobile [8]. Et un autre frein au développement de la télémédecine c‟est l‟absence de cotations spécifiques permettant de facturer les actes. Ces services de télémédecine nécessite en particulier un traitement personnalisé des informations, dans le contexte d‟un patient, et prend ainsi on compte bien peu des règles d‟interprétation générales issues des connaissances médicales [15].

Enjeux Les fonctionnalités primordiales, nécessaire à la mise en place d‟une plateforme de fourniture de services pour le domaine médical sont l‟acquisition, la perception, l‟analyse, le développement, la conception, le stockage et la transmission de données et d‟informations relatives à la personne télé surveillée. Système d’analyse et de synthèse des données – La grande quantité de données collectées nécessite la conception et le traitement efficace d‟assistants intelligents pour l‟extraction d‟informations pertinentes permettant la génération de messages et d‟alarmes, l‟aide au diagnostic et à la décision. Système de bases de données – Les données collectées ou les informations extraites doivent être stockées dans des bases de données et accessibles pour leur consultation ou leur mise à jour. Système d’interfaces – Les données et les informations issues de la télémédecine, le traitement, la synthèse et l‟analyse des données collectées doivent être facilement accessibles aux différents acteurs du système. Système de communication – Il s‟agit de permettre l‟interopérabilité des sous-systèmes à travers un réseau médical qui relie les capteurs de patients, les centres hospitaliers, les centres de télé-vigilance et plus généralement les différents acteurs du système. La complexité de ces systèmes réside dans le nombre d‟acteurs impliqués, la diversité des techniques informatiques utilisées aux différents niveaux d‟enregistrement, de stockage, d‟analyse et de transmission des données, la quantité croissante des données collectées, la nécessaire personnalisation de leur traitement dans le contexte de chaque patient, la difficulté de modélisation de l‟état de santé d‟une personne. Une des spécificités de la télésurveillance médicale est la contrainte de traitement rapide de larges ensembles de données évoluant au cours du temps, afin de répondre à l‟objectif de détection “au plus vite” des situations inquiétantes à domicile. Les difficultés de ces analyses sont en particulier liées à l‟hétérogénéité des données collectées, aux facteurs d‟influence agissant parfois fortement sur les paramètres observés, ainsi qu‟aux dépendances mutuelles de ces paramètres.

Résultat et discussion

Cette section regroupe la présentation et l‟interprétation des différents stades d‟exécution de la MIDlet implémentée. Toute cette série de tests a été effectuée grâce à l‟émulateur de téléphone. Lors du démarrage de l‟application, la MIDlet permet au médecin d‟activer le mode de la télésurveillance médicale ECG (Remote Monitoring ECG). Dés sa mise en service (bouton « Démarrer »), elle fonctionnera et communiquera de façon autonome avec le serveur de traitement via le support réseau (Figure 3.5). Le Smartphone collecte alors des échantillons des fichiers numériques délivrés par le serveur web (Figure 3.6). Il se charge de stocker ces données sous forme de vecteurs de 5000 échantillons afin de les impliquer dans la génération des signaux voulus. La figure de cette interface (Figure 3.6) montre l‟organisation en vecteur (5000 échantillons) des valeurs de l‟ECG transférées via la technologie Internet à la mémoire interne du téléphone mobile. Le nombre des échantillons est important par rapport aux ressources offertes par le terminal. L‟intégration d‟une telle quantité de mesures sur le Smartphone dépend alors de la taille mémoire disponible et du format dont les données sont représentées sur le terminal. Nous avons abouti par simulation à une valeur maximale de 5000 points, autorisée par l‟outil Wireless Toolkit 2.2. Cette valeur est suffisante pour effectuer une analyse sur plusieurs battements le long du signal ECG. Les mesures de la (figure 3.6) sont au format ASCII (code caractère) lors de l‟affichage sur l‟écran afin de bien gérer la mémoire. Quand il s‟agit d‟un traitement ou un calcul, elle sont converties au format nombres juste pour générer les signaux ECG. Hors de cette limite de 5000 échantillons, le gestionnaire d‟application découvre que la MIDlet n‟est pas bien adaptée et par conséquent, il détecte un manque d‟espace mémoire persistant sur ce terminal.

Pour cela, un message d‟erreur sera affiché pour empécher l‟exécution en cours : « java.lang.OutOfMemoryError ». Pour les nombres en virgule flottantes, nous avons choisis un procédé de conversion, nombre réel-chaine de caractère et vice versa. Cette adaptation de contenu qui est illustrée par la modification du type ou du format des données aux capacités du terminal ou aux capacités du réseau, nous donne une meilleure exploitation des ressources. Elle permet une utilisation confortable des terminaux mobiles pour interagir avec le service de l‟application et de bien répondre aux objectifs de la télésurveillance médicale. Le médecin peut également observer les signaux ECG en temps réel sur son écran Le signal de la (Figure3.7) présente un exemple de séquences temporelles réelles d‟un patient dans un contexte expérimental. Le tracé et la reconstitution des signaux sont définis selon des approches d‟adaptation adéquates. Il s‟agit d‟une présentation adaptée, qui garantit un affichage approprié à la taille de l‟écran du terminal. Dans ce contexte, nous avons développé une classe « Canvas » qui génère automatiquement les paramètres caractéristiques de l‟écran (les contours, le centre et la taille). Ces éléments de base sont exploités ensuite, afin d‟avoir une présentation graphique claire centrée et qui exploite la totalité de l‟écran (meilleure utilisation). Ainsi, la courbe est définie sur une échelle arbitraire correspondant à la taille de l‟interface d‟affichage selon l‟axe des abscisses et l‟axe des ordonnées. En outre, le repère des axes doit être modifié pour ne pas avoir le cas d‟un graphe inversé. Cette stratégie déployée par l‟outil de génération d‟interface graphique permet au MIDlet d‟offrir un service d‟affichage multi-terminal, adaptable et portable, ce qui rend ces types d‟applications utilisables dans des contextes variés et répond par conséquent aux différents besoin liés à la nature des environnements mobiles. Une option supplémentaire, permettant de zoomer la partie du signal ECG qui présente une anomalie, a été également implémentée dans notre plateforme. Il suffit alors au médecin d‟introduire un point de départ et un point d‟arrivée (intervalle du temps) afin d‟élargir la partie en question (Figure3.9).