Biomarqueurs numériques

Les biomarqueurs numériques sont des données physiologiques et comportementales objectives et quantifiables collectées par le biais de technologies de santé numériques telles que les smartphones, les appareils portables et les capteurs. Ces biomarqueurs fournissent des informations continues et en temps réel sur l'état de santé des patients, la progression de la maladie et la réponse au traitement en dehors des paramètres cliniques traditionnels.

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Les algorithmes d'IA analysent les données de biomarqueurs numériques pour détecter des modèles, prédire les résultats de santé et personnaliser les interventions thérapeutiques. Les exemples incluent les schémas de marche mesurés par des accéléromètres pour les smartphones pour les troubles neurologiques, l'analyse vocale pour les maladies respiratoires et les habitudes de sommeil pour l'évaluation de la santé mentale. Les biomarqueurs numériques offrent plusieurs avantages par rapport aux biomarqueurs traditionnels, notamment la collecte non invasive, la surveillance continue et la capacité de capturer le comportement réel des patients. Les modèles d'apprentissage automatique traitent ces ensembles de données multidimensionnels complexes pour extraire des informations cliniquement significatives qui peuvent ne pas être apparentes lors des évaluations cliniques classiques.

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La FDA a commencé à approuver des biomarqueurs numériques pour le développement de médicaments et les essais cliniques, reconnaissant leur potentiel d'amélioration des résultats pour les patients et d'accélération de la recherche médicale.

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