Dangers des applications et appareils de santé mobiles défectueux

La prolifération explosive de la santé mobile (mHealth) continue de générer un buzz considérable. Les médias ne tardent pas à couvrir une nouvelle application flashy qui promet de permettre aux patients d'être en meilleure santé ou d'aider les cliniciens à devenir plus efficaces et efficients. Une étude menée par l'Université de Chicago a montré que la plupart des applications de santé mobiles accessibles au public sont conçues pour les patients. Ils visent souvent le mieux-être et la gestion des maladies. Ces deux catégories sont suivies par les applications d'autodiagnostic, les applications de gestion des médicaments (rappels numériques) et les applications de portail électronique des patients.

Cependant, la plupart des applications mHealth n’ont pas été testées de manière rigoureuse, de sorte que nous ne pouvons pas être certains qu’elles tiennent leurs promesses. Le but de cet article n'est pas d'écarter le potentiel légitime de la technologie mHealth pour transformer les soins de santé et les résultats de santé de manière positive, mais d'illustrer comment des applications et des appareils mHealth défectueux pourraient avoir de graves conséquences.

Il existe plusieurs types de défauts qui pourraient affecter une application ou un appareil mHealth. La liste est non exhaustive.

Invalide

De nombreuses applications ou appareils mHealth sont conçus pour mesurer des paramètres tels que la glycémie, la pression artérielle, l'activité physique, la fonction pulmonaire, les niveaux d'oxygène et les rythmes cardiaques. Une application ou un appareil non valide mesure le paramètre de manière inexacte, soit par sous-estimation, surestimation ou mauvaise classification.

Pensez à une application qui se connecte à un lecteur de bandelettes de glucose pour transformer le smartphone en glucomètre. Si l'application affiche une lecture de glucose invalide et recommande une dose incorrecte d'insuline, le patient pourrait alors souffrir de taux de glucose dangereusement bas ou élevés après l'administration de l'insuline.

Certains paramètres ne sont pas de simples nombres, mais plutôt des catégories. Une application non valide classerait le paramètre dans la mauvaise catégorie. Joel A. Wolf et ses collègues de l'Université de Pittsburgh ont évalué la précision des applications pour smartphone conçues pour analyser des photographies de lésions cutanées et estimer la probabilité que les lésions soient des mélanomes.

Trois des quatre applications ont mal classé 30% ou plus des vrais mélanomes comme bénins. Une autre étude avec des résultats intéressants a également été publiée par le Dr Christophe Wyss, cardiologue de la Heart Clinic Zurich en Suisse. Son équipe a examiné des applications commerciales pour smartphones qui mesurent la fréquence cardiaque. Ils ont trouvé des incohérences dans leur précision de diagnostic, les appareils sans contact montrant moins de précision que les applications basées sur les contacts.

Le degré auquel une application ou un appareil non valide compromettrait la sécurité des patients dépend de la direction et de l'ampleur de l'erreur, de l'état de santé sous-jacent traité, du contexte dans lequel l'application est utilisée, ainsi que d'autres facteurs.

Non fiable

Une application ou un appareil peu fiable produit des variations excessives lors de la mesure de paramètres qui n'ont pas changé. Par exemple, une application de mesure de la glycémie peu fiable indiquerait que la glycémie de l'utilisateur a considérablement changé alors qu'en réalité elle est restée stable. Notez qu'une application ou un appareil peut être fiable mais non valide. Un appareil qui sous-estime systématiquement la glycémie de 30 mg / dL serait fiable mais invalide.

Non fondé sur des preuves

Une application ou un appareil qui n'est pas basé sur des preuves scientifiques pourrait fournir des évaluations ou suggérer des traitements qui sont au mieux inutiles, ou au pire nocifs. Un scénario intermédiaire est que la technologie mHealth ne fournit pas de fonctionnalités ou de composants connus pour être bénéfiques. Supposons qu'un médecin utilise une application pour déterminer le meilleur traitement pour un patient souffrant d'asthme incontrôlé. Si l'application ne recommande pas les traitements fondés sur des preuves (tels que les stéroïdes inhalés), le patient pourrait en souffrir inutilement.

Certaines applications mHealth calculent le profil de risque d'un patient sur la base de données spécifiques au patient. Par exemple, un calculateur de risque cardiaque peut utiliser l’âge, le sexe, le tabagisme, la tension artérielle, le taux de cholestérol et d’autres informations du patient pour estimer le risque d’événements cardiaques.

Des inexactitudes flagrantes dans une telle application peuvent orienter les cliniciens vers des voies de traitement nuisibles ou inefficaces.

Les prestataires de soins de santé sont censés exercer leur jugement clinique pour décider s'ils doivent agir sur les informations présentées par les applications ou les appareils. Mais une application défectueuse peut sembler digne de confiance. Les patients ou les consommateurs en général (le plus grand public pour les applications mHealth) sont encore moins en mesure de juger de l'exactitude d'une application ou d'un appareil.

Les experts affirment que des essais contrôlés randomisés (généralement considérés comme la référence en matière de recherche) sont nécessaires pour valider les applications mHealth et leurs principes sous-jacents. En particulier, nous devrions rechercher des essais avec de grands échantillons et de longs suivis.

Jusqu'à présent, ces études pour les applications mHealth sont limitées, mais certains essais contrôlés randomisés ont été menés. Par exemple, une étude de 2019 a utilisé un essai contrôlé randomisé pour évaluer l'efficacité d'une application mobile de santé mentale pour le bien-être et la réduction du stress chez les femmes qui travaillent. L'étude a révélé que ceux qui utilisaient l'application avaient une amélioration significative du bien-être au travail ainsi qu'une diminution du stress.

Il existe également des défis liés à l'utilisation d'essais contrôlés randomisés lors de l'étude des applications mHealth. Une étude a noté que les groupes d'attente ou les placebos sont souvent utilisés dans les essais contrôlés randomisés. Dans certains cas, la suspension du traitement n'est pas appropriée lorsque l'on regarde les applications mHealth qui fournissent un traitement basé sur des preuves dans un format numérique. Ils ont conclu que l'approche la plus utile lors de l'étude de ces applications mHealth peut être de comparer les résultats des patients utilisant les applications avec ceux recevant un traitement en ambulatoire.

autres considérations

Une application défectueuse peut être supprimée du marché, comme ce fut le cas pour l'application Rheumatology Calculator de Pfizer, qui générait des scores inexacts pour évaluer l'activité de la maladie chez les patients atteints de polyarthrite rhumatoïde.

Mais la suppression des marchés en ligne n'empêche que de nouveaux téléchargements. Qu'en est-il des applications déjà téléchargées sur le smartphone ou la tablette de l'utilisateur? Si l'utilisateur n'est pas conscient du danger, le risque persiste.

Un autre problème important est la sécurité des informations de santé sensibles stockées ou accessibles par la technologie mHealth. Les patients et les cliniciens sont préoccupés par d'éventuelles violations de données.

La FDA réglemente certains types d'applications de santé mobiles, mais d'autres sont considérées comme à faible risque si elles ne sont pas considérées comme des dispositifs médicaux et ne sont pas surveillées.

Bien que nous devions être conscients de leurs risques et de leurs limites, les applications mHealth ont également le potentiel d'encourager les gens à faire des choix plus sains et à assumer plus de responsabilités.