L’objectif du projet KAMI est d’explorer les apports des méthodes d’intelligence artificielle (IA) pour l’identification de la variabilité de l’évaluation de la fragilité des personnes âgées.
Projet financé par la CARSAT Languedoc Roussillon et la Société KYomed INNOV
L’évaluation de la fragilité a pour but d’identifier la population âgée à risque de dépendance afin de déclencher des actions préventives. L’évaluation doit être sensible, valide et spécifique. Elle doit pouvoir être réalisée en amont de la déstabilisation des ressources de l‘individu.
Les outils d’évaluation actuels reposent sur l’interprétation de celui qui évalue, et donc sur sa grille de lecture. Ainsi, ces outils diagnostic sont-ils centrés sur une approche sanitaire de la fragilité car leur usage est essentiellement destiné au personnel médical lors d’une consultation. Ils mettent essentiellement en jeu des facteurs endogènes de la fragilité et explorent peu, voire pas, les facteurs exogènes (ex : la fracture numérique, la température, la ruralité, le niveau le lecture/écriture…). Pour finir, les outils actuels n’évaluent pas le potentiel de ressource de l’individu, et ne peuvent ainsi pas d’estimer le delta entre les contraintes de l’environnement, le déclin psycho-comportemental et les ressources disponibles. Pour finir, il existe un amalgame entre vulnérabilité et fragilité. La fragilité renvoie étymologiquement à la notion de fracture. La vulnérabilité se situe en amont : étymologiquement, elle signifie « ce qui peut être blessé ». La vulnérabilité est plus englobante et permet de situer dans l’espace et le temps la personne en mont du moment de la fracture (état de fragilité constaté).