Médecine 3.0

Publié le 30 juin 2015 | Par Laurent Mignon

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Strides, le Quantified Self met le Big Data en barres

À l’heure du Quantified Self et de la santé connectée, qui ne connaît pas RunKeeper, Tactio, MyFitnessPal, Bankin’, Wunderlist, 2life Ultimate Wedding Planner ou bien encore Download Meter ?

Ces applications ont en commun de vous permettre de quantifier vos progrès en terme d’activité physique, de données de santé, de calories, de dépenses, de tâches à effectuer, de planification de mariage ou bien encore de consommation de forfait de téléphonie mobile dans le but d’optimiser tout ceci en vous fixant des objectifs.

Mais qui peut, à envie, d’une vie mobile avec autant d’applications à installer, à apprivoiser et à alimenter ?

Strides, l’appli qui vous réconcilie avec les pies et autres barres d’Excel

Strides est une application protéiforme, disponible sur mobile ou PC, qui vous propose de regrouper en un seul lieu toutes vos données, toutes vos taches, tous vos objectifs, quel que soit le domaine et donc d’entrer pleinement dans l’ère du Quantified Self.

Et surtout, elle traduit tout ceci en barres, pies et autres charts dont raffolent les aficionados d’Excel.

Du Quantified Self au Big Data

Transformer sa vie en feuilles de calcul et en graphiques doit avoir un intérêt, mais je ne saurais répondre à cette question. Par contre, en ce qui concerne le Big Data, l’intérêt d’une application centralisatrice telle que Strides est évident : compenser la faille granulométrie des données collectées par les autres applications de suivi et de monitoring en développant une nouvelle richesse d’information.

Certes, les données collectées seront toujours aussi peu fiables que celles recueillies avec des applications et des objets connectés séparés. Mais leur diversité va permettre des recoupements plus intéressants et donc enrichir les bases de données.

Actuellement, le big data, notamment en santé, est confronté à un double phénomène, et ce tout spécialement en France :

  1. Les bases de données “publiques”, celles qui disposent donc d’une certaine fiabilité quand aux données collectées – le SNIIRAM par exemple – n’ont pas encore ouvert leurs portes.
  2. Les bases de données privées, qui disposent d’un accès facilité, car commercial, ne parviennent pas (encore) à obtenir une granulométrie suffisamment fine pour donner lieu à une exploitation de type purement scientifique.

Strides tente donc de créer un nouveau modèle. Imaginez que demain on puisse suivre les volumes d’achat d’alcool et de vin en temps réel d’une population donnée, voire d’une personne, et que l’on puisse y associer les données provenant de son application de rappel de prise de traitement. Et enfin s’apercevoir qu’il ne s’agit pas d’un épisode dépressif conduisant à une inobservance médicamenteuse et à une prise d’alcool, mais tout simplement d’une adaptation du traitement à la période de préparation d’un mariage et que le vin acheté est tout simplement destiné au dîner de noce… et c’est toute la vision de l’observance qui est bouleversée.

Les données ont tout à nous apprendre concernant nos habitudes et attitudes. Encore faut-t-il leurs poser les bonnes questions et partir sur de bonnes hypothèses !

PS : À l’heure actuelle, Strides indique de pas revendre les données recueillies par ses utilisateurs…

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A propos de l'auteur

Co-fondateur et directeur de LauMa communication, la e-santé m'interpelle depuis quelques années. J'essaie d'y contribuer en favorisant la diffusion de l'information et en m'impliquant dans des associations telle que Le Lab e-Santé (Isidore Internet et Santé), en tant que membre de la commission service du pôle de compétitivité Cap Digital ou en qualité de Délégué général de France eHealthTech, l'association regroupant les startups de la e-santé.



2 Responses to Strides, le Quantified Self met le Big Data en barres

  1. Kyle says:

    Hi Laurent,

    This is Kyle, the founder of Strides. Thank you for this wonderful post! 🙂

    Just stopping by to say I appreciate it, and that we have some big updates coming up. We’ll continue to keep user data private, and we’re adding some great features that will make it more flexible while lowering the barrier to entry for new users.

    Have a great day,
    Kyle

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