Firmin Kateu

Gentian Jakllari

Emmanuel Chaput

SmartPhOx: Smartphone-Based Pulse Oximetry Using a Meta-Region Of Interest

Keywords: Pulse oximetry, SpO 2, Mobile health, Ratio-ofratios, Beer-Lambert law Led Lamp Main Camera Ground truth spo2 recording program

We present SmartPhOx, a pure camera-andflashlight smartphone-based pulse oximetry solution. We build on the ratio-of-ratios (RR) method and linear regression, an elegant approach resting on the Beer-Lambert law and landing itself to efficient smartphone implementations. However, its implementations without specialized hardware have so far proved to be unsuitable for clinical use, in particular due to the instability of the RR measurements. We use an empirical study to shed light on the reasons why and propose using the very RR measurements to filter RR measurements -a new paradigm we call the Meta-Region of interest (Meta-ROI). We design a complete-system architecture, including a novel data structure for storing and RR values in the time and space dimensions and an efficient algorithm for identifying Meta-ROI. Results from an Android implementation of SmartPhOx with the participation of 37 volunteers show that it is the first pure camera-and-flashlight solution to meet the FDA requirement for Root Mean Square Error (RMSE).

I. INTRODUCTION

"... A vast majority of Covid pneumonia patients I met had remarkably low oxygen saturations at triage -seemingly incompatible with life -but they were using their cellphones as we put them on monitors." 1What if their cellphones could have measured their oxygen saturation, how many of these patients would have seeked timely medical help and avoided intubation?

As the world is gripped by the COVID-19 pandemic, terms like oxygen saturation (SpO 2 ) and silent hypoxia 1 -the condition in which a patient still feels well but their SpO 2 is dangerously low [START_REF] Tobin | Why covid-19 silent hypoxemia is baffling to physicians[END_REF] -have entered the mainstream. The pulse oximeter, the once-obscure fingertip device allowing home monitoring of the blood oxygen levels, has emerged as an important tool in fighting COVID-19, drawing attention to the science and technology behind it -and raising the question of whether it can be reinvented for the era of pervasive computing.

The idea of pulse oximetry -the non-invasive monitoring of oxygen saturation using the so-called ratio-of-ratios (RR) method -dates back to 1935 [START_REF] Matthes | Untersuchungen über die sauerstoffsättigung des menschlichen arterienblutes[END_REF]. Scientifically it rests on the Beer-Lambert law stating that a light going through a thin body part, like a finger or earlobe, will be impacted by its thickness and concentration -the latter including oxygen saturation. Using two light beams of specific wave lengths and the fact that at different points of the cardiac cycles only oxygen saturation-related factors change, as we show in detail in Section II, it is possible to manipulate the Beer-Lambert law through two consecutive ratios to remove non-oxygen saturation factors, like the medium thickness. The results is a relation between a ratio-of-ratio (RR) of light measurements and the SpO 2 -the ratio-of-ratios (RR) method [START_REF] Van Gastel | New principle for measuring arterial blood oxygenation, enabling motion-robust remote monitoring[END_REF]. The first pulse oximeter was developed in the '70s [START_REF] Severinghaus | History of blood gas analysis. vii. pulse oximetry[END_REF] and today a wide range of pulse oximeters can be found off-the-shelf [5]- [START_REF] Agashe | Forehead pulse oximetry: Headband use helps alleviate false low readings likely related to venous pulsation artifact[END_REF]. Nevertheless, dedicated hardware adds extra burden and, as the silent hypoxia cases due to COVID-19 have revealed [START_REF] Tobin | Why covid-19 silent hypoxemia is baffling to physicians[END_REF], often people are not aware their oxygen level needs monitoring.

Increasingly in people's hands and with advanced sensing, computing and communicating capabilities, the smartphone is seen as a building block of pervasive computing and key enabler of the digital healthcare [START_REF] Vagg | A general mhealth design pipeline[END_REF]- [START_REF] Huynh | Vitamon: Measuring heart rate variability using smartphone front camera[END_REF]. Researchers have proposed smartphone-based pulse oximetry solutions predating the COVID-19 crisis. [START_REF] Scully | Physiological parameter monitoring from optical recordings with a mobile phone[END_REF] was among the first to apply the RR method for estimating SpO 2 using smartphones. A user places the finger over the flashlight -serving as the source of light -and the camera. Acquiring the photoplethysmogram (PPG) signal from processing the resulting video allows RR of light measurements and the estimation of SpO 2 . However, its accuracy is below the FDA clearance threshold [START_REF] Administration | Guidance for industry and food and drug administration staff[END_REF]. The fundamental reason is that it uses linear regression for implementing the RR method. Unfortunately, the PPG signal, and thus the RR measurements, can be unstable due to finger movements and pressure changes [START_REF] Bui | Pho2: Smartphone based blood oxygen level measurement systems using near-ir and red wave-guided light[END_REF]. To address this issue, [START_REF] Carnì | Setting-up of ppg scaling factors for spo2% evaluation by smartphone[END_REF], [START_REF] Lamonaca | Blood oxygen saturation measurement by smartphone camera[END_REF] integrate into the RR measurements the camera quantum efficiency. While improving accuracy, this is information to which only manufacturers have access. PhO 2 [START_REF] Bui | Pho2: Smartphone based blood oxygen level measurement systems using near-ir and red wave-guided light[END_REF] proposes attaching to the smartphone camera a custom-made device mounted with two chromatic filters, each allowing a precise wavelength to pass. The result is a system allowing SpO 2 predictions with accuracy meeting the FDA clearance threshold. Nevertheless, the custom-built hardware add-on, while manufactured with the help of 3D printing, limits its large-scale application. Recently, dedicated oxygen monitoring sensors are being integrated in smartwatches [START_REF] Gt | [END_REF], and some high-end smartphone models [START_REF][END_REF]. While accurate, such solutions leave out large sections of users with older smartphone models, particularly in developping countries.

In this paper, we introduce SmartPhOx, a smartphonebased pulse oximetry system meeting the FDA clearance threshold [START_REF] Administration | Guidance for industry and food and drug administration staff[END_REF] for accuracy while relying only on the standard smartphone camera and flashlight. To achieve this, we start by first designing and conducting an empirical study aimed at shedding light on the underlying reasons behind the inaccuracy of pure camera-and-flashlight solutions. The data shows that focusing on primary factors -the quality of the PPG signal [START_REF] Carnì | Setting-up of ppg scaling factors for spo2% evaluation by smartphone[END_REF], [START_REF] Lamonaca | Blood oxygen saturation measurement by smartphone camera[END_REF], [START_REF] Němcová | Monitoring of heart rate, blood oxygen saturation, and blood pressure using a smartphone[END_REF] or identifying the right region on the video [START_REF] Scully | Physiological parameter monitoring from optical recordings with a mobile phone[END_REF], [START_REF] Ding | Measuring oxygen saturation with smartphone cameras using convolutional neural networks[END_REF], known as the region of interest (ROI) -is misleading. We find that signals of excellent quality can still lead to unstable RR measurements. Focusing on a particular area of the video frame, such as the center, does not help either. In light of these results, we argue for a shift in approach. We propose foregoing the primary factors and instead leveraging the RR measurement values themselves for identifying stable RR measurements.

Using RR measurements to essentially filter RR measurement leads to the idea of Meta-Region of Interest -Meta-ROI, the key innovation underpinning SmartPhOx. However, transforming the Meta-ROI idea into a complete system solution running on off-the-shelf smartphones raises several challenges. First, using RR measurements to filter RR measurements requires defining what is a good RR. Second, once the good RR defined, we need an approach for automatically identifying the good RR values using camera videos as input and the processing capabilities of off-the-shelf smartphones. In short, we address these challenges by introducing a new data structure for RR measurements, we refer to as the RR Map, and an efficient algorithm that can identify the Meta-ROI.

Throughout this paper, we make the following contributions: • We show that the primary factors for filtering ratio-ofratios measurements are misleading. We shed light on the reasons why and introduce Meta-ROI -a new paradigm for identifying good RR measurements (Section III). • We design SmartPhOx, a complete-system architecture leveraging the concept of Meta-ROI for smartphone-base pulse oximetry (Section IV).

• We introduce a new data structure for RR measurements, the RR Map, that enables the definition of good RR values (time-and-space consistent) (Section V). Leveraging it, we develop an efficient algorithm for identifying Meta-ROI (Section VI). • We implement SmartPhOx as a standalone Android application and evaluate it with data collected from 37 volunteers.

The results show that SmartPhOx is the first pure cameraand-flashlight smartphone-based solution to meet the FDA requirement for Root Mean Square Error (RMSE) [START_REF] Administration | Guidance for industry and food and drug administration staff[END_REF] (Section VIII).

II. PRIMER ON THE RATIO-OF-RATIOS (RR) METHOD

In this section, we introduce the ratio-of-ratios (RR) method widely used for smartphone-based pulse oximetry [START_REF] Scully | Physiological parameter monitoring from optical recordings with a mobile phone[END_REF], [START_REF] Bui | Pho2: Smartphone based blood oxygen level measurement systems using near-ir and red wave-guided light[END_REF]- [START_REF] Lamonaca | Blood oxygen saturation measurement by smartphone camera[END_REF], [START_REF] Ding | Measuring oxygen saturation with smartphone cameras using convolutional neural networks[END_REF], [START_REF] Bui | Smartphone-based spo2 measurement by exploiting wavelengths separation and chromophore compensation[END_REF] and adopted by SmartPhOx.

A. Theoretical underpinning

The RR method for measuring SpO 2 rests on the law of Beer-Lambert describing the attenuation of light as a function of the traversed material. Mathematically: I(λ) = I 0 (λ) exp -ϵ(λ)ρd , where I 0 (λ) is the incident light intensity, ϵ(λ), the absorptivity for the wavelength λ, ρ, the medium concentration and, d, the path length through the medium. The equation can be expressed in a form landing itself to practical systems for estimating SpO 2 . Let us start by expressing it at the two extremes of the cardiac cycle : in diastole, where d = d min , and systole, where d = d max .Let I d (λ) and I s (λ) denote the corresponding I(λ) values. Taking the logarithm of their ratio, we get:

L(λ) = ln( I s (λ) I d (λ) ) = (d min -d max ).(ϵ O2 (λ)ρ O2 +ϵ H b (λ)ρ H b )
(1) While more pratical, Eq. ( 1), requires measuring d min and d max . To relax this requirement, we can use the ratio of two values corresponding to two different wavelengths, λ 1 and λ 2 :

RR λ1,λ2 = L(λ 1 ) L(λ 2 ) (2)
-hence the name ratio-of-ratios.

Recognizing that Sp02 = ρ O 2 ρ O 2 +ρ H b
, where ρ O2 and ρ H b denote the oxygen-saturated and oxygen-unsaturated hemoglobin, respectively, and dividing the numerator and denominator of Eq. 2 by ρ O2 + ρ H b , we get

Sp02 = ϵ H b (λ 1 ) -ϵ H b (λ 2 )RR λ1,λ2 (ϵ O2 (λ 2 ) -ϵ H b (λ 2 ))RR λ1,λ2 + ϵ H b (λ 1 ) -ϵ O2 (λ 1 )
.

(

B. Ratio-of-ratios on smartphones using linear regression Equation (3) cannot be implemented on off-the-shelf smartphones without knowledge of all the coefficients. However, studies [START_REF] Scully | Physiological parameter monitoring from optical recordings with a mobile phone[END_REF], [START_REF] Mendelson | Pulse oximetry: theory and applications for noninvasive monitoring[END_REF] have shown that it can be approximated using a linear model as follows:

SpO2 = A × RR(λ 1 , λ 2 ) + B (4)
This equation enables the implementation of the ratio-ofratio method on any smartphone using linear regression. RR values are measured empirically and used to train a linear regression model for estimating the coefficients A and B.

1) Measuring RR values on smartphones: The RR expression, Eq. ( 2), can be simplified by introducing δ(λ) = I s (λ) -I d (λ). Indeed δ(λ) I d (λ) is small -the absorbance of the blood changes lightly from systole to diastole. As a result, RR(λ 1 , λ 2 ) measurements can be made using

RR(λ 1 , λ 2 ) ≈ δ(λ1) I d (λ1) δ(λ2) I d (λ2)
.

(

) 5
This approximation is significant since measuring systolic and diastolic intensities per se is not necessary anymore. We measure instead a base (constant) intensity DC λ1 = I d (λ 1 ) and variations AC λ1 = δ(λ 1 ) over this baseline, significantly simplifying the implementation. Unlike dedicated pulse oximeters, smartphones use a flashlight covering a wide spectrum (400-800nm [START_REF] Bui | Pho2: Smartphone based blood oxygen level measurement systems using near-ir and red wave-guided light[END_REF]) and a high resolution three-channel bitmap camera. Measuring oxygen saturation using a smartphone requires carefully applying the ratio-of-ratios method introduced in Section II-B on a video sequence. It involves measuring RR 2 values using Equation 5, followed by linear regression for estimating the A and B coefficients of Equation 4. Therefore, the challenge in accurately estimating SpO 2 using a smartphone lies in how the RR are measured, both during training and inference.

A. Baseline approach for measuring RR

The baseline approach for measuring RR, the basis of most works on this topic [START_REF] Scully | Physiological parameter monitoring from optical recordings with a mobile phone[END_REF], [START_REF] Bui | Pho2: Smartphone based blood oxygen level measurement systems using near-ir and red wave-guided light[END_REF], [START_REF] Carnì | Setting-up of ppg scaling factors for spo2% evaluation by smartphone[END_REF], [START_REF] Ding | Measuring oxygen saturation with smartphone cameras using convolutional neural networks[END_REF], starts with a video of the subject's finger placed over the camera and flashlight. The average intensity of each channel for every video frame is collected resulting in three photoplethysmogram (PPG) signals, one for each channel. The AC/DC ratio is then calculated for each signal: taking as AC the amplitude of the oscillations of the PPG signal, and as DC the baseline of the signal. Taking as λ 1 the red channel and λ 2 the green (or blue) channel, the RR is finally obtained using Equation 5.

B. Analyzing the baseline approach

The objective of this section is not a thorough and largescale analysis of the baseline approach for measuring RR. It is instead to introduce the simplest test case capable of shedding light on the complexities of the RR measurements on a smartphone and their underlying reasons.

Experiment: We design and conduct a controlled experiment using the setup depicted in Fig. 1 with three different users exhibiting healthy and stable SpO 2 levels (around 99%). Each user sits in a comfortable position and places their hand on a table with the palm facing up. The user's middle finger is placed on the camera of a OnePlus 7T smartphone running a custom application collecting video data, while the index finger is connected to a CMS-50E Pulse Oximeter [5] for establishing the ground truth (more details in Section VII-C). We train the linear regression model using the SpO 2 variation protocol presented in Section VII-B, and test it while SpO 2 is naturally constant.

Results: Fig. 2 plots the RR values, predicted SpO 2 and the prediction errors for all three users. Fig. 2a shows that while 2 For simplicity we write RR instead of RR(λ 1 , λ 2 ).

the SpO 2 levels are constant throughout the experiment the RR values are highly unstable. This results casts serious doubts on the feasibility of using Equation 4for estimating SpO 2 on smartphones -no values for the A and B coefficients could associate the RR values observed in Fig. 2a to the same SpO 2 value. It is therefore no surprise that Fig. 2b and Fig. 2c show highly erroneous SpO 2 predictions.

Implication or the case for consistent RR: This section's test study shows that the ratio-of-ratios method can be undermined by inconsistent RR measurements. Therefore, the smartphone-based pulse oximetry challenge reduces to the challenge of consistent RR measurements. Qualitatively, we refer to RR measurements as consistent if for a given SpO 2 level the RR measured using a smartphone are similar.

C. The quest for consistent RR values

The baseline approach being highly inaccurate due to highly unstable RR values, different approaches have been proposed for acquiring better RR values. Certain approaches have proposed custom add-on hardware [START_REF] Bui | Pho2: Smartphone based blood oxygen level measurement systems using near-ir and red wave-guided light[END_REF] filtering the flash light to allow only a precise wavelength. Aiming for solutions without hardware add-on, other approaches have focused on the primary factors behind the RR values. The RR being measured off the PPG signal, most focus has been on the PPG signal quality [START_REF] Carnì | Setting-up of ppg scaling factors for spo2% evaluation by smartphone[END_REF], [START_REF] Lamonaca | Blood oxygen saturation measurement by smartphone camera[END_REF], [START_REF] Němcová | Monitoring of heart rate, blood oxygen saturation, and blood pressure using a smartphone[END_REF] while some focus on a particular region of the frame [START_REF] Scully | Physiological parameter monitoring from optical recordings with a mobile phone[END_REF], [START_REF] Ding | Measuring oxygen saturation with smartphone cameras using convolutional neural networks[END_REF]. In the following, we investigate the approaches requiring no hardware add-on.

1) The curious case of the PPG signal quality: With the RR a function of the PPG signal, a reasonable direction is to first acquire a good quality signal before applying the RR method. We investigate this approach empirically:

Methodology: To evaluate the relation between signal quality and RR consistency, we look back at the data of Fig. 2. We select three RR values -two among those leading to erroneous SpO 2 predictions and one among those leading to the accurate SpO 2 -and analyze the respective PPG signals.

Since the source of the PPG signal is the cardiac activity, we use Q kurt in our analysis, a metric quantifying the purity of a signal related to cardiac activity [START_REF] Mohamed | Heartsense: Ubiquitous accurate multi-modal fusion-based heart rate estimation using smartphones[END_REF]. Specifically,

Q Kurt (s) = kurtosis F F T (s) kurtosis(Ps)
, where F F T is the Fast Fourier Transform and, P s , the perfect sine wave with frequency corresponding to the heart rate.

Results: Fig. 3 shows that the RR values under consideration are computed off excellent PPG signals. The respective red and green channel signals exhibit their highest peaks around the ground truth heart rate (72 bpm). The Q kurt values of all signals are nearly perfect. Nevertheless, the RR values are highly different. More important, two of the RR values lead to erroneous SpO 2 predictions.

Implication: While involving only three RR values, the data demonstrates that excellent PPG signals can lead to highly different RR and SpO 2 prediction -even if the ground truth SpO 2 is constant. As a result, the signal quality can be a poor proxy for consistent RR values. In Sec. III-D, we provide an intuition as to the reasons behind this finding. (c) SpO2 prediction errors Fig. 2: SpO 2 measurements using the ratio-of-ratio (RR) method on three different users exhibiting SpO 2 around 99%. The RR values vary significantly (Fig. 2a) even if the ground truth SpO 2 remains constant throughout the experiment -making linear regression extremely challenging. The result is a significant amount of errors in the predicted SpO 2 values (Fig. 2b, Fig. 2c). 2) Location, location, location -and a new (RR) map: Instead of using PPG signal quality, an alternative approach is to simply use the central region of the image for all RR calculations and SpO 2 predictions [START_REF] Scully | Physiological parameter monitoring from optical recordings with a mobile phone[END_REF], [START_REF] Ding | Measuring oxygen saturation with smartphone cameras using convolutional neural networks[END_REF]. The intuition being that lighting conditions should be more uniform in this area, leading to consistent RR values.

Methodology: To evaluate the physical location-based approaches, we introduce what we refer to as the RR Map. The input frame is divided into cells and for every cell a PPG signal and an RR value are computed -the set of all the cell RR values of a particular video input constitutes its RR Map.

Results: Fig. 4 shows the RR Map at two different time instances of the data of Fig. 2. The data leads to two main observations: First, RR values from a specific region (central or not) can be highly inconsistent -they vary significantly in time and space even if the ground truth SpO 2 is constant. Focusing on cells from the central region - [START_REF]Nellcor™ Portable SpO Patient Monitoring System[END_REF]5), [START_REF] Haynes | The ear as an alternative site for a pulse oximeter finger clip sensor[END_REF]5) and [START_REF] Haynes | The ear as an alternative site for a pulse oximeter finger clip sensor[END_REF][START_REF] Severinghaus | History of blood gas analysis. vii. pulse oximetry[END_REF] -shows that the respective RR values are very different. Furthermore, they vary significantly from one time instance to the other. A second observation is that RR values from physically-distant cells can be consistent. Zooming in on cells [START_REF] Tobin | Why covid-19 silent hypoxemia is baffling to physicians[END_REF][START_REF] Agashe | Forehead pulse oximetry: Headband use helps alleviate false low readings likely related to venous pulsation artifact[END_REF], [START_REF] Huynh | Vitamon: Measuring heart rate variability using smartphone front camera[END_REF][START_REF] Severinghaus | History of blood gas analysis. vii. pulse oximetry[END_REF] shows that their respective RR values are very similar and remain stable from one time instance to the other.

Implications: The RR Map values of cells [START_REF]Nellcor™ Portable SpO Patient Monitoring System[END_REF]5), [START_REF] Haynes | The ear as an alternative site for a pulse oximeter finger clip sensor[END_REF]5) and [START_REF] Haynes | The ear as an alternative site for a pulse oximeter finger clip sensor[END_REF][START_REF] Severinghaus | History of blood gas analysis. vii. pulse oximetry[END_REF] underline the difficulty of reliable SpO 2 predictions using a fixed region of the frame in particular, and a physical region

D. RR (in)consistency -the underlying reasons

The model based on Beer-Lambert's law has some limitations. It assumes that monochromatic light rays pass completely through the finger and are reflected specularly back to the camera, ignoring the complex phenomena of scattering and refraction. Light rays arriving at the camera sensor undergo an optical path that is subject to these phenomena, including intermediary reflections inside the finger, and whose impact can depend on the smoothness of the incidence region and the angle of incidence. It is as if each pixel of the camera is subject to rays following different virtual paths through the finger, producing different RR values for the same SpO 2 . Furthermore, the temporal volatility of the RRs can be explained by the fact that these virtual paths change, depending on the disturbance generated by the micro-movements of the finger. Some paths are however more stable than others: the paths for which the overall configuration of the finger surface, the camera and the flash do not change much, despite the micro movements. The Meta-Region of Interest introduced in the next section is aimed at identifying the more stable paths.

E. A way forward -the Meta-Region of Interest

The key observation of our work, paving the way for SmartPhOx's meta-region of interest, is informed by intuition and empirical evidence. Intuitively, while the finger is not perfectly flat and never applied with the same pressure, there must be regions of the fingers for which the light pathways are similar. These regions need not be contiguous in time and space. The intuition is supported empirically by the RR Map of Fig. 4 showing cells [START_REF] Tobin | Why covid-19 silent hypoxemia is baffling to physicians[END_REF][START_REF] Agashe | Forehead pulse oximetry: Headband use helps alleviate false low readings likely related to venous pulsation artifact[END_REF] and [START_REF] Huynh | Vitamon: Measuring heart rate variability using smartphone front camera[END_REF][START_REF] Severinghaus | History of blood gas analysis. vii. pulse oximetry[END_REF], non-contiguous in space, produce similar and stable RR values in an experiment involving a stable SpO 2 level. The challenge, however, is automatically identifying the regions leading to consistent RR values. Primary factors, the focus of previous works are shown to fail: PPG signal quality is shown to be a poor proxy; the areas with consistent RR values are not necessarily contiguous, excluding an approach based on a particular physical area.

We propose to forego using primary factors and to rely on the the RR values themselves to identify good RR values. Using RR values to essentially filter RR values leads to the idea of Meta-Region of Interest -Meta-ROI, the central element of SmartPhOx. Turning this idea into a robust smartphone-based solution raises several scientific and system challenges, which we detail and address in the following sections. RR values and introduce an algorithm that take as input the RR Map and identifies the Meta-ROI. The latter is used for estimating SpO 2 using the ratio-of-ratio method described in Section II-B.

IV. SMARTPHOX SYSTEM OVERVIEW

V. DATA -RR MAP CONSTRUCTION

A. Data sensing

The first step in SmartPhOx is recording a video session while the user places the finger on the smartphone flashlight and camera. Selecting its duration involves satisfying two constraints. It needs to be long enough to allow the calculation of several RR values for identifying time-consistent RR values. And, a single RR calculation requires a few seconds of PPG signal [START_REF] Scully | Physiological parameter monitoring from optical recordings with a mobile phone[END_REF], [START_REF]Non-contact estimation of heart rate and oxygen saturation using ambient light[END_REF]. Let w denote the PPG signal length for a single RR calculation and Z the number of consecutive RR values necessary for training and prediction. SmartPhOx calculates RR values using a sliding window of size w. Thus, the video session duration is T = Z + w -1 seconds.

B. RR Map computation

Once a video consisting of 30 × T 3-channel (Red, Green, Blue) frames is obtained, the frame surface is divided into X × Y cells. The choice of X and Y represents a tradeoff. Higher values translate to more cells and a finer the segmentation of the frame, enabling a more precise selection of the RR values. However, this leads to smaller individual cells with less data on their surface, making their RR more sensitive to noise induced by the camera acquisition chain. We evaluate this trade-off in Section VIII. To compute the RR of a cell from the PPG signal, recall from Sec. II-B that RR ≈

AC λ 1 /DC λ 1 AC λ 2 /DC λ 2
. Using the green and red PPG signals as λ 1 and λ 2 of each cell, we compute its RR by selecting as AC the standard deviation of the filtered signal, and as DC the average of the raw signal.

For every cell, (x, y), x ∈ {1, 2, ..., X}, y ∈ {1, 2, ..., Y }, we obtain a vector RR (x,y) = rr where Z is the number of RR values computed over the T . Therefore, the RR Map can be seen as a set of X × Y , Z-dimension vectors, with X × Y denoting the space dimension and Z, the time dimension. For the rest of the paper, we use the terms cell and Z-dimension vector interchangeably.

VI. META-ROI ALGORITHM

The basic premise of our work, as developed in Section III, is that accurately estimating SpO 2 requires consistent RR values. In this section, we formalize the notion of consistency and introduce an algorithm for identifying the most consistent RR values -the Meta-ROI.

A. Space-time consistency in the RR Map

To formalize the notion of RR consistency, first introduced qualitatively in Section III-B, we draw on the empirical study of Section III and the cluster analysis. With the data showing RR values vary across frame regions and time, we define consistency in space and time. By construction, the RR Map includes the space and time dimension. Therefore, we consider RR cells to be consistent if they belong to the same cluster produced by a clustering algorithm applied on the RR Map. The clusters themselves are considered time-consistent regions. Formally: Definition 1 (Space-time consistency): Let S = {S 1 , S 2 , ..., S k } be a clustering of the RR Map cells. Two cells are considered consistent in space and time if they belong to the same cluster in S. The clusters {S 1 , S 2 , ..., S k } are referred to as space-time consistent regions.

B. Meta-ROI algorithm

In this section, we address the challenge of identifying the best among the space-time consistent RR Map regions. Referred to as the the meta-region of interest (Meta-ROI), it includes the RR values SmartPhOx's linear regression model will eventually associate with a particular SpO 2 value.

A straightforward solution could be to approach this challenge as fundamentally a clustering problem and simply use an efficient heuristic for k-means. However, owing to its origins as a quantization technique [START_REF] Max | Quantizing for minimum distortion[END_REF], there is no simple way to choose the k parameter. More important, our objective is not to reduce the dimensionality of the RR Map but rather to identify the Meta-ROI. Our solution to this two-pronged problem is a divide-andconquer approach. We first address the challenge of identifying the best among the space-time consistent RR Map regions, assuming the k parameter is known. Subsequently, we focus on addressing the challenge of identifying the k parameter.

To identify the best space-time consistent region, we introduce a new consistency metric. The metric needs to satisfy two requirements. It needs to quantify the consistency of a given cell cluster. Moreover, it needs to allow a meaningful comparison of the k clusters with different numerical values so as to identify the Meta-ROI. To meet these requirements, we use the coefficient of variation. It measures the dispersion of a population, allowing to quantify the consistency of a given cluster. And it is normalized, enabling a fair comparison between different clusters. Specifically:

Definition 2 (Consistency metric): Let S = {S 1 , S 2 , ..., S k } be a clustering of the RR Map cells and C = {C 1 , C 2 , ..., C k } the respective set of the Z-dimension centroids. The timeconsistency metric of a cluster, S i , is defined as the coefficient of variation of its centroid vector, σ(C i ):

cv i = σ(S i ) µ i = 1 Z Z z=1 (C i,z -µ i ) 2 × 1 µ i ( 7
)
where Identifying the best value of the parameter k is a decadesold problem [START_REF] Davies | A cluster separation measure[END_REF], [START_REF] Kaoungku | The silhouette width criterion for clustering and association mining to select image features[END_REF] with no simple solution. The naive approach of iterating over different values of k until the consistency metric of Definition 2 is minimized would not work as it could converge to trivial, single-cell clusters. To strike a balance between space-time consistency and region size, we couple the consistency metric with the Davies-Bouldin (DB) index [START_REF] Davies | A cluster separation measure[END_REF], one of the classic validity indices for analysing clustering. Unlike its main alternative, the silhoute [START_REF] Kaoungku | The silhouette width criterion for clustering and association mining to select image features[END_REF] index, which is focused on the cluster density, largely addressed by the consistency metric, the DB index rewards the creation of distinct clusters. Mathematically,

µ i = 1 Z Z z=1 C i,z .
DB = 1 k k i=1 max j̸ =i d i + d j d ij , (8)
with k the number of clusters, d i (d j ), the average (Euclidean) distance of all cells in cluster i(j) from its centroid, and d ij the distance between the centroids of clusters i and j.

The consistency metric and the DB index pave the way for our algorithm for identifying the Meta-ROI (sketched in Algorithm 1). It proceeds by making consecutive calls to a k-means algorithm with increasing values of the parameter k (lines 1, 2) up to a limit of K MAX. Since the DB index is smallest for well-distinct clusters, the algorithms looks to minimize it (line 4). Every time a clustering with a smaller DB index is identified, the consistency metric is used for identifying the best cluster (line 5). The algorithm returns the most consistent cluster of the clustering with the smallest DB index as the Meta-ROI. A key parameter of Algorithm 1 is obviously the K MAX. In our the smallest DB index was reached with k between 2 and 6, so we set the default value of K MAX conservatively to 10.

VII. IMPLEMENTATION AND DATASET

A. Implementation

We implemented SmartPhOx as a standalone Android application. The signal processing component is implemented using the IIRJ library [START_REF] Porr | An iir filter library written in java[END_REF]. The k-mean clustering is implemented in Java. Table I shows the default parameter values used in the implementation (we evaluate the impact of these values on the performance of SmartPhOx in Section VIII-B). Table II shows the processing times on off-the-shelf smartphones of the SmartPhOx implementation when using the default parameter values of Table I context it proved infeasible. Therefore, we have developed a protocol for inducing the oxygen level variation in healthy volunteers. The protocol starts with breathing normally for the first 30 s followed by a stop-n-go process of breathing/holding their breath, exhaling/holding their breath. The objective is to induce a gradual decrease and increase of SpO 2 , thus generating a richer set of values. In particular, the volunteer is asked to take a deep breath and then hold it until starting to feel then (b) exhale, followed by holding the breath until feeling discomfort again. At this point the SpO 2 reaches its low point, typically in the mid-to-high 80's (%).

To raise SpO 2 gradually, the volunteer is asked to take a few consecutive short breaths, each followed by holding until discomfort, returning gradually to a normal breathing pattern.

C. Data collection procedure

To collect the evaluation data, we followed the procedure illustrated in Fig. 1 3 . The volunteer is asked to sit in a chair with their hand resting on the table. A pulse oximeter (CMS50E) is clipped on their index finger while the back camera of the smartphone is placed on the middle finger. The person is then asked to apply the SpO 2 variation procotocol, described in Section VII-B. The average duration of each SpO 2 measurement session is 3 min.

a) Ground truth: To acquire the ground truth data, we use the off-the-shelf CMS50E pulse oximeter [5], which allows measurement of SpO 2 in the range of 35%-99% with a resolution of 1% [START_REF] Krzyminiewski | High signal resolution pulse wave-hope for a fast and cheap home care monitoring patients with cardiac diseases[END_REF]. It is an FDA approved device, widely used in literature for heart rate or SpO 2 monitoring [START_REF] Hashizume | Auth 'n' scan: Opportunistic photoplethysmography in mobile fingerprint authentication[END_REF].

As the oximeter is placed on the index finger while the smartphone on the middle finger, a question arising is whether it is valid to collect the ground truth on a different finger than the one SmartPhOx is using. To address it, we perform experiments with two oximeters placing one in each of the index and the middle finger. We then apply a T-test on the collected data to evaluate the null hypothesis that the pairwise difference between recordings of both fingers has a mean equal to zero at the 5% significance level. The test failed to reject the null hypothesis (p-value = 0.6669 > 0.05), providing support for using readings from index finger as ground truth while SmartPhOx is collecting measurements on the middle finger.

D. Data set

The data set is summarized in Table III. We evaluate Smart-PhOx on 37 participants and using three different smartphones, OnePlus 8T, OnePlus 7T and Huawei P30 Lite. Both Oneplus phones use a Sony IMX586 as main camera sensor, while the Huawei a Sony IMX600y. Their focal lengths are 26mm, 26mm and 28mm, and their apertures f/1.7mm, f/1.6mm and f/1.8mm, respectively. To address concerns regarding racial bias in SpO 2 measurements, especially as it regards Black patients [START_REF] Sjoding | Racial bias in pulse oximetry measurement[END_REF], our study includes volunteers with different skin pigmentation, as classified by the Fitzpatrick phototyping scale [START_REF] Fitzpatrick | The validity and practicality of sun-reactive skin types i through vi[END_REF].

VIII. EVALUATION RESULTS

In this section, we perform a careful evaluation of SpO 2 , aimed at understanding its overall performance, the impact of key system parameters and experimental settings, and finally its utilization of system resources.

A. Overall SpO 2 prediction performance

Methodology: SmartPhOx is evaluated using leave-oneout cross validation, with data from 24, 12 and 1 users for train, validation and test sets, respectively. The ground truth is acquired as described in Section VII-C. We compare SmartPhOx's meta-ROI with the following approaches for selecting the RR values:

• Full-frame: Adopted by several works [START_REF] Bui | Pho2: Smartphone based blood oxygen level measurement systems using near-ir and red wave-guided light[END_REF]- [START_REF] Lamonaca | Blood oxygen saturation measurement by smartphone camera[END_REF], [START_REF] Němcová | Monitoring of heart rate, blood oxygen saturation, and blood pressure using a smartphone[END_REF], it uses the entire frame as the region of interest. The PPG signals are constructed by stacking in time the average value of every frame for the corresponding channel. The RR values are then computed from the resulting PPG signals.

• Central-ROI: It involves using the central 50x50 pixels of the frame [START_REF] Scully | Physiological parameter monitoring from optical recordings with a mobile phone[END_REF], [START_REF] Ding | Measuring oxygen saturation with smartphone cameras using convolutional neural networks[END_REF]. The intuition behind this approach is that the central part of the image should be least impacted by movement or ambient light, and therefore the most stable. • Max-AC: It involves using the cell producing the largest value of the green channel AC [START_REF] Kombozi | A highly efficient and reliable heart rate monitoring system using smartphone cameras[END_REF]. The idea is that blood has a bigger impact on a PPG signal with a large pulse, making it, theoretically, of better quality.

Results: Fig. 6 plots the CDF (Fig. 6a) and the Root Mean Square Error (RMSE) (Fig. 6b) of the SpO 2 prediction of all the considered approaches. To put the results into context, Fig. 6b includes the FDA RMSE clearance threshold for pulse oximeters [START_REF] Administration | Guidance for industry and food and drug administration staff[END_REF]. The data shows SmartPhOx having the best performance. The median prediction error for SmartPhOx is 1.75% against 2.2% for the second-best method. The RMSE data paints a similar picture, with SmartPhOx delivering an RMSE of 3.04 % versus 3.77, 4.84, 4.43% for Central-ROI, Max-AC and Full-Frame, respectively. Most important, SmartPhOx is the only approach to meet the FDA RMSE requirement for pulse oximeters 4 .

For a look into the raw data, Fig 7 shows the SpO 2 values reported by all methods during a testing session. In the interest of clarity, we show the data for 6 users. As the subjects are following the SpO 2 varying protocol, their levels drop from the healthy values of around 99% to under 90%. The data shows SmartPhOx is capable of predicting the ground truth the best, which is in line with the analysis of Fig. [START_REF]Nellcor™ Portable SpO Patient Monitoring System[END_REF].

B. Statistical analysis of the SmartPhOx performance

We conduct a one-tailed T-test on SmartPhOx's prediction errors observed in the experiments of Section VIII-A. In particular, the statistical test is aimed at answering the question of whether SmartPhOx's prediction error is on average lower than a given value, x. Towards this, we perform a one-tailed T-test over the set of SmartPhOx's prediction errors for various values of x. Fig. 8 shows the p-value for different values of x. [START_REF] Bui | Pho2: Smartphone based blood oxygen level measurement systems using near-ir and red wave-guided light[END_REF] .

The data shows that the probability of SmartPhOx's average prediction error being above a given x drops below 0.05 for x = 2.39, and below 0.005 for x = 2. 43.

C. Comparison with a complete-system solution

In this section, we aim at contextualizing the performance of SmartPhOx by comparing it with PhO 2 [START_REF] Bui | Pho2: Smartphone based blood oxygen level measurement systems using near-ir and red wave-guided light[END_REF], a state-of-the-art system using the ratio-of-ratios (RR) method.

Methodology: With a full-fledged, in-house implementation of PhO 2 being infeasible due to its using a custombuilt hardware add-on, we compare with results reported in [START_REF] Bui | Pho2: Smartphone based blood oxygen level measurement systems using near-ir and red wave-guided light[END_REF]. For SmartPhOx, we use the same data set and training/validation/testing protocol as in Section VIII-A.

Results: Table IV compares the performance evaluation of SmartPhOx with that of PhO 2 . It shows that SmartPhOx's 80 th percentile of the absolute prediction error is very close to that reported for PhO 2 (no RMSE values are reported in [START_REF] Bui | Pho2: Smartphone based blood oxygen level measurement systems using near-ir and red wave-guided light[END_REF]).

Implication: The results show that the meta-ROI approach of identifying regions with consistent RR values introduced by SmartPhOx can relax the requirement for custom-built hardware.

D. Sensitivity analysis

In this section, we evaluate SmartPhOx's performance as function of its key parameters. The RR Map being fundamental to its functionality, we focus on the RR Map cell sizedefining the map's X, Y dimensions -and the RR Map Zdimension.

1) Sensitivity to RR Map cell size: We vary the RR Map cell size from 32 × 18 px to 256 × 144 px. For our implementation using a 1260 × 720 px video (Table I), this corresponds to an X, Y dimension ranging from 5 × 5 to 40 × 40.

Results: Fig. 9 reveals a binary behaviour. For large cell sizes ( 256 × 144 px, 128 × 72 px), the X, Y dimension of the RR Map (5×5, 10×10) is too coarse grained for SmartPhOx's meta-ROI algorithm to identify highly consistent meta-region of interests. However, once the cell size is 96 × 54 px or smaller the RMSE drops below the FDA clearance threshold. Thus, SmartPhOx uses 96 × 54 px by default. 2) Sensitivity to the size of Z-dimension: Fig. 10 depicts the performance of SmartPhOx in terms of RMSE as function of the RR Map Z-dimension size. The data shows the importance of time consistency, embodied by the Z-dimension, in selecting the best meta-region of interest. When Z = 1, essentially eliminating the time dimension, the RMSE is well above the FDA clearance. As the Z-dimension increases, the performance of SmartPhOx improves significantly to meet the FDA requirement. Further, the data shows that once a time-consistent meta-region is identified, increasing the Zdimension brings no additional gain. As a result, SmartPhOx uses Z = 6 as the default value.

E. Varying experimental settings

In this section, we evaluate the impact of two key experimental parameters in the performance of SmartPhOx: finger on which it measures SpO 2 , and ambient lightning.

Methodology: With the help of seven of our volunteers, we run SmartPhOx with the smartphone placed successively on the middle, ring and little finger. In a second step, we run SmartPhOx in a completely dark room, with the smartphone on the middle finger. We use two settings for the dark room conditions: in one -Dark room -we use the regressor fitted with the main data set, in the second -Dark room* -we use fit the regressor with data collected in dark room conditions.

Results: Figure 11a shows a similar error distribution for all fingers -median error of 1.8, 2.15 and 2.1%, respectively -suggesting that SmartPhOx is robust to the finger selection. We do observe a higher RMSE when using the pinky finger, which may be due to the fact that it is the smallest finger, making the light distribution over its surface more sensitive to random movements. Fig. 11b shows that testing SmartPhOx in a completely dark room does not significantly alter its performance. The data shows that training the regressor with dark-room data (Dark room*) improves slightly the performance of SmartPhOx when compared to normal lighting conditions. This may be due to there being less RR variability in the dark.

F. System resources utilization

We evaluate SmartPhOx's utilization of CPU, memory and energy by using Android Profiler [START_REF] Developers | Measure app performance with android profiler[END_REF] and report the results in Table V. The intrinsic multiprocessing nature of the mobile phone operating systems makes it very challenging to measure the exact energy consumption of a given application. Thus, we show the percentage of time Android Profiler reports SmartPhOx's energy consumption as being Light (L), Medium (M) or Heavy (H). The data shows that SmartPhOx's utilization of resources is limited, especially in terms of energy consumption.

IX. RELATED WORK

Prior works on pulse oximetry can be grouped into two major categories: a) Works and systems using dedicated hardware dating back to the 1930s, b) More recent works built around the smartphone.

(a) Dedicated hardware: A pulse oximeter is a small portable device for noninvasive monitoring of a person's oxygen saturation in the blood. The idea dates back to 1935 [START_REF] Matthes | Untersuchungen über die sauerstoffsättigung des menschlichen arterienblutes[END_REF], with the first pulse oximeter oximeter based on the ratio of red and infrared light absorption developed in the '70s [START_REF] Severinghaus | History of blood gas analysis. vii. pulse oximetry[END_REF]. Today, pulse oximetry remains an active area of research and development, leading to a plethora of devices that can be attached to the fingertip [5]- [START_REF] Co-Oximeter | [END_REF], earlobe [START_REF] Haynes | The ear as an alternative site for a pulse oximeter finger clip sensor[END_REF], [START_REF] Nonin | Nonin 8000q2 ear clip sensor 3 foot/1 meter[END_REF], forehead [START_REF] Agashe | Forehead pulse oximetry: Headband use helps alleviate false low readings likely related to venous pulsation artifact[END_REF], [START_REF] Berkenbosch | Comparison of a new forehead reflectance pulse oximeter sensor with a conventional digit sensor in pediatric patients[END_REF], [START_REF] Fernandez | Evaluation of a new pulse oximeter sensor[END_REF], trachea [START_REF] Brimacombe | A pilot study of left tracheal pulse oximetry[END_REF] and ring type [START_REF] Huang | Novel wearable and wireless ring-type pulse oximeter with multi-detectors[END_REF] products. Despite the easy access to pulse oximeters, dedicated hardware can be impractical in everyday life, not least because, as the COVID-19 pandemic revealed, often people are not aware their oxygen level needs monitoring.

(b) Smartphone-based sensing: Recognizing smartphones as powerful sensing devices already in people's hands, researchers have proposed harnessing their capabilities for vital signs monitoring [START_REF] Bruining | Acquisition and analysis of cardiovascular signals on smartphones: potential, pitfalls and perspectives: By the task force of the e-cardiology working group of european society of cardiology[END_REF]- [START_REF] Huynh | Vitamon: Measuring heart rate variability using smartphone front camera[END_REF]. In the particular case of oxygen saturation, [START_REF] Scully | Physiological parameter monitoring from optical recordings with a mobile phone[END_REF] was among the first to apply the ratio-of-ratios method for estimating SpO 2 using a smartphone. The RR values are computed over a 50x50px region of interest (ROI) at the centre of the frame. However, as our experiments showed, computing RR values off a particular physical frame area can lead to inaccurate SpO 2 values. To address this issue, [START_REF] Carnì | Setting-up of ppg scaling factors for spo2% evaluation by smartphone[END_REF], [START_REF] Lamonaca | Blood oxygen saturation measurement by smartphone camera[END_REF] integrate into the RR calculation the camera quantum efficiency, which represents the sensitivity of each channels (red, green, blue) of the image produced by the camera to the different wavelengths of the input light. While accurate, these solutions require knowledge of the camera quantum efficiency -something to which only manufacturers have access. PhO 2 [START_REF] Bui | Pho2: Smartphone based blood oxygen level measurement systems using near-ir and red wave-guided light[END_REF] proposes to attach to the smartphone camera a custom-made device mounted with two chromatic filters, each allowing a precise wavelength to pass. The result is a system allowing SpO 2 predictions with very good accuracy. Nevertheless, the custom-built hardware add-on, while manufactured with the help of 3D printing, limits its large-scale application. Recently, dedicated oxygen monitoring sensors are being integrated in smartwatches [START_REF] Gt | [END_REF], [43], [44], and some high-end smartphone models [START_REF][END_REF], [45], [46]. While very accurate, such solutions leave out a large section of users who have older smartphone models, particularly in developping countries. SmartPhOx, on the other hand, requires no custom hardware and can work on essentially any smartphone currently in people's hands.

X. CONCLUSION AND DISCUSSION

We presented SmartPhOx, a smartphone-based pulse oximetry solution requiring no custom hardware. Using a carefully designed empirical study to inform our work, we identified the limitations of current approaches and introduced the notion of Meta-ROI. We transformed the Meta-ROI concept into a complete-system solution capable of running on a smartphone A carefully performance evaluation using an Android implementation of SmartPhOx and involving 37 healthy volunteers showed that it is the first smartphone-base pulse oximetry solution to meet the FDA requirement for Root Mean Square Error (RMSE) without needing custom hardware.

This work has its limitations. Additional cycles of engineering and testing will be necessary before it can fully meet the strict FDA requirements. In particular, SmartPhOx's evaluation needs to be extended to include non-healthy subjects. FDA requires testing in the SpO 2 range of 70% to 100%, while in healthy subjects on which we could evaluate SmartPhOx our protocol could not induce SpO 2 below the low 80s.

Fig. 1 :

 1 Fig. 1: Experimental setup

Fig. 3 :

 3 Fig. 3: PPG signals off which three RR values of Fig. 2 are computed. The signals are very similar in terms of frequency and heart rate evaluation -highest peak around the actual heart rate frequency (72 bpm), with spectrum having very similar shape and Q Kurt values. Nevertheless, the respective RR values are very different, as is the quality of the SpO 2 prediction.

Fig. 4 :

 4 Fig. 4: RR Map at two time instances, t 1 ,t 2 of the same video collected while SpO 2 is constant and equal to 98%. i, and j denote the image cell indices.

Fig. 5

 5 Fig. 5 shows a high-level depiction of SmartPhOx 's architecture. It comprises three modules: 1) Hardware: The SpO 2 measurement starts with the subject placing the finger on the smartphone flashlight and camera. 2) Data sensing: The smartphone camera generates a video during the measurement session. Section V introduces methods for customizing the video recording and transforming the data into the RR Map. 3) Algorithms: Section VI formalizes the notion of consistentRR values and introduce an algorithm that take as input the RR Map and identifies the Meta-ROI. The latter is used for estimating SpO 2 using the ratio-of-ratio method described in Section II-B.

Fig. 5 :

 5 Fig. 5: SmartPhOx System Architecture

Algorithm 1 : 3 Compute 8 M

 138 Meta-ROI algorithm Input: RR M AP [X][Y ][Z] Output: The meta region of interest, M eta Roi 1 for K := 2 to K MAX do 2 Centroids[K][Z] = k means (RR MAP, K); DB(Centroids[K]), using Eq.(8); 4 if DB k < minimum DB then 5 minimum DB = DB; 6 for i := 1 to K do 7 Calculate cv(Centroids[i]) using Eq.(7); eta Roi = cluster with minimum cv; 9 return Meta Roi;

Fig. 6 :

 6 Fig. 6: Overall SpO 2 prediction results.

Fig. 7 :

 7 Fig. 7: Raw SpO 2 results for 6 participants.

Fig. 9 :

 9 Fig. 9: Impact of cell size on SmartPhOx performance.

Fig. 10 :

 10 Fig. 10: Impact of Z dimension on the RMSE of SmartPhOx.

Fig. 11 :

 11 Fig. 11: Varying experimental conditions.

TABLE I :

 I SmartPhOx implementation parameters.

.

  B. SpO 2 variation protocolIdeally, we would test SpO 2 on subjects suffering from hypoxia, especially COVID-19 patients but in the current

		RR Map computation	Meta-ROI algorithm	Linear Reg.	Total
	OnePlus 8t	27 ms	30 ms	0.2 ms	57.2 ms
	Oneplus 7T	30 ms	32 ms	0.2 ms	62.2 ms
	Huawei P30	57 ms	86 ms	0.5 ms	143.5 ms

TABLE II :

 II SmartPhOx processing time on various phones.

TABLE III :

 III Data set summary

		1
							Full Frame, RMSE = 4.43%
		0.8				Central-ROI, RMSE = 3.7%
	Probability	0.4 0.6				SmartPhOx, RMSE = 3.04% Max-AC, RMSE = 4.84%
		0.2
		0	0	5	10	15	20	25	30
						Absolute Error (%)
					(a) CDF of the absolute prediction error.
			8
					Oneplus 8t
					Oneplus 7t
			6	Huawei P30 Lite
		RMSE (%)	4	FDA Clearance
			2
			0
					SmartPhOx	Central-Roi		Max-AC	Full-Frame
							Method
		(b) Root Mean Square Error (RMSE) by phone model.

TABLE IV :

 IV SmartPhOx vs PhO 2 . The data for PhO 2 as reported in

TABLE V :

 V SmartPhOx's resource utilization.

https://www.nytimes.com/2020/04/20/opinion/sunday/coronavirus-testingpneumonia.html

Our experiments are in agreement with the ethics defined in the Helsinki Declaration[START_REF] Declaration | Ethical principles for medical research involving human subjects[END_REF].

Obviously, this result does not imply FDA clearance, a process beyond the scope of this work.

ACKNOWLEDGMENT

We thank Sandip Chakraborty (our shepherd) and the Per-Com reviewers for their insightful and constructive comments. This work is supported in part by the Agence Nationale de la Recherche under the ANR JCJC CiTADEL grant.


Keywords: psychothérapie institutionnelle, sectorisation psychiatrique, psychiatrie sociale, travail en équipe, rétablissement institutional psychotherapy, psychiatric sectorization, social psychiatry, teamwork, recovery

Nous souhaitons montrer que l'esprit du secteur perdure dans la rencontre entre psychothérapie institutionnelle et santé mentale dans la communauté : ces deux corpus sont donc complémentaires plus que concurrents. Nous nous appuyons sur une revue de littérature pour comparer les principes organisateurs de la PI et de la SMC afin de montrer leurs convergences au sujet du travail de partenariat, de la liberté de circulation des usagers et de la nécessité de déstigmatiser les troubles psychiques. Nous avançons que le dispositif des conseils locaux de santé mentale offre un exemple de synergie possible, et proposons que l'organisation des soins en santé mentale puisse s'inspirer du savoir-faire en matière de travail collectif en milieu de soins construit par la PI tout autant que de la vision politique et citoyenne de la SMC.

L'« esprit » du secteur psychiatrique, entre psychothérapie institutionnelle et santé mentale dans la communauté 1

The spirit of the psychiatric sector, between institutional psychotherapy and community mental health Héloïse Haliday A.T.E.R. à l'Université Paris Nanterre Chercheuse associée au CLIPSYD -EA 4430 1 Cet article est tiré d'une conférence donnée devant le CLSM de Lyon 4e.

Introduction

C'est tout le paradoxe aujourd'hui du secteur que d'avoir, d'une part, suffisamment réussi pour influencer durablement les politiques de soins en psychiatrie -au point d'être reconnu comme le précurseur de l'organisation des soins ambulatoires qui se développe dans le reste des disciplines médicales2 , et d'autre part d'avoir suffisamment échoué dans sa mise en place [START_REF] Fourquet | Histoire de la psychiatrie de secteur ou le secteur impossible[END_REF] pour qu'il ne soit plus le centre du dispositif de soins, mais un partenaire parmi d'autres. Ce premier projet de la psychiatrie de secteur était voué au relatif échec qu'il a connu : qu'une même équipe médico-sociale de secteur puisse gérer la prévention, le soin et la post-cure des personnes en souffrance à partir d'un outil administratif rattaché à l'hôpital revenait à donner trop de poids à la médecine dans la vie des patients, si l'on accepte que la psychiatrie n'est qu'une partie du prendre soin qui répond à cette partie de leur vie qu'est la maladie. La réduction de l'esprit du secteur à la psychiatrie seule était toutefois une étape nécessaire afin de structurer l'un des maillons essentiels du prendre soin à une époque où, comme en attestent les débats du Livre Blanc de la psychiatrie [START_REF] Bonnafé | Thérapeutique institutionnelle[END_REF], l'organisation du traitement des personnes souffrant de troubles psychiques était en friche.

Si le vocable du secteur fait l'objet d'une raréfaction constatée qui inquiète bon nombre de praticiens en psychiatrie, la mention de la psychothérapie institutionnelle génère en revanche de francs débats sur l'utilité d'une référence fidèle à l'histoire de la psychiatrie : ses détracteurs voient souvent en elle le reliquat d'une période de fétichisation de l'hôpital, qu'il s'agirait d'oublier pour moderniser convenablement l'organisation des soins. Nous souhaitons au contraire, dans le présent article, montrer que l'esprit du secteur perdure dans la rencontre entre ce courant et celui de la « santé mentale dans la communauté », et qu'à ce titre ces deux corpus sont bien plus complémentaires que ce que leurs histoires et applications respectives pourraient laisser penser. Les développements qui vont suivre, tirés d'un travail de revue de littérature pour un mémoire puis une thèse de doctorat, se situent dans le même mouvement que d'autres travaux récents visant à tracer des ponts entre PI et réhabilitation psychosociale [START_REF] Cattin | D'un lien possible entre réhabilitation psychosociale et psychothérapie institutionnelle[END_REF][START_REF] Duprez | Réhabilitation psychosociale et psychothérapie institutionnelle[END_REF][START_REF] Chevallier-Fougas | Mise en perspective de deux conceptions du soin psychiatrique adulte : la psychothérapie institutionnelle et la réhabilitation psycho-sociale[END_REF] : il s'agit toujours de montrer l'irréductible pertinence de la première au regard d'un second courant plus récent.

Sortir de la concurrence entre paradigmes

La définition de la psychiatrie de secteur et la qualification concomitante de ses rapports

321]

Autrement dit : la mission du secteur a besoin des principes de la psychothérapie institutionnelle pour être réalisée, en tant que la PI s'occupe de « détruire les systèmes institués de gestion de la ségrégation », c'est-à-dire répond aux questions que pose quotidiennement la pratique en équipe et inter-institutionnelle avec des personnes souffrant de troubles psychiques. La PI a en effet su construire une théorie du sens pratique [START_REF] Bourdieu | Choses dites[END_REF] mis au travail dans un milieu de soin, et les principes qu'elle a dégagés permettent encore d'éclairer et d'analyser le travail en santé mentale jusque dans les formes encore relativement nouvelles que peut prendre l'articulation inter-institutionnelle (Conseils Locaux de Santé Mentale, Projets Territoriaux de Santé Mentale…). La reconnaissance du caractère crucial du partenariat entre structures sanitaires et médicosociales nécessite donc de penser, comme le faisait déjà Jean Garrabé dans les années 80 [START_REF] Garrabé | Peut-on parler d'une psychothérapie trans-institutionnelle ?[END_REF], à des modalités de « psychothérapie transinstitutionnelle » pour éviter des ruptures de parcours dommageables. Où donc se trouvent les points de contact entre PI et nouveaux courants en santé mentale, et de quelle nature sont-ils ? Le problème qui se pose aux praticiens intéressés par l'évolution des conceptions de l'organisation des soins consiste à trouver une sorte de troisième voie qui ne soit ni un abandon de l'histoire [START_REF] Chebili | La psychiatrie face à l'oubli de son histoire[END_REF], ni une confrontation stérile. Il est pour cela nécessaire de sortir du dualisme initialement conçu par Bonnafé : le champ de la santé mentale est à présent plus complexe et protéiforme. Postulons tout d'abord qu'un dispositif de soins et d'accompagnement en santé mentale fonctionne à partir de trois paramètres non-substituables les uns aux autres : une dimension technique, une dimension organisationnelle et un but.

L'organisation doit elle-même être subdivisée en deux selon que l'on parle de l'organisation administrative (à laquelle s'accroche ce que de nombreux auteurs de la PI appelaient l'« établissement » [START_REF] Hochmann | Les antipsychiatries une histoire[END_REF][START_REF] Ayme | Table ronde "Psychothérapie institutionnelle et pratique de secteur[END_REF]) ou de l'organisation pratique et relationnelle, que l'on dira « institutionnelle ». Notre système de santé mentale, de façon schématique, se tient donc comme une table sur quatre pieds : il lui faut 1) une structuration politique, 2) un type prévalent ou en tout cas plébiscité d'organisation institutionnelle, 3) un ensemble de techniques thérapeutiques et de travail social et enfin 4) la nomination d'un but.

Ce sont alors, au total, quatre signifiants que l'on peine habituellement à situer les uns par rapport aux autres qui sont à mettre sur le devant de la scène : santé mentale dans la communauté, psychothérapie institutionnelle, réhabilitation, rétablissement 3 . Santé mentale dans la communauté, réhabilitation et rétablissement manquent cependant toutes trois d'une théorie de la pratique en équipe. Le refoulement de cet aspect dans les courants récents en santé mentale explique peut-être sa réapparition dans le champ du management de la santé, qui réaffirme ce que les psychiatres français et anglo-saxons avaient repéré dès les années 50, à savoir qu'une réflexion sur la hiérarchie, les réunions, la prise de décisions et les relations d'équipe permet, en améliorant la communication entre professionnels, d'améliorer l'accompagnement global proposé à la personne [START_REF] Haliday | Réunir les équipes pour soigner les patients : comment le savoir-faire psychiatrique peut éclairer les autres disciplines médicales[END_REF].

Ainsi, si la bataille du but de notre système de santé mentale s'est momentanément arrêtée sur le terme de rétablissement, tandis que la querelle des techniques a cédé la place à un relatif éclectisme où beaucoup de thérapeutiques sont tolérées sous réserve que soient dispensés des soins dits de réhabilitation, la question de l'organisation, elle, n'a toujours pas trouvé de réponse satisfaisante [START_REF] Pachoud | Pratiques orientées vers le rétablissement : a-t-on pris la mesure des transformations requises ?[END_REF]. Dans la mesure où nous nous préoccupons avant tout d'organisation, dans ses aspects établissementaux et institutionnels, nous proposerons de comparer les principes théorico-pratiques de la SMC et ceux de la PI en nous appuyant sur la littérature disponible au sujet de chacun de ces deux courants.

Les principes de la SMC

On pourrait avancer que le courant de la santé mentale dans la communauté repose sur sept grands principes. Sans prétendre à l'exhaustivité, cette liste espère faire entendre à la fois leur intérêt et leur oubli des mécanismes psychologiques présidant aux relations -Deuxièmement, le soin psychiatrique n'a pas le monopole de l'effet « thérapeutique » ou du potentiel de rétablissement dans le courant de la santé mentale communautaire.

La liberté, le lien social, l'obtention d'un logement et d'un travail peuvent être considérés comme thérapeutiques [START_REF] Morin | De quelques théories et pratiques en santé mentale communautaire[END_REF]. Plus que le terme « thérapeutique », on cherchera à résoudre les problèmes pragmatiques liés au fonctionnement quotidien de tout usager. C'est dans cet objectif de réadaptation que s'insère la réhabilitation psychosociale.

-Troisièmement, la SMC suppose que l'usager de tous les services proposés se trouve au centre des préoccupations des professionnels, ou, comme il a été formulé plus récemment, qu'il soit lui aussi considéré comme un partenaire de ses soins et de son accompagnement. Le mode d'action privilégié des professionnels de santé ou du champ éducatif doit toujours être celui du travail vers l'empowerment de la personne [START_REF] Caria | Passer de l'asile à la Cité, de l'aliéné au citoyen : un défi collectif[END_REF]. Cela situe le respect des droits de l'homme, des droits du patient et de sa volonté comme priorité de toute intervention de quelque champ que ce soit et vise, dans les relations interpersonnelles de l'usager avec les professionnels, à diminuer l'inégalité relationnelle basée sur une inégalité supposée des savoirs. Les commissions des usagers dans les établissements hospitaliers sont un exemple de ce principe politique.

-Quatrièmement, le champ de l'entraide entre pairs dépasse la seule constatation clinique pour être théorisé et intégré au dispositif de soin. La dissémination du savoir expérientiel de l'usager, le soutien aux GEM voire la professionnalisation de l'entraide grâce au diplôme de médiateur de santé-pair [START_REF] Demailly | Les médiateurs pairs en santé mentale. Une professionnalisation incertaine[END_REF] transforment une connaissance indissociable du sujet malade en un objet d'apprentissage qui va plus loin que le simple témoignage, ce qui justifie également la présence de patients-formateurs dans les cursus des étudiants en santé 4 .

-Cinquièmement, l'accompagnement global de tout usager doit avoir lieu dans la communauté, ce que l'on résume par le terme -pourtant impropre -de désinstitutionalisation [START_REF] Haliday | Peut-on réhabiliter le concept d'institution en psychiatrie ? L'Évolution Psychiatr[END_REF]. Une attention permanente est dévolue à ce que l'usager ne soit pas systématiquement réintégré dans des structures de secteur ou des établissements médico-sociaux, c'est-à-dire rendu à nouveau potentiellement dépendant d'une action professionnelle. L'espace où doit résider l'usager est avant tout son domicile, ce qui implique une possibilité de circuler librement dans la ville et d'utiliser, comme les citoyens ordinaires, des dispositifs dits « de droit commun ».

-Sixièmement, les méthodes utilisées pour aller dans le sens du rétablissement du patient ou de l'usager doivent être variées. En santé mentale communautaire, l'usager doit pouvoir effectuer des choix éclairés et informés entre plusieurs possibilités de thérapies, activités etc., selon ce qui convient le mieux à son processus de rétablissement, et sans présager des solutions qu'il pourrait trouver en dehors des systèmes traditionnels de soins et d'accompagnement.

-Septièmement, ce que souhaite la santé mentale communautaire pour un usager donné, c'est son rétablissement, dans des termes autant que possible décidés par lui et non par les professionnels qui l'accompagnent [START_REF] Pachoud | Se rétablir de troubles psychiatriques : Un changement de regard sur le devenir des personnes[END_REF]. Ce rétablissement consiste à pouvoir créer et maintenir des relations sociales, notamment familiales (qu'il s'agisse de renouer avec sa famille ou d'en fonder une), ainsi qu'à ressentir son utilité sociale. Sauf à accuser la SMC d'être la cause de la réduction des lits et des budgets alors qu'elle n'en est, au pire, que l'occasion 5 , et alors même qu'elle a du mal à s'implanter en France [START_REF] Demailly | Pourquoi la psychiatrie sociale et communautaire a-t-elle du mal à s'implanter en France ?[END_REF], il est difficile de s'opposer à ces principes. Un aspect toutefois manque : sont traitées les techniques, thérapeutiques ou non, visant la réadaptation et dans un but à long terme de rétablissement. Sont posés les droits du patient, sa nécessaire prise de pouvoir dans le système, les rapports qu'il peut entretenir avec les professionnels et avec la Cité. Mais sont occultées du même coup, dans les propositions politiques de la SMC, les conditions psychologiques des relations interprofessionnelles, tout comme le rétablissement, même dans les manuels de bonnes pratiques les plus aboutis [START_REF] Slade | 100 ways to support recovery[END_REF], ne parle jamais que de la relation des professionnels aux usagers ou des usagers entre eux.

Les principes de la PI

Les principes fondamentaux de la P.I., que l'on peut aussi appeler « opérateurs » ou « concepts opératoires » [START_REF] Michaud | un pari nécessaire: de la notion d'institution à la psychothérapie institutionnelle[END_REF], sont à notre sens au nombre de huit. Leur intérêt principal réside en ce qu'ils n'apparaissent ni nouveau ni surprenants aux professionnels de terrainpreuve, pensons-nous, que ceux-ci pratiquent intuitivement, de façon semi-consciente à partir -Cette distinction initiale permet de prendre en considération le « coefficient thérapeutique » de chacun des actes de la vie quotidienne, qui contribue à redonner leur place à des professionnels souvent écartés du travail d'équipe comme les ASH et 5 Ce type d'accusation a plutôt été porté au début de la décennie 2000, dans des termes parfois violents [START_REF] Dissez | À propos du rapport de mission « Piel-Roelandt[END_REF]. les secrétaires, mais aussi aux usagers eux-mêmes au motif qu'ils peuvent avoir une action thérapeutique dont il importe de tenir compte.

-Le potentiel thérapeutique de la situation s'orchestre en étant « avec » et en faisant ensemble : ce sont les modes relationnels principaux entre soignants et soignés préconisés par la P.I., qui sont rendus possibles par l'organisation commune d'événements ou la création d'associations qui imposent de rebattre les cartes des statuts au profit d'une égalité des contributions dans les projets collectifs, -Faire de la décision une fonction exercée par ce collectif dans les temps de réunions, ce qui concerne tout autant les réunions soignants-soignés, lorsqu'une association existe, que les relations entre soignantspoussant ainsi à la distinction et la théorisation des concepts de décision et de responsabilité, -Promouvoir, autant que possible, une liberté de circulation géographique qui respecte les droits des usagers tout en ne déstabilisant pas les équipes, passant par une liberté de parole et de verbalisation des éprouvés de chacun, entre autres dans les réunions précédemment mentionnées, -Répartir la fonction d'accueil sur l'ensemble du collectif soignants-soignés, afin de garantir qu'à chaque admission vient s'ajouter le supplément relationnel qui permet le sentiment d'habiter et le partage de moments de vie quotidienne avec d'autres, -Promouvoir une réflexivité chez les soignants afin qu'ils n'aliènent pas les usagers dans leurs propres émotions et idéaux, impliquant d'ouvrir des espace-temps dédiés à l'élaboration de leurs éprouvés dans le soin, mais aussi de les accompagner lorsque ceux-ci sont confrontés à des échecs ou à des absences de demande qui les touchent dans leur identité professionnelle, -Et finalement, « greffer » de l'ouverture : ouverture psychique des personnes soignées sur le groupe et l'extérieur tout d'abord, afin de contrecarrer les effets de repli de certaines pathologies chroniques ; ouverture des institutions sur la cité ensuite, pour éviter les effets aliénants liés aux fantasmes sur les troubles psychiques qui mènent inévitablement à la stigmatisation.

Discussion : le CLSM comme exemple de convergence entre PI et SMC

Les complémentarités voire les similitudes entre SMC et P.I. telles qu'elles sont présentées ci-dessus ne sont pas immédiatement frappantes : sous couvert d'un vocabulaire différent il serait facile de croire qu'elles ne parlent pas de la même chose ou ne s'attachent pas aux mêmes objets. On s'accordera toutefois à dire que le travail en réseau des professionnels et la variété des techniques thérapeutiques ou sociales utilisées ne peuvent produire le meilleur des effets que lorsque la parole de tous est écoutée, valorisée au sein de réunions pluri-professionnelles, ce qui nécessite d'entendre que le statut d'un professionnel n'est pas directement corrélé à l'importance que celui-ci prendra dans le processus de rétablissement d'un patient ou d'un usager, et laisse une place à l'entraide entre pairs. De même, psychothérapie institutionnelle et santé mentale dans la communauté insistent, à raison, sur la grande valeur de la vie quotidienne : la première lorsqu'elle postule aux actes de la vie quotidienne un coefficient thérapeutique, la seconde lorsqu'elle soutient que citoyenneté, liberté, relations sociales dans la communauté peuvent être thérapeutiques au même titre que le soin. Nos deux courants s'accordent également sur le fait que la librecirculation est fondamentale ; il nous faut ici affirmer que la psychothérapie institutionnelle n'a jamais volontairement borné cette libre-circulation à l'hôpital seul, et qu'une partie de l'hospitalo-centrisme qu'on lui attribue découle d'un malentendu quant à la définition d'une « institution » [START_REF] Haliday | Peut-on réhabiliter le concept d'institution en psychiatrie ? L'Évolution Psychiatr[END_REF] 6 . Ces deux courants souhaitent, plus largement, faire prendre conscience aux professionnels que leur action, aussi bienveillante soit-elle, peut être à leur insu pétrie de préjugés et de représentations aliénantes de la maladie mentale [START_REF] Deliot | Bientraitance et psychiatrie. Comment changer l'ordre du discours ?[END_REF][START_REF] Mornet | aliénation sociale[END_REF]. Plus encore, ils partagent un postulat fondamental, d'une grande force théorico-pratique, à savoir que l'organisation des soins prime sur la technique soignante.

  avec la psychothérapie institutionnelle (PI) telle qu'elle a été proposée par Lucien Bonnafé est restée célèbre : « changer le système ségrégatif institué, pour l'humaniser. Par des voies convergentes : à la fois, travailler dans et avec le système relationnel sur-aliénant, aliéniste ou asilaire, qui a été fabriqué dans cet ordre du rejet ; faire ce travail pour y détruire les systèmes institués de gestion de la ségrégation et bâtir leur contraire. D'où la perspective dite : « psychiatrie, ou psychothérapie, institutionnelle ». A la fois, travailler dans et avec le système aliénant dit, dans la tradition aliéniste : « monde extérieur » ; y faire ce travail pour détruire les mentalités et les procédures, et bâtir leur contraire. D'où la perspective dite : « Psychiatrie de secteur ». » [3, p.

  interprofessionnelles : -Premièrement, la santé mentale communautaire implique que la psychiatrie renonce à se proposer comme solution unique pour l'accompagnement d'un patient. Cette idée d'« être partenaire » au lieu d'« avoir des partenaires » [14] laisse à d'autres professionnels que ceux de la discipline psychiatrique la possibilité d'offrir des services de prévention et de post-cure ; elle prône la coordination et la coopération entre secteurs sanitaire, médicosocial, social et de droit commun, sans définir les rouages psychologiques de cette coordination -elle n'en définit que les outils, dont les Conseils Locaux de Santé Mentale (CLSM) font partie.

  d'eux, dans les limites de leurs moyens et de leurs possibilités, et ce malgré la disparition progressive d'une référence au concept de transfert qui fonde le lien, essentiel pour la PI, entre clinique individuelle de la psychose et organisation collective. Nous présentons ici ces opérateurs dans un langage à visée vulgarisatrice, parfois quelque peu éloigné, donc, de leurs racines politique et psychanalytique, de façon à gommer le risque anachronique de notre démarche de comparaison avec la SMC : -Chaque professionnel peut opérer une gymnastique mentale entre son statut, sa fonction et ses divers rôles sociaux , afin de travailler à partir d'une hiérarchie fonctionnelle complétant la hiérarchie statutaire prévue par l'organigramme de son établissement. Cette gymnastique concerne aussi les usagers, qui ne sont donc pas réduits à leur statut de patients.

  Les problèmes posés par la création et l'animation des CLSM fournissent un bon exemple de synergie possible entre PI et SMC. Né d'une volonté de déplacer le coeur de la santé mentale dans la cité, un CLSM reproduit, dans ses réunions, les mêmes interactions qu'une équipe pluridisciplinaire dans une structure donnée : chaque volet de la vie de l'usager s'incarne dans une ou deux structures qui enverront des professionnels de leurs équipes pour en témoigner et interpeller leurs collègues au sujet d'autres volets du prendre soin global de la personne concernée. Le CLSM a donc un fonctionnement de méta-équipe, sorte d'instance délégative où se rejouent des alliances et des conflits inter-institutionnels quotidiens. C'est à ce titre qu'il incarne les principes politiques tels qu'énoncés par la SMC, mais aussi les opérateurs du travail de soin et d'accompagnement tels que formulés par la psychothérapie institutionnelle. Un CLSM est ainsi un porte-drapeau de l'idée, partagée entre SMC et PI, qu'il ne se passe rien sans coordination inter-institutionnelle et que celle-ci relève d'un savoirfaire particulier… dont le creuset se trouve, pensons-nous, dans les élaborations et nombreux retours d'expériences de la réforme psychiatrique d'après-guerre. En poussant au partenariat, tout CLSM contribue à réaliser le projet du secteur [25]. Il le fait advenir par sa pratique même, au moment où il se réunit et dans les effets d'après-coup de ces rencontres et projets communs. On pourrait finalement avancer que c'est précisément parce que l'ensemble des personnes qui le constituent incarne une véritable « équipe médicosociale de secteur » au sens de la circulaire du 15 mars 1960 que le mot de « secteur » n'est plus dit et que le concept semble oublié. En irait-il de même pour la psychothérapie institutionnelle, dans la mesure où un CLSM, dispositif-clé de la SMC et adjuvant de la mission de secteur, ne peut fonctionner qu'à condition que soient soignées les relations interinstitutionnelles ? Conclusion Pour revenir à notre hypothèse de départ, selon laquelle le réel avènement du projet sectoriel serait à trouver dans un croisement entre psychothérapie institutionnelle et santé mentale dans la communauté, il nous semble qu'il faut bien se garder de considérer la relative absence du mot de « secteur » dans les discours publics comme une disparition de la chose. L'« esprit du secteur », pour reprendre l'expression d'Hubert Mignot [in 26], se développe aujourd'hui plus que jamais, malgré l'éclosion parallèle de nombreux centres experts dont l'échelle de recrutement est de la taille d'un département voire d'une Région. Plus que le résultat d'expériences pionnières et d'actions décisives inscrites dans des circulaires, des arrêtés et des lois, on gagne à considérer la sectorisation comme un processus de « transformation silencieuse » du système de soins relativement abouti puisque son esprit est devenunous reprenons ici les mots du philosophe François Jullien [27] au sujet de l'efficacité en diplomatie -« manifeste sans avoir à se montrer » (p.76). Dans un champ de la santé mentale toujours fortement déterminé par le découpage sectoriel, et dont l'objectif est « d'aider le malade mental à garder sa place dans la communauté des hommes et lui permettre, dans a mesure du possible, d'y restaurer son autonomie » [26, p. 19], psychothérapie institutionnelle et santé mentale dans la communauté luttent toutes deux, à leur manière, contre la sur-aliénation sociale que subissent encore de toutes parts les personnes passées un jour ou l'autre par la psychiatrie. Au regard de leurs multiples convergences, il semble possible de ré-affirmer, avec Pierre Delion, que la psychothérapie institutionnelle est « une méthode de navigation sur l'océan de la psychiatrie contemporaine » [28], car elle apporte une réflexion sur les conditions du travail collectif en milieu de soins complémentaire à la vision politique et citoyenne de la SMC, et contribue ainsi à faire advenir le projet sectoriel initial. L'esprit du secteur se déploie aujourd'hui dans le maillage inter-institutionnel que les différents acteurs du soin et de l'accompagnement construisent au quotidien ; la SMC et la PI peuvent l'enrichir, conjointement, de leurs élaborations théorico-pratiques. Liens d'intérêt : l'auteur déclare ne pas avoir de conflits d'intérêt en lien avec cet article. Remerciements : l'auteur remercie chaleureusement Thomas Rocca et Marie Denisot pour leur invitation, et Jacques Hochmann pour son retour bienveillant sur les élaborations ici présentées. 31. GTPSI. Position du psychiatre. Paris: Editions d'Une; 2019. 212 p.

Nous faisons ici référence au discours de Frédéric Valletoux, président de la Fédération Hospitalière de France, lors de la conférence inaugurale du congrès Hôpital Expo du 29 mai 2018. Il y disait ceci, en présence de la Ministre : « Vous le savez tous, la psychiatrie a été précurseur en matière d'organisation territoriale et de prise en charge en ambulatoire […] ». Disponible en ligne : https://toute-la.veille-acteurs-sante.fr/98310/phw-discoursinaugural-du-president-de-la-fhf/. Consulté le 12/02/20.

Aucun d'entre eux ne peut toutefois être présenté comme un monolithe, car tous sont traversés par des débats sur leurs racines, leurs aspirations et leurs positionnements vis-à-vis des évolutions des politiques de santé mentale. Si par commodité de langage nous les présentons au singulier, nous les considérons comme des corpus de principes théorico-pratiques possédant une certaine diversité interne.

Nous nous référons ici notamment à l'expérience de l'Université des patients[START_REF] Fleury | Une école française du soin ? Analyse de deux cas d'innovation socio-thérapeutique : l'Université des patients et la chaire de philosophie à l'hôpital[END_REF].

Oury était explicite à ce sujet en 1962, dans les réunions du GTPSI : « Les institutions… C'est parce qu'en 1960 nous avions centré le problème sur « l'institution hospitalière » d'une façon très précise. Le problème nous semblait trop vaste pour l'étendre aux dispensaires, etc. Il faut centrer le problème sur l'institution hospitalière, c'est ainsi qu'on trouvera des éléments structuraux qui serviront pour les réunions avec les assistantes sociales, etc. » [31, nous soulignons].