La promesse de base est séduisante : une nuit de sommeil, et de quoi réaliser des diagnostics de manière très efficace sur tout un ensemble de pathologies. Cette prouesse est décrite dans une étude parue dans Nature Medicine qui détaille le fonctionnement d’une intelligence artificielle nommée SleepFM.
Le principe de cette IA est d’analyser les différents signaux produits lors d’une nuit de sommeil. Juste en collectant les données d’une personne pendant son sommeil, elle doit être capable d’identifier si elle est exposée à des troubles au niveau des reins, un risque d’attaque cardiaque, ou encore une démence, et ce même à des stades très précoces ou aucun diagnostic clinique n’a encore été posé.
585 000 heures d’analyse
Mais comme souvent avec l’IA, l’important ici n’est pas réellement la capacité d’analyse, mais plutôt l’expérience accumulée. En clair : comment SleepFM a été entraîné pour pouvoir devenir ce Dr. House multi-tâche et ultra-performant ? La réponse en un mot : polysomnographie.
Il s’agit d’un examen médical assez courant où l’on enregistre plusieurs variables chez un individu durant son sommeil. Cela implique notamment le rythme de la respiration, du cœur, ou encore l’activité musculaire et cérébrale. Le but étant d’identifier certains troubles du sommeil comme l’apnée ou les autres anomalies qui peuvent gâcher les nuits de tout un chacun.
Mais si les données récupérées lors de ces examens sont nombreuses, et souvent cruciales pour diagnostiquer un individu, elles ne sont pas utilisées à leur plein potentiel, car il est difficile de standardiser le tout et d’en tirer des généralités.
C’est là qu’intervient SleepFM qui a ingurgité pas moins de 585 000 heures de polysomnographie, le tout récupéré sur 65 000 participants afin d’avoir une idée plus précise de la structure d’un sommeil et pouvoir ainsi identifier des maladies, ou des risques de maladies à partir de toutes ces données.
Des limites, mais un grand potentiel
Au final, le modèle promet de pouvoir identifier pas moins de 130 pathologies, dont plusieurs qui peuvent être mortelles, avec un taux de précision supérieur à 75 % pour la démence, les infarctus, les maladies chroniques du rein, les accidents vasculaires cérébraux, ou encore la fibrillation auriculaire (un trouble du rythme cardiaque).
Pour être si performant, SleepFM mêle les données du polysomnographe avec l’âge, le sexe et l’ethnie des participants afin d’affiner les prédictions et d’établir des données statistiques sur le type de population le plus à même de développer tel ou tel trouble.
Mais si le modèle est prometteur, il reste encore quelques étapes pour pouvoir le rendre complètement opérationnel. Sur la base de données notamment : puisque l’essentiel des enregistrements utilisés proviennent de personnes qui suspectaient déjà des troubles du sommeil pour se lancer dans un tel examen, ce qui crée un biais non représentatif de l’ensemble de la population.
Cela dit, les auteurs de l’étude sont confiants sur le fait que ce type d’analyse non-invasive pourrait s’avérer crucial à l’avenir pour détecter de nombreux troubles de façon précoce, et l’ajout de nouvelles données rendrait le modèle encore plus performant.
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