[Fin de projet] L’intelligence artificielle : un futur allié pour la détection du syndrome d’apnée du sommeil

Le projet ARI-SOM, qui visait le développement d’un algorithme d’intelligence artificielle pour détecter le syndrome d’apnée du sommeil grâce à la reconnaissance de sons et bruits, vient de se terminer. La collaboration entre les partenaires, l’entreprise OSO-AI et le CHU de Brest, a été fructueuse. Le projet était financé grâce à l’appel à projet « Transfert de technologies » de la Région Bretagne. Il a été accompagné lors de son montage et pour son suivi par l’équipe de Biotech Santé Bretagne.

Assister la détection des apnées du sommeil

Le diagnostic et le suivi de l’apnée du sommeil exigent souvent l’intervention de centres spécialisés, malheureusement surchargés, ce qui peut entraîner des délais d’attente pouvant atteindre 12 mois pour obtenir un rendez-vous. Conscients de cette problématique, l’entreprise OSO-AI et le CHU de Brest, partenaires depuis 2020, ont entrepris de trouver une solution visant à simplifier et accélérer le parcours de soin des patients.

OSO-AI possède déjà une solide expertise en analyse sonore grâce à l’intelligence artificielle. L’entreprise a en effet mis au point ARI (l’oreille augmentée des soignants), un dispositif capable de détecter des événements indésirables dans les établissements médico-sociaux. Ce dispositif utilise un boîtier placé à proximité du patient, combiné à une reconnaissance intelligente des sons et des bruits.
Dans le cadre du projet ARI-SOM, le CHU de Brest a fourni 1158 heures d’enregistrements du sommeil de 134 patients ayant subi une polysomnographie, un examen médical qui enregistre le sommeil, la ventilation et les mouvements corporels durant la nuit. « Ces données, soigneusement annotées par nos professionnels de santé, ont permis à OSO-AI de développer un nouveau modèle d’algorithme d’intelligence artificielle basé sur le deep learning » explique Luc Le Pape, manager de projets innovants au CHU de Brest.

« Le modèle d’algorithme d’intelligence artificielle basé sur le deep learning que nous avons développé est capable de détecter les apnées du sommeil avec une précision de 92 %. »

Killian Perennes, data scientist chez OSO-AI
Matrice de confusion : classification des pathologies – ©OSO-AI – W.INN

L’intelligence artificielle facilite la pratique médicale

Le modèle développé dans le cadre du projet ne remplace pas le diagnostic médical, mais il détecte des anomalies dans les sons émis par le patient pendant son sommeil, comme un arrêt prolongé de la respiration. Ce dispositif enregistre les sons et identifie les anomalies, offrant ainsi aux médecins des données précieuses pour établir un diagnostic. Il s’agit d’une solution non invasive, sans capteurs à fixer sur le patient, puisque le dispositif consiste en un simple boîtier placé dans la pièce où se déroule l’examen.

« Le projet ARI-SOM représente les prémices du développement d’un dispositif de diagnostic médical et de suivi à distance pour le syndrome d’apnée du sommeil. »

Docteur Émeline Le Cadet, neurologue au CHU de Brest

Ce dispositif, simple d’utilisation et capable de détecter les événements respiratoires, pourrait permettre un dépistage précoce du syndrome d’apnée du sommeil. En conséquence, il pourrait réduire les délais d’attente pour des examens comme la polygraphie et la polysomnographie, et éviter des hospitalisations. De plus, il offrirait une solution économique pour le suivi à distance des patients à domicile, grâce à un boîtier captant les sons.

Estimation des indices d’apnées hypopnées par patient – ©OSO-AI – W.INN

Vers une meilleure compréhension du sommeil

OSO-AI a étendu les tests de son modèle à des environnements sonores plus complexes que celui du CHU, notamment dans des EPHAD et des établissements spécialisés. Les résultats se sont révélés concluants et OSO-AI prévoit de poursuivre sa collaboration avec le CHU pour affiner le modèle, cette fois en se concentrant sur la détection de la qualité du sommeil chez les enfants en situation de handicap.

« Ces collaborations nous permettent de continuer à perfectionner notre modèle, enrichissant ainsi notre compréhension du sommeil et de sa qualité » explique Hélène Colin, cheffe de projets chez OSO-AI.


💡 En savoir plus sur le projet ARI-SOM :

  • Hélène Colin, Cheffe de projets chez OSO-AI > helene.colin@oso-ai.com
  • Luc Le Pape, manger de projets innovants au CHU de Brest > luc.lepape@chu-brest.fr

En savoir plus sur l’accompagnement des projets par Biotech Santé Bretagne :

  • Jocelyne Le Seyec, chargée de projets biotech santé > jocelyne@biotech-sante-bretagne.fr

Publié le 12/09/2024

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