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    Etudes

    IA: efficacité d'un algorithme pour détecter les apnées du sommeil chez l'enfant (étude)

    LONDRES (TICpharma) - Les données d'oxymétrie relevées au cours d'une nuit à domicile peuvent être envoyées dans un cloud pour analyse par un algorithme de "machine learning", qui donne un diagnostic fiable d'apnées obstructives du sommeil chez l'enfant, selon une étude de chercheurs chinois, espagnol et américain.

    Le sous-diagnostic du syndrome d'apnées-hypopnées du sommeil (SAHOS) chez l'enfant qui ronfle est notamment lié à une difficulté d'accès aux centres du sommeil pour réaliser une polysomnographie. Ces centres sont en effet en nombre insuffisant partout dans le monde, indiquent Zhifei Xu de l'hôpital des enfants de Pékin et ses collègues dans l'European Respiratory Journal (ERJ).

    Pour pallier ce problème, l'oxymétrie nocturne a été proposée comme un outil de dépistage chez des enfants symptomatiques. Cette approche s'est répandue alors que sa sensibilité est limitée et qu'elle manque de fiabilité concernant les cas extrêmes.

    Les chercheurs ont développé un algorithme de machine learning (ou apprentissage automatique) qui a permis d'identifier avec précision la sévérité des apnées obstructives du sommeil chez des enfants qui ronflent.

    Dans leur étude monocentrique, ils ont poursuivi cette approche diagnostique en testant la performance de cet algorithme vs la polysomnographie en centre auprès de 432 enfants de 2 à 15 ans adressés avec une suspicion de SAHOS à cause de ronflements réguliers (au moins trois nuits

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    Luu Ly Do Quang

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