L’actualité numérique des industries de santé

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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 par semaine).

    Une précision "supérieure à 79%" pour l'algorithme

    La polysomnographie a été réalisée sur une nuit complète en même temps qu'un oxymètre relevait les données et, connecté à un smartphone par bluetooth, les transmettait à un cloud pour qu'elles soient ensuite traitées de manière automatique par l'algorithme, qui donnait une estimation de l'indice d'apnées-hypopnées (IAH).

    Les résultats indiquent globalement que l'algorithme avait une précision supérieure à 79% pour l'ensemble des SAHOS de différentes sévérités. Cette précision était de 88,2% pour un IAH de plus de 10 arrêts respiratoires par heure (apnées sévères), avec une spécificité particulièrement élevée (92,7%) et une sensibilité de 73,5%.

    En prenant un IAH de 1 comme seuil, le taux de faux-négatifs était seulement de 4,7%, avec 0,6% de cas ayant en réalité un SAHOS modéré à sévère.

    Malgré les limites de cette étude, liées notamment aux résultats provenant d'un seul appareil et de mesures réalisées sur une seule nuit, elle apporte une première démonstration de la précision diagnostique d'un oxymètre portable dont les données peuvent être analysées à distance par un algorithme de machine learning, concluent les chercheurs.

    A terme, il s'agit de proposer une approche qui pourrait surmonter les difficultés d'accès aux centres pédiatriques du sommeil et réduire les coûts du diagnostic du SAHOS chez l'enfant, commentent-ils.

    (ERJ, vol.53, n°2, 21 février)

    Luu Ly Do Quang

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