Une équipe de recherche internationale a développé un logiciel innovant de détection de l'apnée obstructive du sommeil (OSA), basé sur l'Intelligence Artificielle, dans lequel les personnes arrêtent de respirer pendant environ 10 secondes ou plus lorsqu'elles sont endormies.

La technologie peut être utilisée pour développer une application mobile permettant d'identifier la maladie dans laquelle les patients arrêtent de respirer pendant 10 secondes ou plus pendant qu'ils dorment

La prévalence de ce syndrome augmente dans la population en général - en particulier les hommes et les personnes en surpoids.

Le SAOS se caractérise par un arrêt de la respiration pendant la nuit et une baisse du taux d'oxygène dans le sang. Le syndrome provoque fatigue et somnolence pendant la journée, ce qui peut entraîner une inefficacité et des accidents au travail et, dans certains cas, des accidents de la route. Le SAOS augmente également le risque de développer un diabète et des maladies cardiovasculaires, voire la maladie d’Alzheimer.

"Le modèle est un outil fiable et efficace pour l'identification de l'apnée du sommeil dans de grandes populations", a déclaré le Dr Joachim Behar, qui a dirigé l'étude. Cela pourrait aider le dépistage de la maladie, a-t-il déclaré lors d'une interview téléphonique.

Ce modèle peut être utilisé pour développer une application mobile, et il pourrait éventuellement être nécessaire de procéder à une analyse précise de l'OSA, a-t-il déclaré.

Les résultats des chercheurs ont été publiés dans la revue en libre accès EClinicalMedicine du groupe Lancet. L'équipe comprenait des chercheurs de l'Université d'Oxford au Royaume-Uni, de l'Université fédérale de São Paulo, de l'Université Emory et de la Georgia Tech University à Atlanta, aux États-Unis.

"L'apnée du sommeil peut être traitée efficacement, mais beaucoup de personnes ne sont pas diagnostiquées", a déclaré le Pr Behar.

La technologie utilisée pour diagnostiquer le syndrome dans les laboratoires du sommeil, appelée polysomnographie, enregistre les ondes cérébrales et le niveau d'oxygène dans le sang, la respiration et les mouvements des yeux pendant le sommeil.

Bien que la polysomnographie soit efficace pour diagnostiquer la maladie, elle n’est pas largement disponible en raison de ses coûts prohibitifs. Le SAOS peut également être diagnostiqué avec une polygraphie ventilatoire à domicile ; bien que cette option ne soit pas sans coût, elle est facilement accessible à la population générale à risque. Les méthodes de diagnostic moins coûteuses, basées sur des questionnaires et la morphologie des voies respiratoires supérieures, ne sont pas assez précises, ont déclaré les chercheurs.

L'étude a porté sur 887 sujets appartenant à la population générale de Sao Paulo, au Brésil.

Les données comprenaient des informations sur un certain nombre de facteurs, notamment les niveaux de saturation en oxygène des patients pendant le sommeil, des informations démographiques (telles que l'âge, la taille et le poids) et des informations anthropométriques telles que la dimension du cou.

Les questionnaires standardisés de diagnostic de l'apnée du sommeil, en comparaison, manquaient plus de 15% des cas graves, alors que l'utilisation de l'oxymétrie - un moyen non invasif de surveiller la saturation en oxygène d'une personne - ne détectait que les cas graves, ont indiqué les chercheurs.

L'équipe développée s'appelle OxyDOSA et les chercheurs l'ont mise à disposition pour des recherches ultérieures.

Certaines sociétés, comme Itamar Medical ont déjà développé des polygraphes pour surveiller l'apnée du sommeil. L'appareil mesure le flux de sang dans les artères pour déterminer la force de travail du cœur pendant le sommeil. La technologie, appelée PAT - Périphérique artériel périphérique - évalue la fonction artérielle, la vitesse et la santé du flux sanguin, et le dispositif, appelé WatchPAT, déclenche une alarme lorsque le flux sanguin augmente lorsque le cœur est surmené. dort, indiquant la présence et le degré d’apnée du sommeil sur la base d’algorithmes développés par la société.

Le logiciel développé par l'équipe dirigée par le Technion serait complémentaire à de tels dispositifs, a déclaré le Pr Behar.