Aller au contenu Aller au menu Aller à la recherche

Apnée du sommeil : des données vous en rêviez !

accès rapides, services personnalisés

Rechercher

Recherche détaillée

Apnée du sommeil : des données vous en rêviez !

Monitorer le sommeil

Vous avez des difficultés à trouver le sommeil ? Vos phases de repos sont insuffisamment réparatrices ? Prenez garde ensuite à la baisse de la vigilance sur la route ou dans votre environnement professionnel ! Andrea Pinna, maître de conférences UPMC au laboratoire d’informatique de Paris (LIP6, UPMC/CNRS) et le Dr Carole Philippe du service des pathologies du sommeil (Groupe Hospitalier Pitié Salpêtrière), veillent et analysent, avec ses collègues du groupe hospitalier de la Pitié-Salpêtrière, des centaines de données enregistrées au cours de vos nuitées.

 

Que se passe-t-il quand nous dormons ?

Andrea Pinna. Le sommeil est loin d’être un fleuve tranquille ! Parmi les nombreuses pathologies liées au sommeil, le syndrome d’apnées du sommeil (SAS) est relativement fréquent : il touche environ 4% des hommes et 2% des femmes en France, soit 1 à 3 millions de patients. On l’associe le plus souvent à une importante morbi-mortalité dominée par l’augmentation du risque cardiovasculaire (infarctus, accident vasculaire cérébral) et du risque accidentel (travail ou circulation routière).

 

Ce syndrome se caractérise par la répétition de diminutions et/ou d’arrêts du flux aérien au cours du sommeil. Ces événements respiratoires anormaux qui provoquent une chute du taux en oxygène, perturbent l’architecture du sommeil (fragmentation, désorganisation et baisse de son efficacité).

 

Si nous dormons peu ou mal, les conséquences sur notre quotidien peuvent être catastrophiques.

A. P. L’identification des patients atteints de SAS représente un enjeu de santé publique majeur. Or, le SAS est encore sous diagnostiqué. L’analyse des données recueillies doit être conforme aux recommandations établies par nos instances. En France, l’analyse neurologique doit répondre aux critères décrits par l’American Academy of Sleep Medicine, tandis que l’analyse respiratoire doit être conforme à ceux établis par la société de pneumologie de langue française. Nécessité de détailler ? Ces règles constituent une bonne base pour automatiser certaines évaluations afin d'aider l'expert dans une phase de pré-diagnostic.

 

On imagine facilement un patient couvert d’électrodes et de capteurs pour enregistrer ses mouvements ou ses connexions neuronales ? Qu’en est-il du sommeil ?

A. P. La polysomnographie est l’examen de référence pour le diagnostic des troubles du sommeil, en particulier le syndrome d’apnées du sommeil. Il permet le recueil simultané de multiples variables physiologiques, tant respiratoires que neurologiques, et que le médecin doit interpréter visuellement pour établir un diagnostic.

 

L'ensemble des signaux physiologiques utiles à la polysomnographie est hétérogène et multimodal, il faut donc recourir à des techniques de fusion symbolique développées en intelligence artificielle, car elles s'adaptent bien à ce type de contexte. Les symboles, qui représentent la connaissance, bénéficient de l’apport des techniques de représentation des connaissances développées en intelligence artificielle avec les ontologies. De plus, le raisonnement symbolique sur ces ontologies présente l'avantage de pouvoir être appliqué aussi bien au niveau des données recueillies, une fois interprétées, qu'à des niveaux supérieurs, en particulier dans les systèmes d'aide à la décision.

 

En quoi consiste le projet AEP ?

A. P. Les systèmes actuels manquent encore de fiabilité. Le projet AEP (Automated Embedded Polysomnography) vise à mettre au point un système embarqué intelligent pour la classification automatique des stades de sommeil et la détection des apnées prenant en compte les artéfacts des signaux physiologiques et les caractéristiques de l'individu. Ce dispositif médical pourrait être utile à la fois pour l'interprétation des données recueillies, pour la mise en évidence du lien de cause à effet entre les événements du sommeil identifiés sur les tracés physilogiques qui perturbent la qualité du sommeil et pour l'aide au diagnostic.

 

L’idée est de fabriquer un polysomnographe sans fil qui permettra d’enregistrer les signaux physiologiques du sommeil et de les analyser en intégrant une interprétation sémantique automatique. Dans un premier temps, nous nous centrerons sur l’électro-encéphalographie afin d’extraire des caractéristiques symboliques, puis de les fusionner avec celles les autres signaux pris au cours du sommeil (électro-oculographie, électromyographie, électrocardiographie, respiration, oxymétrie…). Il s’agit de fiabiliser la reconnaissance d’anomalies dans le but d’imaginer un système d’alerte. Ce système profitera de la connaissance apportée par les différents signaux enregistrés et aussi des recommandations médicales du domaine dans leur lecture pour l’établissement d’un diagnostic de SAS.

 

Le projet est financé par l’Institut Universitaire d’Ingénierie pour la Santé (IUIS-Sorbonne Universié) et cofinancé par le Labex Smart Human/Machine/Human interactions in the digital society (SMART-Sorbonne Université).

Pour en savoir plus :

Site de la Société française de recherche et médecine du sommeilNouvelle fenêtre

 

Partenaires :

Laboratoire d’informatique de Paris 6 (LIP6)Nouvelle fenêtre

Équipes « Systèmes électroniques »Nouvelle fenêtre et « Agents cognitifs et apprentissage symbolique automatique »Nouvelle fenêtre (A. Pinna, A. Ugon, J.-G. Ganascia, P. Garda)

 

Service des explorations pathologies du sommeilNouvelle fenêtre, Groupe Hospitalier Pitié Salpêtrière (Pr Isabelle Arnulf, Dr Carole Philippe)

 

Laboratoire d'informatique médicale et d'ingénierie des connaissances en e-santé (LIMICS)Nouvelle fenêtre, B. Seroussi, J. Bouaud, K. Sedki



02/02/16