SOMMEIL : L’IA offre une photographie à la fois fine et globale de ses phases
Ce nouveau modèle d'intelligence artificielle (IA) développé à la Mount Sinai School of Medicine analyse le sommeil avec une grande précision et une grande facilité : l’outil, présenté dans la revue Sleep, livre les données cérébrales, motrices, cardiaques et respiratoires d’une nuit de 8 heures, en génère une synthèse qui permet de définir, précisément, les différentes phases de sommeil pour chaque individu. Cette nouvelle technologie qui décrypte en profondeur le sommeil, va permettre non seulement de mieux détecter et diagnostiquer ses troubles mais aussi d'évaluer leur implication dans de multiples autres problèmes de santé.
L’architecture de l’outil est très similaire à celle utilisée par les grands modèles de langage comme ChatGPT, mais est adaptée au décryptage d’une nuit de sommeil entière. Cet outil a été nourri de pas moins de 1.011.192 heures de sommeil et des caractéristiques (polysomnogrammes) dont les signaux physiologiques clés, notamment l'activité cérébrale, le tonus musculaire, la fréquence cardiaque et les schémas respiratoires.
Le modèle résultant ou « patch foundational transformer for sleep » (PFTSleep),
analyse les ondes cérébrales, l'activité musculaire, la fréquence cardiaque et les schémas respiratoires ce qui permet d’identifier et de qualifier les phases du sommeil plus efficacement que les méthodes traditionnelles. Il simplifie ainsi l'analyse du sommeil, réduit la marge d’erreur ou d’incertitude et promet de futurs outils cliniques et de recherche plus performants.
L'analyse actuelle du sommeil repose souvent sur l'évaluation « manuelle » par des experts de courts segments de données ou sur l'utilisation de modèles d'IA encore incapables d'analyser toute une nuit de sommeil dans son ensemble.
La nouvelle approche, développée à partir de milliers d'enregistrements du sommeil, offre une capacité de reconnaissance et de diagnostic plus fine et plus globale à la fois, des habitudes et rythmes du sommeil tout au long de la nuit, en fonction, le cas échéant de contextes différents, offrant ainsi une méthode à la fois standardisée et évolutive pour la recherche sur le sommeil et ses applications diagnostiques et cliniques. Ainsi, contrairement aux modèles d'IA traditionnels, qui n'analysent que de courts segments de 30 secondes, ce nouveau modèle prend en compte l'ensemble de la nuit de sommeil et capture des schémas plus détaillés et plus nuancés.
L’un des auteurs principaux, Benjamin Fox, chercheur à l'Icahn School of Medicine du Mount Sinai, parle
« d'une avancée majeure dans l'analyse et l'interprétation du sommeil assistées par l'IA ».
Les applications cliniques sont nombreuses, parmi lesquelles la détection de l'apnée du sommeil ou l'évaluation des risques pour la santé, liés à la qualité ou au manque du sommeil.
« L'IA pourrait transformer notre façon d'étudier et de comprendre le sommeil », déclare le co-auteur, Ankit Parekh, professeur de médecine du sommeil à l’Icahn School. « Notre prochain objectif est d'affiner la technologie pour des applications cliniques, comme l'identification plus efficace des risques liés aux troubles du sommeil ».
« L’idée n’est pas de remplacer pas l'expertise clinique.
Au contraire, il s’agit d’apporter une aide précieuse aux spécialistes du sommeil, dans l'analyse du sommeil, grâce à cette nouvelle capacité d’analyse de nuits entières ».
Source: Sleep 13 March, 2025 DOI:10.1093/sleep/zsaf061 A foundational transformer leveraging full night, multichannel sleep study data accurately classifies sleep stages
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Cette actualité a été publiée le 18/06/2025 par
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