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Selon de récentes analyses réalisées par des professionnels de la santé du sommeil, l'utilisation des technologies d'intelligence artificielle (IA) améliore la médecine du sommeil en rendant les processus de diagnostic et de surveillance de la santé plus efficaces. Bien que ces technologies soient encore en développement, elles sont en bonne voie de fournir un système d'analyse plus rationalisé et centré sur le patient pour les troubles du sommeil. Selon l'American Academy of Sleep Medicine (AASM), les systèmes d'IA permettent une plus grande précision et exactitude dans les tests du sommeil tels que la polysomnographie, la norme d'or des outils de diagnostic des troubles du sommeil. Dans le même temps, la vitesse et l'efficacité de l'apprentissage automatique de l'IA libèrent plus de temps pour les spécialistes qui effectuent les examens, ce qui permet des soins plus ciblés et personnalisés. Des fabricants de CPAP de premier plan comme Philips Respironics ont même développé des plateformes d'IA pour aider le ministère de la Défense (DoD) des États-Unis dans ses efforts pour lutter contre le COVID-19 et réduire la menace de futures pandémies. Et en utilisant ces capacités avancées d'apprentissage automatique sur les systèmes existants, par exemple, pour accéder aux données des appareils smart-CPAP ou des applications de télésurveillance, l'IA peut utiliser l'analyse prédictive pour suivre les risques sanitaires émergents, y compris la non-observance du traitement. En tant que technologie en développement rapide, l'IA a le potentiel de faire progresser et d'accélérer les services de santé du sommeil, en offrant aux patients un accès à plus d'informations, de meilleurs soins et un dépistage diagnostique plus précis.
Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?
L'intelligence artificielle, souvent abrégée en IA, est un terme désignant des programmes informatiques qui apprennent par l'expérience et l'analyse. Appelé apprentissage automatique, ce système d'amélioration au fil du temps permet aux programmes de devenir plus précis en intégrant davantage de données dans leurs processus. C'est ce que l'on entend par « intelligence », car les systèmes sont capables d'« apprendre » de nouvelles informations.
Les grands systèmes d'IA utilisent ce que l'on appelle les «big data» pour effectuer une analyse approfondie de diverses sources d'informations. Cela est particulièrement utile pour les informations difficiles à catégoriser ou à mettre à jour. Par exemple, une chaîne de distribution de produits peut être importante et fluctuer quotidiennement, voire toutes les heures, ce qui nécessite une surveillance des données en temps réel de nombreuses catégories d'informations. Pour ce faire, l'IA utilise des algorithmes sophistiqués pour extraire des types d'informations spécifiques des données, et peut ensuite utiliser ces informations pour aider à la pratique clinique.
Dans le domaine de la santé du sommeil, par exemple, l'un des avantages les plus immédiats de l'IA est l'évaluation et le diagnostic des troubles du sommeil. La polysomnographie, la norme industrielle pour les systèmes de test du sommeil, peut être améliorée davantage en utilisant l'apprentissage automatique de l'IA pour affiner la précision du test. Idéalement, cela pourrait en outre bénéficier au patient en évaluant les problèmes de santé actuels ainsi que le potentiel de conditions comorbides supplémentaires à l'avenir. C'est pourquoi l'IA est si utile dans les diagnostics de santé du sommeil, car les informations évaluées lors des examens du sommeil sont à la fois diverses et hautement spécialisées, consistant en un éventail de critères pour de multiples troubles du sommeil, souvent avec des symptômes qui se chevauchent.
IA et santé du sommeil
En avril de l'année dernière, l'une des plus grandes organisations de santé du sommeil du pays, l'American Academy of Sleep Medicine (AASM) a publié une déclaration de position sur l'utilisation des technologies d'IA en médecine du sommeil. La déclaration, élaborée par le Comité de l'intelligence artificielle en santé du sommeil de l'AASM, souligne à la fois les avantages et les limites de l'IA dans les soins de santé.
« Bien que les applications d'IA qui évaluent le sommeil et les événements associés devraient améliorer l'efficacité des laboratoires du sommeil et fournir de meilleures informations cliniques », indique la déclaration, « l'objectif de l'intégration de l'IA devrait être d'augmenter, et non de remplacer, l'évaluation experte des données du sommeil. » En d'autres termes, les avantages de l'IA sont les plus importants en tant qu'amélioration des systèmes et protocoles existants, plutôt qu'en tant que remplacement des opinions d'experts. Et jusqu'à présent, les applications de santé du sommeil suivent bien les recommandations de l'AASM.
Les deux principales sociétés de fabrication de CPAP, ResMed et Philips Respironics, ont développé des outils d'analyse de données améliorés par l'IA pour évaluer le sommeil et l'état de santé des patients. Un exemple est le Adherence Profiler de Philips Respironics, qui utilise l'analyse prédictive dans un système de gestion des patients basé sur le cloud. L'Adherence Profiler peut suivre l'utilisation de la thérapie par le patient et envoyer des messages automatisés lorsque la non-observance commence à poser problème. Les messages sont envoyés à l'aide d'un logiciel de télésurveillance, mais ils ne remplacent pas les rendez-vous individuels avec les professionnels de la santé. Ils fournissent simplement une réponse de suivi automatisée, que les prestataires de soins de santé peuvent utiliser comme un signal pour une surveillance et une évaluation supplémentaires. Selon les études qui ont testé le système Philips Adherence Profiler, l'outil est non seulement efficace comme prédicteur précoce de l'observance thérapeutique, mais permet également aux professionnels de la santé de concentrer leurs efforts de suivi thérapeutique sur les patients à risque de problèmes d'observance thérapeutique. Et à une époque où la charge de travail augmente dans l'industrie de la santé, les outils qui aident les professionnels de la santé à allouer leur temps sont très demandés.
La société ResMed utilise également des systèmes d'IA pour mieux gérer les données de santé. Actuellement, ResMed est impliquée dans une coentreprise avec la société de technologie de la santé Verily Life Sciences pour développer des produits de santé connectée axés principalement sur la santé du sommeil et l'apnée du sommeil. La santé connectée est le terme désignant l'accès au cloud aux données d'une gamme d'appareils et d'applications dans le domaine de la santé. Par exemple, les appareils CPAP envoient des informations aux systèmes basés sur le cloud qui peuvent informer les patients et les prestataires sur leur utilisation, leur efficacité et tout problème qui survient. Ces systèmes sont considérés comme « intelligents » dans le sens où ils apprennent des données et font des évaluations basées sur l'historique de chaque patient. Plus un système a accès à de données, plus il peut devenir précis, surtout lorsque les données proviennent d'une diversité de sources (observance du patient, soins de santé préventifs, mode de vie, etc.). L'objectif de nombreux de ces systèmes est de faciliter le diagnostic, le traitement et la gestion de leurs patients par les prestataires. Et pour la santé du sommeil en particulier, l'utilisation de l'IA aide à établir des stratégies multi-niveaux pour aborder l'efficacité et l'observance du traitement, un domaine de préoccupation pour les spécialistes de la santé du sommeil.
IA et pandémie
Au début de la pandémie de COVID-19, Philips Respironics a commencé à travailler sur un système d'alerte précoce basé sur l'IA qui pourrait être utilisé pour détecter des maladies comme le COVID-19. Le nouveau système, appelé Rapid Analysis of Threat Exposure (RATE), fait partie de la réponse accélérée du DoD à la pandémie actuelle, impliquant à la fois la Defense Threat Reduction Agency (DTRA) et la Defense Innovation Unit (DIU) du DoD. Ces agences travaillent à développer et à améliorer les technologies utilisées pour défendre la vie des Américains. Jusqu'à présent, le programme inclut la détection du SARS-CoV-2 parmi une douzaine d'autres agents pathogènes, ce qui en fait potentiellement l'un des moyens les plus complets et efficaces de réduire les infections à l'échelle nationale. Le système RATE utilise des données à grande échelle et l'apprentissage automatique pour reconnaître les changements dans les signes vitaux et d'autres biomarqueurs de maladie, et avec l'ajout de technologies portables utilisées comme moniteurs, les patients peuvent être testés de manière non invasive à tout moment. Bien que le programme RATE ne soit utilisé que par les membres des services armés à l'heure actuelle, Philips espère à terme étendre la portée du projet au grand public, un objectif qui pourrait aider à contenir la propagation de virus mortels en diagnostiquant, traitant et suivant les patients le plus tôt possible.
Selon les informations publiées sur le site Web de l'entreprise Philips, le système RATE fonctionne en utilisant l'apprentissage automatique de l'IA et l'analyse de l'espace de compromis pour évaluer 165 biomarqueurs différents à partir d'un ensemble de données de plus de 41 000 cas de multiples types d'infection, y compris le COVID-19. Philips continue d'améliorer l'algorithme qui mesure les changements physiologiques (biomarqueurs) et alerte les utilisateurs du système des dangers potentiels. Les données, appelées score RATE, sont collectées dans le cloud où elles sont traitées par l'algorithme dans le cadre d'un logiciel en tant que service (SaaS), ce qui permet aux utilisateurs de lire les scores sur un site Web sécurisé. Avec l'ajout de dispositifs portables tels que des montres et des anneaux, le système peut surveiller les patients en temps réel, réduisant considérablement le besoin de visites cliniques qui peuvent encore augmenter le risque d'infections.
Le système RATE, comme l'Adherence Profiler mentionné ci-dessus, vise à améliorer les infrastructures existantes plutôt qu'à les remplacer, rendant le travail des professionnels de la santé à la fois plus facile et plus efficace. Alors que les approches traditionnelles de diagnostic des infections se concentrent principalement sur les symptômes qui peuvent ensuite être traités par des mesures thérapeutiques et/ou préventives après les faits, le système RATE se concentre sur les réponses physiologiques à l'infection qui peuvent inclure des symptômes de la maladie, mais peuvent également inclure des changements plus subtils chez les personnes pré-symptomatiques ou asymptomatiques. Ce niveau de précision rend les mesures préventives plus proactives, plutôt que réactives, ce qui peut arrêter la propagation de l'infection avant qu'elle n'ait la chance de faire des dégâts.
L'IA et l'avenir
Le diagnostic et la prévention des maladies ne sont, bien sûr, que deux domaines de développement de l'IA parmi une multitude d'applications de soins de santé allant du simple traitement de données aux systèmes d'analyse à grande échelle à l'échelle de l'industrie. Mais ces exemples montrent comment les développements actuels des systèmes de gestion de données d'IA nous donnent de nouvelles perspectives sur les populations de patients et leurs besoins en matière de santé. Comme l'explique la déclaration de position de l'AASM, l'IA et d'autres nouvelles technologies devraient être utilisées pour « faciliter des soins plus personnalisés », un objectif que de nombreux patients trouvent rassurant à une époque où les craintes d'impersonnalisation augmentent. De la même manière, l'objectif ultime de l'apprentissage automatique devrait être notre apprentissage, non seulement en tant que médecins et patients, mais en tant que société confrontée à de graves problèmes de santé publique. En utilisant cette technologie pour étendre notre compréhension du sommeil et de la santé du sommeil, nous pouvons améliorer la vie de millions d'Américains pour les générations à venir.
Sources
American Medical Association Journal of Ethics - https://journalofethics.ama-assn.org/article/does-health-information-technology-dehumanize-health-care/2011
Centers for Disease Control and Prevention - https://www.cdc.gov/
Defense.gov - Rapid Analysis of Threat Exposure - https://www.defense.gov/Explore/News/Article/Article/2356086/ai-aids-dod-in-early-detection-of-covid-19/
Journal of Clinical Sleep Medicine - AASM Position Statement - https://jcsm.aasm.org/doi/10.5664/jcsm.8288
Journal of Clinical Sleep Medicine - AI Background Information for Clinicians - https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7161463/
Journal of Otolaryngology Head and Neck Surgery - https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4992257
MobileHealthNews - https://www.mobihealthnews.com/content/verily-resmed-team-joint-sleep-apnea-venture
Philips Respironics - Care Orchestrator Brochure - https://philipsproductcontent.blob.core.windows.net/assets/20200424/11fe20f1ab454d7a9467aba700e6bc8d.pdf
Sleep and Breathing - https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32974833/