Ce qu'ont fait les chercheurs
Des chercheurs de l'université de Stanford ont entraîné un modèle d'intelligence artificielle, baptisé SleepFM, sur un très grand nombre d'enregistrements de polysomnographie — l'examen de référence qui mesure pendant une nuit entière l'activité cérébrale, la respiration, le rythme cardiaque et les mouvements.
En analysant ces signaux, le modèle repère des motifs discrets, difficilement perceptibles à l'œil humain lors d'une lecture classique du tracé.
Un signal d'alerte précoce
Selon ces travaux, ces motifs sont associés au risque de développer plus d'une centaine de pathologies : cancers, maladies cardiovasculaires, troubles psychiatriques ou neurologiques.
Dans certains cas, le signal apparaît des années avant que le diagnostic ne soit posé cliniquement.
Ce que cela change — et ne change pas
Il s'agit d'un travail de recherche, pas d'un outil disponible en consultation. Aucun modèle de ce type n'est aujourd'hui utilisé pour poser un diagnostic, ni en France ni ailleurs.
En revanche, cela confirme ce que nous observons au quotidien : une nuit d'enregistrement en dit long sur l'état de santé général, bien au-delà du seul sommeil. C'est aussi pour cela que la polysomnographie garde une place centrale dans notre pratique.
Cet article est fourni à titre d'information et ne remplace pas un avis médical. Pour toute question concernant votre situation, parlez-en à votre médecin.
