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Des chercheurs développent une intelligence artificielle qui surveille les personnes cardiaques 

Des chercheurs de l’Université de Washington ont développé un nouveau système d’intelligence artificielle qui surveille les personnes susceptibles d’être victimes d’un arrêt cardiaque lorsqu’elles dorment et ce, sans avoir être en contact avec elles. Cet outil est une application pour enceintes intelligentes qui permet de détecter les signes caractéristiques d’un arrêt cardiaque pour ensuite demander de l’aide si cela s’avère nécessaire.

Aux Etats-Unis, près de 500.000 personnes décèdent d’un arrêt cardiaque chaque année.

Signes d’un arrêt cardiaque

Les personnes qui font une crise cardiaque cessent soudainement de réagir et de respirer de l’air ou se mettent à aspirer de l’air, phénomène connu sous le nom de respiration agonale. Une réanimation cardio-pulmonaire immédiate peut doubler ou tripler les chances de survie de la personne. Toutefois, pour cela, un témoin doit être présent.

Les arrêts cardiaques se produisent souvent dans l’intimité du domicile. Selon des recherches récentes, la chambre à coucher est un des lieux les plus courant où les personnes font une crise cardiaque, endroit où bien souvent personne d’autre n’est présent ou éveillé pour intervenir et prodiguer des soins.

Dispositif d’IA de surveillance

Le dispositif des chercheurs de l’Université de Washington fonctionne avec un haut-parleur intelligent comme Google Home ou Alexa d’Amazon ou avec un smartphone. Il permet de détecter une respiration haletante et de demander de l’aide. En moyenne, le système basé sur les modèles de respiration agonale capturés par les services d’urgences, a détecté ce type d »événements dans 97% des cas à une distance maximale de six mètres.

« Beaucoup de personnes ont des enceintes intelligentes chez elles. Ces appareils ont des capacités incroyables dont nous pouvons tirer parti », a déclaré Shyam Gollakota, professeur associé à l’école d’informatique et d’ingénierie Paul G. Allen de l’Université de Washington. « Nous voulons concevoir un système sans contact qui surveille de manière continue et passive la chambre à coucher à la recherche d’un événement de respiration agonale et qui est capable de demander à quiconque à proximité de venir fournir de l’aide. Et s’il n’y a pas de réponse, l’appareil peut appeler automatiquement les secours. »

Respiration agonale

La respiration agonale se produit chez environ 50% des personnes qui sont victimes d’un arrêt cardiaque.

« Ce type de respiration se produit lorsqu’un patient manque vraiment d’oxygène », a déclaré le Jacob Sunshine, professeur d’anesthésiologie et de médecine de la douleur de l’UW School of Medicine. « C’est une sorte de souffle guttural, et son caractère unique en fait un bon biomarqueur audio à utiliser pour identifier si une personne fait une crise cardiaque. »

Les chercheurs ont eu recours à des bruits de respiration agonale provenant de véritables appels aux services médicaux d’urgence. Les personnes présentes aux côtés des victimes ont enregistré les bruits de respiration agonaux en plaçant leur téléphone contre la bouche du patient afin de déterminer s’il avait besoin d’une réanimation cardio-pulmonaire immédiate. L’équipe a collecté 162 appels entre 2009 et 2017 et extrait 2,5 secondes de son de respiration agonale pour aboutir à un total de 236 échantillons. L’équipe a capturé les enregistrements sur différents appareils intelligents – un Amazon Alexa, un iPhone 5s et un Samsung Galaxy S4 – et a utilisé diverses techniques d’apprentissage automatique.

Apprentissage automatique

« Nous avons utilisé ces exemples à différentes distances afin de simuler à quoi le son ressemblerait si le patient se trouvait à différents endroits de la chambre à coucher. Nous avons également ajouté différents bruits parasites tels que ceux de chats et de chiens, de klaxons de voitures, de climatisation, de choses que vous pourriez normalement entendre dans une maison », a expliqué un des des chercheurs.

À partir de ces données, l’équipe a utilisé l’apprentissage automatique pour créer un outil capable de détecter la respiration agonale dans 97% des cas lorsque le dispositif intelligent était placé à une distance de 6 mètres d’un haut-parleur générant les sons.

L’équipe a ensuite testé l’algorithme pour s’assurer qu’il ne classerait pas accidentellement un type de respiration différent, comme le ronflement, en tant que respiration agonale. L’équipe envisage que cet algorithme puisse fonctionner comme une application ou une fonctionnalité qui s’active de manière passive sur un haut-parleur intelligent ou un smartphone pendant que les personnes dorment.

Les chercheurs souhaitent commercialiser cette technologie via Sound Life Sciences, une spin-up de l’Université de Washington.

« Mais nous devons avoir accès à davantage d’appels d’urgence liés aux arrêts cardiaques pour pouvoir améliorer la précision de l’algorithme et veiller à ce qu’il soit applicable à une population plus large. »

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