Publié le 30 décembre 2025 à 03h14. Des chercheurs de l’Institut international des technologies de l’information d’Hyderabad (IIITH) développent des outils d’intelligence artificielle (IA) pour diagnostiquer les troubles du sommeil de manière plus rapide, précise et accessible, ouvrant la voie à une meilleure prise en charge des patients.
- L’IIITH a mis au point des algorithmes d’apprentissage profond capables de classifier automatiquement les phases du sommeil avec une grande précision.
- Un masque portable basé sur l’électrooculographie (EOG) a été développé pour une surveillance non intrusive du sommeil à domicile.
- L’institut a créé une base de données unique, iSLEEPS, pour faciliter la recherche sur les troubles du sommeil en Inde.
Le sommeil est un pilier fondamental de la santé, influençant directement les fonctions physiques, cognitives et émotionnelles. Des troubles du sommeil non traités peuvent augmenter le risque de maladies cardiovasculaires, de diabète, d’obésité, de déclin cognitif et de problèmes de santé mentale tels que l’anxiété et la dépression. Traditionnellement, le diagnostic de ces troubles repose sur la polysomnographie (PSG), une technique complexe et coûteuse qui nécessite l’enregistrement manuel des différentes phases du sommeil à partir des signaux d’électroencéphalogramme (EEG). Ce processus est long, sujet à des erreurs d’interprétation et nécessite la présence d’un personnel médical qualifié.
L’intelligence artificielle, et plus particulièrement l’apprentissage profond (DL), offre une alternative prometteuse. Les modèles de DL, tels que les réseaux de neurones convolutifs (CNN) et les réseaux de neurones récurrents (RNN), se sont révélés capables de classifier avec une grande précision les différentes phases du sommeil – NREM (N1, N2, N3) et REM – en analysant les schémas d’ondes cérébrales. L’apprentissage supervisé, qui utilise des ensembles de données annotés pour entraîner les modèles, et l’apprentissage non supervisé, qui identifie des schémas sans étiquettes, sont tous deux explorés par les chercheurs de l’IIITH.
L’une des innovations majeures de l’IIITH est la méthode d’apprentissage auto-supervisé à vues multiples, appelée mulEEG. Cette approche a démontré une efficacité accrue, multipliant par huit la vitesse d’apprentissage par rapport aux méthodes existantes. Parallèlement, l’institut a développé un masque portable basé sur l’électrooculographie (EOG), une technique qui suit les mouvements oculaires. Combiné à des capteurs basés sur des électrodes, ce dispositif permet une classification en temps réel des phases du sommeil, offrant une solution non intrusive, portable et adaptée à la surveillance à domicile.
Pour favoriser la recherche et le développement dans ce domaine, l’IIITH a collaboré avec le département de neurologie du NIMHANS (National Institute of Mental Health and Neurosciences) pour lancer l’ensemble de données indien SLEEP Stroke (iSLEEPS). Hébergé sur la plateforme IHub-Data de l’IIIT-H, iSLEEPS contient des enregistrements PSG et des annotations cliniques de 100 patients ayant subi un accident vasculaire cérébral (AVC) ischémique, dont la majorité souffre de troubles du sommeil. Cet ensemble de données, créé dans le respect des normes éthiques et des protocoles d’anonymisation, constitue une ressource précieuse pour le développement de modèles d’IA adaptés à la population indienne.
« Ces avancées renforcent non seulement nos capacités de diagnostic, mais ouvrent également la voie à une collaboration mondiale dans le domaine de la médecine du sommeil. »
Professeur S Bapi Raju
Les recherches de l’IIITH suggèrent que les signaux EOG, traités par des modèles d’IA, peuvent classer efficacement les phases du sommeil, ouvrant la voie à des dispositifs de surveillance du sommeil à domicile plus accessibles et plus précis. Les développements futurs pourraient intégrer des signaux physiologiques supplémentaires, tels que la fréquence cardiaque et la fréquence respiratoire, afin d’améliorer encore la précision du diagnostic. Ces innovations pourraient révolutionner la technologie portable dédiée au sommeil, en offrant des solutions de soins de santé personnalisées et en permettant des interventions plus précoces et plus efficaces au niveau communautaire. L’IIITH ambitionne ainsi de positionner l’Inde à l’avant-garde de la recherche sur le sommeil et de l’innovation en matière de soins de santé.
