Publié le 9 janvier 2026 à 17h03. Une équipe de chercheurs américains a mis au point un modèle d’intelligence artificielle capable de prédire plus de 130 maladies graves à partir de données issues de l’analyse du sommeil, ouvrant la voie à un dépistage précoce et à une médecine plus personnalisée.
- L’IA, baptisée Sleep FM, analyse les ondes cérébrales, l’activité cardiaque et d’autres signaux physiologiques enregistrés pendant le sommeil.
- Elle a été entraînée sur les données de polysomnographies de plus de 65 000 participants, soit plus de 60 000 heures d’enregistrements.
- Le modèle a démontré une précision remarquable dans la prédiction de maladies telles que le cancer, les troubles cardiovasculaires, la maladie de Parkinson et même le risque de décès.
L’intelligence artificielle (IA) s’invite de plus en plus dans le domaine de la santé, promettant des avancées significatives en matière de diagnostic et de prévention. Une équipe de recherche américaine vient de franchir une nouvelle étape en développant un modèle capable d’anticiper l’apparition de maladies graves en analysant simplement les données collectées pendant le sommeil. L’étude, publiée dans la revue Nature Medicine, pourrait révolutionner la manière dont nous appréhendons la détection précoce de pathologies.
Les scientifiques ont développé un algorithme, Sleep FM, qui exploite les informations contenues dans les signaux physiologiques enregistrés pendant le sommeil. Des paramètres tels que les ondes cérébrales, l’activité cardiaque, la respiration et les mouvements des yeux et des jambes sont analysés pour identifier des schémas prédictifs. Selon les chercheurs, une seule mesure pourrait suffire à fournir des indications précieuses sur le risque de développer certaines maladies.
Sleep FM décrypte les liens cachés dans les données
Pour entraîner le modèle d’IA, les chercheurs ont utilisé les données de polysomnographies – des enregistrements détaillés de l’activité cérébrale et physiologique pendant le sommeil – de 65 000 participants, représentant plus de 60 000 heures d’enregistrements. « C’est une sorte de physiologie générale que l’on examine sur un sujet test pendant huit heures », explique Emmanuel Mignot, chercheur sur le sommeil et co-auteur de l’étude, dans un communiqué de l’Université de Stanford. Les chercheurs soulignent que seule une fraction des données disponibles est actuellement utilisée dans la recherche sur le sommeil et que l’IA permet de révéler des connexions insoupçonnées à partir de ces vastes ensembles de données.
Pour valider la capacité prédictive du modèle, les chercheurs ont croisé les données de sommeil avec les dossiers médicaux des patients. Les résultats se sont avérés prometteurs : l’IA a réussi à prédire 130 catégories de maladies avec une « précision remarquable ».
L’IA identifie les maladies graves avec une grande fiabilité
La précision de l’IA est particulièrement élevée pour les maladies graves. Pour le cancer, les complications de la grossesse, les troubles circulatoires et les troubles psychologiques, le modèle a atteint un indice C supérieur à 0,8. « Un indice C de 0,8 signifie que la prédiction du modèle correspond à ce qui s’est réellement passé dans 80 % des cas », précise le data scientist James Zou dans un communiqué.
Sleep FM a également démontré sa capacité à prédire la maladie de Parkinson, la démence, l’hypertension artérielle, le cancer de la prostate et le cancer du sein. De plus, les crises cardiaques et le risque de décès toutes causes confondues pouvaient être prédits de manière fiable. « Nous avons été agréablement surpris de constater que le modèle était capable de faire des prédictions informatives malgré un grand nombre de catégories de maladies différentes », ajoute James Zou.
Les chercheurs ont constaté que l’interaction de divers signaux physiologiques permettait d’obtenir les prédictions les plus précises. Par exemple, une activité cérébrale typique du sommeil combinée à un rythme cardiaque élevé, signe de stress, pourrait constituer un signal d’alarme. Le modèle d’IA sera affiné à l’avenir grâce à l’intégration de données supplémentaires, notamment celles collectées par les bracelets connectés.
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Matteo Bonomo est rédacteur en chef chez Tamedia.
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