La qualité du sommeil varie d’un individu à un autre et de nombreux facteurs peuvent influencer ce phénomène naturel. L’analyse des cycles du sommeil se base sur plusieurs métriques, ce qui produit des quantités importantes de données. De plus, les centres chargés de réaliser ces études sont coûteux et il a donc fallu trouver une solution plus abordable.
C’est ainsi que les modèles d’apprentissage automatiques directement intégrés à des applications mobiles ont de ce fait été instaurés. Ils sont en mesure d’analyser les données et trouver des corrélations entre les facteurs qui peuvent causer des troubles du sommeil.
Quels sont les principaux troubles qui affectent le sommeil ?
Avant de s’intéresser à l’implication de l’IA dans l’amélioration de dormir, il convient de s’intéresser au mécanisme et aux maux qui troublent le sommeil. Saviez-vous que parier sur un Casino en ligne Сanada apaise votre sommeil ? En effet, des analyses basées sur le Machine Learning ont décelé que le sommeil se décompose en différentes phases, chacune ayant ses propres caractéristiques.
Au début, il y a le somme léger, où l’on flotte entre l’éveil et le sommeil. Ensuite vient le dormir profond, le moment où le corps se repose pleinement, se régénère et récupère. Enfin, il y a la phase paradoxale où les rêves se manifestent avec une activité cérébrale intense. Ces phases se succèdent dans un cycle naturel tout au long de la nuit, jouant un rôle vital pour votre bien-être physique et mental. Les études sur le sommeil ont révélé qu’il existe des phénomènes anormaux et fréquents qui troublent ces différentes phases. Il s’agit, en l’occurrence, de :
- L’apnée de dormir ;
- L’insomnie ;
- L’hypersomnie ;
- Les jambes sans repos ;
- Les parasomnies ;
- Les troubles de l’horloge interne.
Sur la base de données statistiques, les modèles d’apprentissage automatiques ont déterminé que l’apnée de dormir est la pathologie la plus fréquente dans les populations. Elle touche, en effet, environ 4 % des hommes et 2 % des femmes. Il s’agit en réalité d’une série d’arrêts de la respiration pendant au moins 10 secondes durant le sommeil. Cela inclut également les hypopnées, qui sont des diminutions de l’amplitude respiratoire accompagnées d’une baisse du taux d’oxygène ou de brefs réveils.
L’intelligence artificielle dans la prévention des troubles de dormir
Dans un premier temps, il a été question d’identifier les causes des troubles de dormir en procédant à plusieurs études sur des patients atteints. Les recherches se sont essentiellement établies sur l’apnée du sommeil. Elles ont aussi permis de révéler que le trouble peut être favorisé par plusieurs facteurs, notamment l’obésité ou l’âge.
Des modèles d’apprentissage automatique ont été en mesure de créer une corrélation entre le sexe masculin et la structure anatomique de la gorge. Les scientifiques ont donc compris que ces facteurs isolés ou couplés créent à une forte probabilité des prédispositions aux troubles du sommeil.
Collecte d’informations et amélioration du sommeil avec l’apprentissage automatique
Aujourd’hui, le diagnostic des troubles de dormir se fait par polysomnographie qui est un examen réalisé au cours d’une nuit, habituellement en centre spécialisé. Pendant cette analyse, plusieurs données du patient sont analysées, principalement l’activité électrique du cerveau et les mouvements des yeux.
D’autres paramètres comme la tension des muscles, le rythme cardiaque et le débit aérien sont aussi observés. Sur la base de ces données, des projets comme SENSAPNEA se basent sur des algorithmes pour identifier les anomalies lors de dormir. Les données sont ensuite transmises aux professionnels de santé pour apporter des solutions aux problèmes des patients.
Par exemple, le CHU de Nancy utilise l’intelligence artificielle et des modèles d’apprentissage automatique pour faciliter le processus de pré-diagnostic. À l’issue de cette analyse, les données des patients sont mieux élaborées et cela permet d’effectuer plus facilement les expérimentations pour améliorer la qualité de dormir.
Application mobile d’analyse des données du sommeil
Aller en laboratoire pour obtenir des données sur votre dormi peut-être couteux et contraignant. Des entreprises l’ont compris très tôt et ont mis en place des applications mobiles capables de fournir des données exactes sur votre sommeil grâce au Machine Learning. Apneal.ai est l’une de ces applications qui utilise les capteurs de votre téléphone pour mesurer vos mouvements infimes ainsi que le son de votre respiration.
L’intelligence artificielle de l’application analyse et transforme les données en signaux équivalents à ceux de la polygraphie ventilatoire et détecte automatiquement les événements cardio-respiratoires. Toutes les données collectées sont ensuite envoyées à un médecin pour une meilleure expertise.
Amélioration de la qualité du sommeil avec l’IA
Aux États-Unis, de nombreux adultes ne dorment pas assez selon la Sleep Foundation, ce qui est aussi le cas en France. Dans ces deux pays, la durée moyenne de dormir chez les adultes a été mesurée en deçà des recommandations.
Ainsi, au Consumer Electronics Show de Las Vegas, le Frenz Brainband par Earable Neuroscience a été présenté comme une solution innovante. Il s’agit d’un bandeau connecté, développé en collaboration avec des universités. Grâce à l’IA, il est capable d’analyser l’activité cérébrale pour proposer des contenus audios adaptés au besoin de dormir.
L’intelligence artificielle et l’avenir de la lutte contre les problèmes de dormir
Comme vous pouvez le comprendre, l’IA est une très bonne assistante dans la lutte contre les problèmes de dormir. Que vous travailliez avec un médecin ou non, il existe de nombreuses options pour vous aider ! Cette prévision s’améliore encore à l’avenir.
