Médecine

Un nouveau stéthoscope à domicile pourrait améliorer la surveillance de l'asthme chez les jeunes enfants

Un nouveau stéthoscope à domicile pourrait améliorer la surveillance de l'asthme chez les jeunes enfants

  • L'asthme est fréquent chez les jeunes enfants.
  • Le diagnostic des exacerbations de l'asthme chez les moins de 5 ans est un défi.
  • Une étude récente a porté sur un stéthoscope conçu par intelligence artificielle qui combine des données auditives avec des mesures physiques.
  • Les chercheurs ont conclu que le nouvel outil détecte avec succès les exacerbations chez les enfants de moins de 5 ans.

Aux États-Unis, environ 1 personne sur 12 souffre d’asthme, soit environ 27 millions de personnes.

Parmi eux, environ 4,5 millions ont moins de 18 ans, ce qui fait de l'asthme la maladie chronique la plus courante chez les enfants.

Bien que l'asthme soit Plus répandue chez les enfants âgés de 5 à 18 ans que chez les enfants de moins de 5 ans, ceux de moins de 5 ans présentent un risque plus élevé de crises d'asthme, de visites aux urgences et d'hospitalisation.

La réduction de ces risques repose sur la prévision des exacerbations ou sur leur détection précoce. Cela rend vitale une surveillance précise et minutieuse.

Cependant, cela peut s’avérer difficile chez les jeunes enfants, même si un nouveau stéthoscope utilisant l’intelligence artificielle pourrait faciliter cette tâche.

L’écart dans la surveillance de l’asthme à domicile

Les adultes et les enfants de plus de 5 ans peuvent utiliser des tests de fonction pulmonaire, qui mesurent le débit expiratoire de pointe. Toutefois, pour les jeunes enfants, ces tests sont souvent peu utiles.

Actualités médicales aujourd'hui s'est entretenu avec le Dr Alan Kaplan, président du Family Physician Airways Group of Canada, à propos de cette question.

« Les enfants sont plus difficiles à évaluer car ils ont plus de difficulté à décrire leurs symptômes et les acceptent souvent », a-t-il déclaré.

Par exemple, un étude ont montré que la plupart des enfants âgés de 6 à 18 ans ne parvenaient pas à mesurer le débit expiratoire de pointe et que les enfants plus jeunes avaient moins de chances de réussir.

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Ces mesures étant largement inefficaces pour les enfants de moins de 5 ans, les médecins s'appuient sur l'écoute des caractéristiques de la respiration de l'enfant, telles que la respiration sifflante et les rhonchi, des gargouillis graves produits lors de l'expiration.

Les médecins évaluent généralement ces phénomènes dits auscultatoires lors de rendez-vous en face à face. Cela les rend moins utiles pour détecter précocement les exacerbations et identifier les déclencheurs. De plus, la surveillance des sons est largement subjective.

Une solution basée sur l’intelligence artificielle pourrait-elle être la réponse ?

Entrez dans le stéthoscope IA

Une étude récente, parue dans la revue Annales de médecine familialea étudié un stéthoscope domestique assisté par intelligence artificielle (IA) appelé StethoMe.

A noter que 6 des 13 auteurs de l’étude sont soit salariés, soit actionnaires, voire les deux, dans l’entreprise qui produit StethoMe.

StethoMe détecte les sons continus, tels que les respirations sifflantes et les ronchis, mais il détecte également les sons intermittents tels que les crépitements.

Il combine ces données auditives avec des mesures physiques, notamment la fréquence cardiaque, la fréquence respiratoire et le rapport durée inspiration/expiration.

Les chercheurs voulaient identifier lesquels de ces paramètres sont les plus utiles pour détecter les exacerbations. Ils voulaient également évaluer si ces tests à domicile étaient utiles pour les enfants trop jeunes pour utiliser les tests standards.

Détails de l’étude de détection de l’asthme

Les chercheurs ont recruté 90 enfants et 59 adultes asthmatiques et les ont suivis pendant 6 mois.

Les participants, ou les parents des participants, ont utilisé trois tests tout au long de l'étude :

  • Stéthoscope assisté par l'IA
  • appareil de mesure de la saturation capillaire périphérique en oxygène (SpO2)
  • débitmètre expiratoire de pointe

Ils ont également complété des enquêtes de santé tout au long du processus, y compris des informations sur la qualité subjective de la respiration. Toutes les données ont été collectées dans une application pour smartphone.

Les participants ou parents ont effectué ces tests une fois par jour pendant les 14 premiers jours, puis au moins une fois par semaine pendant le reste de l'étude. Cela a donné lieu à 6 442 examens complets.

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Les médecins ont évalué chaque examen pour détecter la présence d'exacerbations. Pour chaque paramètre, les scientifiques ont formé un modèle d’apprentissage automatique pour déterminer lequel était le plus utile pour détecter les exacerbations.

Détection de l'asthme chez les enfants

Les auteurs écrivent que, chez les jeunes enfants, « les informations subjectives relevées par les parents n’étaient pas suffisantes pour confirmer ou exclure l’apparition d’une exacerbation ».

Ils ont conclu que cette observation démontre que des personnes non formées ne peuvent pas utiliser de mesures subjectives pour prédire ou confirmer avec précision les exacerbations de l'asthme.

Les chercheurs ont également rapporté qu’individuellement, le débit expiratoire de pointe, la SpO2, la fréquence cardiaque, la fréquence respiratoire et le rapport durée inspiration/expiration sont des « indicateurs relativement faibles » d’exacerbation.

De toutes les mesures individuelles, les sons auscultatoires continus étaient les plus efficaces.

Lors de l'utilisation de plusieurs mesures, la combinaison du stéthoscope assisté par IA avec les informations de l'enquête, le débit expiratoire de pointe et la SpO2 a fourni la meilleure chance d'identifier une exacerbation dans tous les groupes d'âge.

De plus, chez les enfants, les données du stéthoscope assisté par l’IA ont tout aussi bien fonctionné en combinant tous les paramètres.

“(U)sing stéthoscopes assistés par IA facilite la détection des exacerbations avec une grande efficacité, même chez les enfants de moins de 5 ans”, ont écrit les auteurs de l'étude.

Détecter l'asthme chez l'adulte

Lorsque les chercheurs ont examiné les données provenant d'adultes, ils ont constaté que les symptômes d'asthme signalés par les participants constituaient le moyen le plus efficace de diagnostiquer les exacerbations.

Ensemble, les auteurs ont conclu que les adultes peuvent bien évaluer leurs symptômes, alors que les parents d'enfants asthmatiques trouvent plus difficile de décrire les symptômes de leur enfant.

Actualités médicales aujourd'hui s'est également entretenu avec la Dre Rachel Foong, chercheuse principale au sein de l'équipe de santé pulmonaire des enfants du Telethon Kids.

Même si Foong n’était pas surprise que « les sons auscultatoires mesurés au stéthoscope soient plus utiles chez les enfants et que les symptômes et les paramètres respiratoires soient le principal facteur d’association chez les adultes », elle a estimé que l’étude était une « idée intelligente ».

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Foong, qui n'a pas participé à l'étude, a également déclaré qu'elle “serait intéressée de savoir s'il y avait des anomalies qui pourraient être identifiées avant que l'exacerbation ne se produise, et à quel moment elles pourraient être détectées”.

L'importance potentielle du stéthoscope à domicile

Les auteurs espèrent que cet outil aidera les cliniciens et les parents à surveiller plus précisément l’asthme infantile. Avec un intérêt accru pour traitement spécifique au patient et l'utilisation de la télémédecine, les auteurs ont écrit :

“Les stéthoscopes assistés par l'IA sont un outil particulièrement utile qui peut être utilisé pour optimiser et améliorer la collaboration patient-médecin à l'aide de solutions de télémédecine.”

Même si Kaplan estime que les prémisses de cette étude sont intéressantes, il ajoute une mise en garde : « On ne peut pas faire confiance à cette technologie en elle-même, car certains asthmatiques s'essoufflent, voient leur obstruction s'aggraver et pas respiration sifflante.

« Avec la pénurie de médecins dans le monde », a-t-il poursuivi, « cet outil pourrait être utile, mais je suis certain que son coût constituera un énorme obstacle. L’autre obstacle sera l’élaboration d’un processus permettant de gérer un « écran » positif. »

Foong est d'accord avec les préoccupations concernant l'accessibilité.

“Je pense que l'utilité globale de cette technologie dépendrait également de l'accessibilité et du prix abordable de ces appareils destinés à être utilisés dans les familles souffrant d'asthme”, a-t-elle expliqué.

“Des études ont montré que l'asthme affecte de manière disproportionnée les enfants issus de minorités et de familles à faible revenu et que, à moins que le développement de ces technologies ne tienne compte des besoins des utilisateurs, elles ne seront utiles qu'à ceux qui y ont accès”, a-t-elle ajouté.

Dans l’ensemble, cependant, Foong s’est dite enthousiasmée par la perspective d’utiliser l’intelligence artificielle.

“La recherche utilisant l'IA permet de découvrir de nouvelles découvertes qui aident à mieux comprendre la maladie”, a-t-elle déclaré. “Mon point de vue est que l'utilisation de l'IA pour les modèles prédictifs de l'asthme afin de déterminer qui développerait de l'asthme ou présenterait des symptômes graves qui bénéficieraient de certaines thérapies est la plus prometteuse.”