{"id":48452,"date":"2026-03-24T00:12:35","date_gmt":"2026-03-24T00:12:35","guid":{"rendered":"https:\/\/www.africa-press.net\/togo\/politique\/ia-evalue-votre-risque-de-maladies-pendant-votre-sommeil-2"},"modified":"2026-03-24T00:12:35","modified_gmt":"2026-03-24T00:12:35","slug":"ia-evalue-votre-risque-de-maladies-pendant-votre-sommeil-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.africa-press.net\/togo\/toutes-les-actualites\/ia-evalue-votre-risque-de-maladies-pendant-votre-sommeil-2","title":{"rendered":"IA \u00c9value Votre Risque De Maladies Pendant Votre Sommeil"},"content":{"rendered":"<p><span class=\"ap-article-header-tag\">           <strong>Africa-Press &#8211; Togo. <\/strong>         <\/span>Mieux vaut pre\u0301venir que gue\u0301rir&#8230; mais encore faut-il de\u0301terminer ce qu\u2019on veut pre\u0301venir pour savoir comment s\u2019y prendre ! Certes, il y a quelques actions qui facilitent la pre\u0301vention d\u2019un grand nombre de maladies, telles une alimentation e\u0301quilibre\u0301e ou encore de l\u2019activite\u0301 physique. Mais certaines personnes a\u0300 risque requie\u0300rent un soin particulier, et l&rsquo;on ne sait pas toujours en avance si on en fait partie.<\/p>\n<p>L\u2019intelligence artificielle (IA) pourrait nous aider a\u0300 re\u0301soudre ce proble\u0300me, en soulignant les points faibles de notre sante\u0301 et donc les maladies que nous risquons de de\u0301velopper dans le futur. L&rsquo;un de ces outils pre\u0301dictifs est SleepFM, qui utilise des donne\u0301es recueillies durant le sommeil pour e\u0301tablir le risque de tomber malade dans un avenir proche. Cette IA, conc\u0327ue par des chercheurs de l\u2019Universite\u0301 de Stanford aux E\u0301tats-Unis, a e\u0301te\u0301 pre\u0301sente\u0301e le 6 janvier 2026 dans la revue Nature Medicine.<\/p>\n<p><b>Quand la sante\u0301 se refle\u0300te dans le sommeil<\/b><\/p>\n<p>Pourquoi analyser le sommeil? Car de nombreuses e\u0301tudes montrent que la qualite\u0301 de ce repos nocturne est associe\u0301e a\u0300 la sante\u0301: les troubles du sommeil sont lie\u0301s a\u0300 un risque accru de de\u0301mence et de maladies chroniques, et affectent la sante\u0301 ce\u0301re\u0301brale et le syste\u0300me immunitaire, entre autres. Les auteurs ont donc pense\u0301 qu\u2019il serait possible d\u2019avoir un aperc\u0327u de la sante\u0301 globale d&rsquo;un individu en analysant son sommeil.<\/p>\n<p>Pour cela, ils ont utilise\u0301 des donne\u0301es de polysomnographie, un examen me\u0301dical pour e\u0301tudier la qualite\u0301 du sommeil et de\u0301celer des troubles, tels que les apne\u0301es. Cet examen consiste a\u0300 enregistrer plusieurs variables physiologiques durant la nuit, dont l\u2019activite\u0301 ce\u0301re\u0301brale, les mouvements oculaires, l\u2019activite\u0301 cardiaque et respiratoire, ou encore la fonction musculaire des bras et des jambes.<\/p>\n<p><b>Voir le sommeil pour pre\u0301dire le futur<\/b><\/p>\n<p>SleepFM est un mode\u0300le dit \u00ab\u00a0de fondation\u00a0\u00bb, qui analyse un grand nombre de donne\u0301es non e\u0301tiquete\u0301es (personne ne lui indique a\u0300 quoi correspond chaque donne\u0301e) pour en de\u0301duire des liens et apprendre de fac\u0327on autonome comment ces liens peuvent e\u0302tre ge\u0301ne\u0301ralise\u0301s. Il a e\u0301te\u0301 entraine\u0301 avec plus de 585.000 heures de donne\u0301es de polysomnographie, provenant de plus de 65.000 participants issus de diffe\u0301rentes e\u0301tudes, ainsi que leurs donne\u0301es de sante\u0301 (s\u2019ils avaient des maladies chroniques, par exemple). Chacune de ces heures est coupe\u0301e en morceaux de cinq secondes, qui servent comme \u00ab\u00a0tokens\u00a0\u00bb pour le mode\u0300le (comme les mots servent de \u00ab\u00a0tokens\u00a0\u00bb pour les mode\u0300les de langage comme ChatGPT).<\/p>\n<p>En faisant ces liens entre les donne\u0301es recueillies durant le sommeil et les maladies des participants, l\u2019IA est parvenue a\u0300 de\u0301terminer quelles pathologies ces personnes avaient ou allaient avoir dans les six anne\u0301es a\u0300 venir. Elle s&rsquo;est surtout re\u0301ve\u0301le\u0301e efficace pour un sous-groupe de 130 maladies, avec un taux de succe\u0300s d\u2019au moins 75 %. SleepFM e\u0301tait particulie\u0300rement efficace pour pre\u0301dire le risque de de\u0301velopper la maladie de Parkinson et des de\u0301mences (pathologies ou\u0300 les troubles du sommeil seraient des indicateurs pre\u0301coces), des proble\u0300mes cardiaques cause\u0301s par l\u2019hypertension, des he\u0301morragies ce\u0301re\u0301brales, ainsi que les cancers de la prostate, du sein et de la peau. L\u2019IA e\u0301tait aussi efficace pour pre\u0301dire le risque de mortalite\u0301 dans les six prochaines anne\u0301es (c\u2019est-a\u0300-dire qu\u2019en regardant les donne\u0301es d\u2019un jour en particulier, elle parvenait a\u0300 pre\u0301dire le de\u0301ce\u0300s de la personne dans ce laps de temps, ce qui pouvait e\u0302tre ve\u0301rifie\u0301 avec l\u2019historique de sante\u0301 du patient en question).<\/p>\n<p><b>Un espoir pour la pre\u0301vention des maladies<\/b><\/p>\n<p>Cette intelligence artificielle a e\u0301te\u0301 teste\u0301e ensuite avec une cohorte de plus de 6.000 adultes dont les donne\u0301es n\u2019avaient pas e\u0301te\u0301 utilise\u0301es pour entrainer le mode\u0300le. Environ la moitie\u0301 de cette cohorte a e\u0301te\u0301 utilise\u0301e pour re\u0301entrainer l\u2019IA et lui permettre de s\u2019adapter aux diffe\u0301rences de population et de donne\u0301es. Pour enfin le tester sur 2.000 participants, montrant une bonne capacite\u0301 pre\u0301dictive, notamment pour des maladies cardiovasculaires. Ainsi, le mode\u0300le pourrait e\u0302tre re\u0301adapte\u0301 facilement a\u0300 d\u2019autres pays ou d\u2019autres populations, sans avoir a\u0300 refaire l\u2019entie\u0300rete\u0301 de son entrai\u0302nement. Cependant, les auteurs pre\u0301viennent que SleepFM a e\u0301te\u0301 entraine\u0301 principalement avec des donne\u0301es issues d\u2019e\u0301tudes sur des troubles du sommeil, et donc sur des patients suspecte\u0301s d\u2019avoir ces troubles. Il peut donc y avoir un biais, car les personnes sans proble\u0300mes de sommeil sont surement sous-repre\u0301sente\u0301es, et donc l\u2019IA ne peut pas e\u0302tre utilise\u0301e en l\u2019e\u0301tat pour l\u2019ensemble de la population.<\/p>\n<p>Toutefois, la de\u0301mocratisation de dispositifs portatifs de sante\u0301 (montres connecte\u0301es et autres) pourrait permettre d\u2019alimenter l\u2019IA en donne\u0301es de personnes en bonne sante\u0301, afin de l\u2019aider a\u0300 mieux ge\u0301ne\u0301raliser ses conclusions. Comme pour les autres IA pre\u0301dictives en sante\u0301, il reste encore beaucoup de chemin avant que SleepFM puisse e\u0302tre utilise\u0301e en me\u0301decine. Mais elles repre\u0301sentent un e\u0301norme espoir pour la sante\u0301 publique, puisqu\u2019il vaut mieux pre\u0301venir que gue\u0301rir.<\/p>\n<p class=\"ap-article-footer-note\">           Retrouvez plus d\u2019actualit\u00e9s et d\u2019analyses sur           <span class=\"ap-highlight-country\">Togo<\/span>           sur le site           <span class=\"ap-highlight-brand\">Africa Press<\/span>         <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Africa-Press &#8211; Togo. Mieux vaut pre\u0301venir que gue\u0301rir&#8230; mais encore faut-il de\u0301terminer ce qu\u2019on veut pre\u0301venir pour savoir comment s\u2019y prendre ! Certes, il y a quelques actions qui facilitent la pre\u0301vention d\u2019un grand nombre de maladies, telles une alimentation e\u0301quilibre\u0301e ou encore de l\u2019activite\u0301 physique. 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