Peut-on détecter les sujets à haut risque de Syndrome d’apnées du sommeil par analyse automatique de leur voix ?
Le syndrome d’apnées du sommeil altère la qualité de vie : somnolence diurne, accidentologie, trouble de l’attention, retard des apprentissages, etc. Il constitue en même temps un facteur de risque cardiovasculaire fort indépendant : RR d’AVC x 3, RR Diabète type 2 x 2. Bien que le délai diagnostic ait tendance à diminuer ces dernières années grâce à l’attention accrue des médecins de premier recours à cette pathologie et à un accès un peu plus facile aux tests diagnostics (PG, PSG), le retard diagnostic est encore considérable (retard de plusieurs années). Cela signifie qu’un grand nombre de cas ne sont toujours pas détectés à ce jour, ce qui fait que ce facteur de risque n’est pas maîtrisé à ce jour chez nombre de patients. Pour augmenter les chances pour un patient porteur d’un SAS d’être dépisté tôt, tout en limitant le recours inutile au plateau technique de diagnostic (polygraphie faite par un généraliste formé ou par un spécialiste), nous proposons d’étudier la viabilité et la fiabilité d’une analyse automatisée de la voix pour préciser le risque pré-test (probabilité de présence réelle d’un SAS avant de faire la polygraphe). Cette analyse pouvant se faire directement en cabinet médical en quelques minutes sans matériel spécifique autre qu’un ordinateur avec un microphone de qualité suffisante et l’accès à une plateforme d’analyse dédiée. Le travail est envisagé en plusieurs tranches : revue de la littérature, puis enregistrement de la voix de patients faisant une polygraphe pour comparaison du pattern (ensemble des particularités de la voix du patient mesurée par un ensemble de mesures automatisées sur un échantillon de la voix) avec les résultats de la polygraphe. En parallèle, l’agorithme d’analyse automatisée de la voix sera développé en partenariat avec une équipe d’ingénierie. Enfin, l’élaboration d’un algorithme de calcul global de probabilité de SAS, incluant les paramètres de la voix et les autres éléments prédictifs d’un SAS connus dans la littérature (en particulier les éléments inclus dans le questionnaire de Berlin) permettra d’établir les équations prédictives les plus pertinentes. Par la suite, une étude de faisabilité sera conduite en prospectif sur d’autres patients, d’abord en monocentrique, puis en multicentrique selon la performance mesurée de la méthode créée. Il s’agit autant d’une étude d’ingénierie (création d’un outil de dépistage) que d’une étude sémiologique (les données permettant de valider ou non l’hypothèse que la voix seule du patient est un signe prédicteur de SAS).
Ce travail sera donc découpé en plusieurs thèses à réaliser successivement.
Question de recherche *:Dans quelle mesure une analyse automatisée de la voix d'un patient est-elle prédictive d'un SAS, en complément des facteurs prédictifs déjà décrits ?
Hypothèses: Une analyse automatisée de la voix avec création d'un score de risque intégré (incluant les autres facteurs prédictifs) permet de discriminer les patients à haut risque de SAS et ainsi de prioriser ces patients pour réaliser une polygraphie.Méthodes adaptées pour chaque phase du travail, chaque phase étant conçue et menée en collaboration avec le directeur de thèse, un spécialiste du sommeil au CHU de Poitiers et une équipe d'ingénieurs (hors médecine) de l'université de Poitiers.
Le thésard sera intégré dans une équipe multidisciplinaire. L'étude étant portée par le reste de l'équipe, le thésard recevra un fort support méthodologique et à la réalisation de sa phase de travail.
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