Stanford dévoile SleepFM : L’IA qui déchiffre vos nuits pour prédire plus de 100 maladies

Quand l’intelligence artificielle apprend à rêver

On dit souvent que la nuit porte conseil, mais il semblerait qu’elle porte aussi une quantité astronomique d’informations médicales que nous ignorions jusqu’à présent. C’est du moins ce que suggère une avancée fascinante venue tout droit de la Silicon Valley. Des chercheurs de l’université Stanford ont mis au point une intelligence artificielle capable de prédire le risque de développer plus de 100 affections différentes simplement en analysant la qualité du sommeil d’un patient. C’est un peu comme si votre corps racontait son histoire médicale pendant que vous dormez, et que nous avions enfin le traducteur pour le comprendre.

Le système, baptisé SleepFM, n’est pas une simple calculatrice ; c’est un grand modèle de langage, ou LLM pour les intimes, un peu sur le même principe que les chatbots que nous voyons partout, mais spécialisé. Il scrute tout : l’activité cérébrale, la fréquence cardiaque, la respiration, et même ces petits mouvements des jambes ou des yeux qu’on ne contrôle pas. En « écoutant » ces signaux nocturnes, l’IA parvient à dresser un bilan de santé prédictif assez bluffant. Ce n’est pas de la science-fiction, c’est bien réel, et les implications pour la médecine préventive pourraient être gigantesques.

Une montagne de données : 25 ans de sommeil passés au crible

Pour arriver à un tel résultat, l’équipe de Stanford n’a pas fait les choses à moitié. Dans leur étude fraîchement publiée dans la prestigieuse revue Nature, ils détaillent comment ils ont entraîné ce modèle monstrueux. Imaginez un peu : ils ont compilé plus de 580 000 heures de données de sommeil. Cela représente une période colossale s’étendant de 1999 à 2024, collectée auprès de quelque 65 000 patients. Ces informations ne sortent pas de nulle part, elles proviennent de cliniques du sommeil, ces endroits spécialisés où l’on passe la nuit bardé de capteurs pour évaluer nos nuits.

La méthode d’apprentissage est assez ingénieuse, je trouve. Au lieu de traiter la nuit d’un bloc, ils ont découpé ces enregistrements en petits segments de cinq secondes. Pour l’IA, chacun de ces segments agit comme un « mot » dans une phrase. James Zou, professeur associé en sciences des données biomédicales à Stanford et co-auteur de l’étude, l’a très bien résumé en disant que « SleepFM apprend en quelque sorte la langue du sommeil ». C’est une belle image, non ? Pour compléter le tableau et permettre à l’IA de voir l’avenir, si l’on peut dire, les chercheurs ont croisé ces enregistrements nocturnes avec les dossiers de santé individuels des patients suivis, créant ainsi un lien direct entre une mauvaise nuit et une pathologie future.

Des prédictions troublantes de précision sur Parkinson et Alzheimer

C’est là que ça devient vraiment intéressant, et peut-être un peu effrayant pour certains. Les tests ont montré que le modèle visait juste une grande partie du temps. Lorsqu’il s’agissait de prédire l’apparition de maladies lourdes comme la maladie de Parkinson, la maladie d’Alzheimer ou la démence, SleepFM affichait une exactitude d’au moins 80 %. Même constat pour des problèmes physiques graves comme la cardiopathie hypertensive, l’infarctus, ou encore les cancers de la prostate et du sein. Plus glaçant encore — il faut bien le dire — l’IA a correctement prédit le décès d’un patient dans 84 % des cas.

Emmanuel Mignot, professeur de médecine du sommeil à Stanford, explique cette efficacité par la richesse des données : « C’est une sorte de physiologie générale que nous étudions pendant huit heures chez un sujet complètement captif ». En gros, on ne peut rien cacher quand on dort. Les chercheurs ont d’ailleurs noté que la combinaison de toutes les données offrait les meilleures prédictions. Un détail m’a marqué : des signaux désynchronisés, comme un cerveau qui semble dormir alors que le cœur bat comme s’il était éveillé, étaient souvent de très mauvais augure. Bon, le modèle n’est pas parfait partout. Il s’est montré un poil moins précis pour la maladie rénale chronique, l’AVC et l’arythmie, mais il les détecte tout de même dans au moins 78 % des cas, ce qui reste, avouons-le, une performance notable.

Conclusion : Un avenir prometteur malgré quelques limites

Alors, est-ce que nous aurons tous bientôt ce genre de diagnostic au réveil ? Peut-être. Stanford a déjà annoncé son intention d’enrichir la base de données de SleepFM avec des informations provenant d’objets connectés, comme nos montres intelligentes, pour affiner encore le modèle. L’idée d’avoir un gardien silencieux qui veille sur notre santé pendant notre sommeil est séduisante.

Cependant, gardons la tête froide une minute. Les chercheurs ont eux-mêmes souligné une limite importante de leur travail : l’étude a porté uniquement sur des personnes qui se trouvaient déjà dans des cliniques du sommeil. Ce sont des gens qui soupçonnaient déjà avoir un problème, sinon ils n’auraient pas été là. Du coup, l’échantillon n’est pas forcément représentatif de monsieur et madame Tout-le-monde. Il reste à voir si l’IA sera aussi performante pour détecter des maladies cachées dans la population générale, chez des gens qui pensent dormir comme des bébés.

Selon la source : fr.euronews.com

Ce contenu a été créé avec l’aide de l’IA.