La cotation des états du sommeil chez l’enfant est une tâche particulièrement complexe, chronophage et nécessite une expertise spécialisée. Il n’existe pas aujourd’hui d’algorithme performant sur une large population pédiatrique, notamment à cause des variations de l’électroencéphalogramme (EEG) liées à l’âge. L’algorithme développé ici grâce à des méthodes avancées d’intelligence artificielle (IA) et une forte exigence sur la qualité des données montre une haute performance et des capacités de généralisation. L’objectif est aussi de fournir une cotation automatique de qualité indépendamment des comorbidités des patients.

Un modèle d’apprentissage profond basé sur l’architecture transformer a été initialement entraîné sur une base de données de polysomnographies (PSG) d’adultes comprenant 1348 enregistrements. L’apprentissage par transfert a permis d’affiner ce modèle sur une base de données spécifique de PSG pédiatriques, contenant 289 enregistrements. Le modèle a été validé sur deux bases de données de test : DB1, composée de 80 enregistrements provenant de la même source que les données d’entraînement, et DB2, constituée de 17 enregistrements d’enfants sains recueillis à l’hôpital Femme-Mère–Enfant de Lyon. Pour DB1, plusieurs analyses ont été menées pour évaluer les performances selon des variables telles que l’âge et la sévérité de l’indice d’apnée-hypopnée (IAHO).

Sur DB1, l’algorithme obtient des performances globales avec un F1-score de 0,786 et de 0,794 pour DB2. Par groupe d’âge, les performances obtenues sont les suivantes ; 6–8 ans : 0,755, 9–11 ans : 0,795 et 12–17 ans : 0,820. Enfin, selon la sévérité de l’IAHO (léger, modéré, sévère et très sévère), les résultats sont respectivement de 0,750, 0,774, 0,782 et 0,781.

L’algorithme développé ici se place parmi les meilleurs dans la littérature et semble surtout bien généraliser sur d’autres données : robustesse au centre d’acquisition, au système de PSG et à l’âge et la sévérité de l’IAHO. Une étude en cours montrera la variation des performances selon d’autres pathologies. Cependant, ces qualités en font déjà un candidat à l’utilisation en routine dans les centres du sommeil.