Alexa pourrait détecter votre arrêt cardiaque en écoutant votre respiration

Une illustration d'un haut-parleur intelligent Amazon et des ondes ECG. Mme Tech / Amazon

Si vous êtes assez malchanceux pour avoir un arrêt cardiaque, vos chances ne sont pas bonnes. Sur les quelque 400 000 personnes qui en subissent un chaque année aux États-Unis, moins de 6% survivent . C'est la première cause de mortalité naturelle. Cependant, la probabilité de survie est beaucoup plus élevée si vous obtenez de l'aide rapidement : une réanimation immédiate peut doubler ou tripler vos chances.

Un nouvel outil qui utilise le microphone de votre haut-parleur intelligent ou de votre smartphone pour détecter les signes avant-coureurs, puis appelle à l'aide en votre nom, pourrait contribuer à augmenter les taux de survie.

Le système, développé par des chercheurs de l'Université de Washington, utilise l'apprentissage automatique pour identifier le son de halètement révélateur (connu sous le nom de respiration agonale) que les gens émettent lorsqu'ils luttent pour respirer. Il s'agit d'un signe d'alerte précoce pour plus de la moitié de tous les arrêts cardiaques.

Les chercheurs ont entraîné le système à l'aide de clips de respiration agonique capturés à partir d'appels au 911 effectués dans le comté de King, dans l'État de Washington. Ils ont utilisé 729 appels pour un total de 82 heures d'enregistrements. Ils l'ont ensuite formé sur d'autres sons que vous pourriez entendre dans la chambre de quelqu'un, comme le ronflement ou les bruits associés à l'apnée du sommeil, pour éliminer tout faux positif.

Ils ont utilisé deux ensembles d'enregistrements différents : les sons du sommeil recueillis par 35 volontaires et ceux de 12 patients qui participaient à une étude sur le sommeil parce qu'ils souffraient de ronflement et d'apnée. Ces derniers enregistrements ont produit des sons similaires à la respiration agonale, aidant à affiner la précision de l'outil.

Lorsque nous l'avons testé sur notre système, nous avons trouvé un taux de faux positifs de 0,2 % dans le groupe de volontaires et un taux de 0,1 % dans l'étude sur le sommeil, explique Justin Chan, qui a dirigé la recherche.

Le système a réussi à identifier correctement la respiration agonique dans 97 % des cas, jusqu'à 20 mètres de distance.

L'outil, décrit dans npj Médecine numérique aujourd'hui, est encore au stade de la preuve de concept, il est donc dans de nombreuses années d'être disponible pour le public, bien que les chercheurs envisagent de le commercialiser éventuellement. Il y a beaucoup de travail que nous devrons faire avant de l'utiliser à grande échelle, a déclaré Chan.

Il a également suggéré que s'il était mis en œuvre dans la vraie vie, il serait logique que le système émette un avertissement de 15 ou 30 secondes aux utilisateurs que les services d'urgence sont sur le point d'être appelés, afin qu'ils aient la possibilité d'annuler dans le événement c'est une fausse alerte. Il est destiné à être utilisé dans les chambres à coucher, car c'est là que la plupart des arrêts cardiaques se produisent à l'intérieur des maisons.

Il reste encore plusieurs défis à surmonter avant que le système puisse être lancé, principalement des problèmes de confidentialité, selon Peter Chai, professeur adjoint de médecine d'urgence au Brigham and Women's Hospital de Boston.

Il y a des questions sur ce que vous faites avec le bruit ambiant des autres dans une pièce, ou si vous recueillez des informations à partir du microphone d'un téléphone, ou ce que vous faites avec un enregistrement par inadvertance, dit-il.

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