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            <abstract xml:lang="fr">
              <p>Contexte : le syndrome d’apnées-hypopnées obstructives du sommeil (SAHOS) de l’enfant est une pathologie fréquente dans la population générale. La principale cause, l’hypertrophie adéno-amygdalienne, peut être traitée par une intervention chirurgicale. L’enregistrement du sommeil est la référence diagnostique, mais reste peu disponible et assez contraignant, et n’est pas réalisé à chaque fois. En raison de l’accessibilité aux smartphones, il pourrait être pertinent de développer un outil basé sur l’enregistrement vidéo de l’enfant à son domicile, assisté par l’IA pour simplifier et accélérer son analyse.Objectif : étude de l’analyse automatisée de vidéos d’enfants suspects de SAHOS aidée par l’intelligence artificielle (IA).Méthodes : il s’agissait d’une étude rétrospective multicentrique. Nous avons recueilli des vidéos du sommeil de l’enfant, tournées par les parents. L’IA permettait de détecter : l’ouverture buccale, l’ouverture oculaire, les mouvements du corps. L’analyse et l’annotation des vidéos était faite par un investigateur ORL. Puis une polygraphie ventilatoire (PV) était réalisée. Nous avons ensuite comparé les résultats de l’analyse par l’IA avec les annotations manuelles, puis avec les résultats de la PV.Résultats : sur les 56 vidéos recueillies, 12 ont été analysées pour l’ouverture buccale et oculaire, et 15 pour les mouvements du corps. L’âge moyen dans les vidéos analysées était de 4.7 ans. Le premier groupe était majoritairement masculin (67 % M/33 % F), et le deuxième plutôt féminin (40 % H/60 % F). L’IAHO médian était respectivement de 2.55/h et 3.3/h pour ces deux populations, contre 2.85/h pour l’ensemble des enfants. Le F1-score de l’analyse par rapport aux annotations est de 83.0 % pour l’ouverture buccale, et 82.8 % pour les mouvements importants. L’IAHO était corrélé, bien que faiblement, à la combinaison linéaire des paramètres d’ouverture buccale (coefficient 0.35), et aux mouvements importants détectés (coefficient 0.34).Conclusion : l’utilisation de l’IA pourrait être un outil fiable dans l’analyse de vidéos du sommeil de l’enfant, bien qu’insuffisant pour le moment. D’autres études portant sur différents paramètres, et sur des populations plus grandes, doivent être menées pour pouvoir l’intégrer dans l’aide au diagnostic du SAHOS.</p>
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