Il y a quelques jours, nous ont exploré comment Apple pourrait un jour utiliser des capteurs d’ondes cérébrales dans les AirPods pour mesurer la qualité du sommeil et même détecter des crises d’épilepsie.
À présent, une nouvelle étude dévoile comment la firme de Cupertino envisage d’approfondir les analyses relatives à la santé cardiaque grâce à l’IA. Voici les détails.
Contexte
Avec watchOS 26, Apple a introduit des notifications d’hypertension sur l’Apple Watch. Comme l’explique la société :
Les notifications d’hypertension sur l’Apple Watch utilisent les données du capteur optique du cœur pour analyser la façon dont les vaisseaux sanguins d’un utilisateur réagissent aux battements de cœur. L’algorithme fonctionne en arrière-plan, examinant les données sur des périodes de 30 jours, et avertit les utilisateurs s’il détecte des signes constants d’hypertension.
Bien que cette fonctionnalité ne soit pas un outil de diagnostic médical, Apple reconnaît que ces notifications « ne détecteront pas toutes les instances d’hypertension ». Toutefois, la société prévoit d’alerter plus d’un million de personnes souffrant d’hypertension non diagnostiquée au cours de la première année.
Un aspect important de cette fonctionnalité est qu’elle repose sur des données recueillies sur 30 jours, signifiant que ses algorithmes analysent des tendances, plutôt que de produire des mesures hémodynamiques en temps réel ou d’estimer des paramètres cardiovasculaires spécifiques.
Exploitation des données du capteur optique
Il est essentiel de préciser qu’à aucun moment cette étude ne mentionne l’Apple Watch, ni n’évoque d’éventuels produits ou fonctionnalités à venir.
Cette recherche, publiée dans un document intitulé Hybrid Modeling of Photoplethysmography for Non-Invasive Monitoring of Cardiovascular Parameters, aborde la modélisation hybride qui utilise des simulations hémodynamiques et des données cliniques non étiquetées pour estimer les biomarqueurs cardiovasculaires à partir de signaux photopléthysmographiques (PPG).
Concrètement, les chercheurs démontrent qu’il est possible d’estimer des métriques cardiaques plus profondes en utilisant un simple capteur de pouls, également connu sous le nom de PPG, la même technologie optique présente dans l’Apple Watch (bien que des caractéristiques de signal diffèrent).
Afin de réaliser cette étude, les chercheurs ont constitué un large ensemble de données contenant des formes d’onde de pression artérielle (APW) simulées, et un ensemble de mesures PPG et APW réelles. Ces données ont permis d’entraîner un modèle génératif qui apprend à faire le lien entre les données PPG et les APW correspondants.
Grâce à ces interprétations d’APW, un second modèle a été formé pour en déduire les biomarqueurs cardiaques, tels que le volume d’éjection et le débit cardiaque, en s’appuyant sur des données de simulation.
Résultats
Une fois la formation et le traitement des données effectués, un nouvel ensemble de données, comprenant des signaux APW et PPG de 128 patients subissant une chirurgie non cardiaque, a été analysé.
Les résultats ont montré que la méthode suivait avec précision les tendances du volume d’éjection et du débit cardiaque, même si les valeurs absolues n’étaient pas tout à fait exactes.
Les chercheurs concluent que leur approche hybride permet d’extraire des informations cardiaques significatives à partir d’un capteur optique simple. Voici les mots de l’équipe de recherche :
Nous utilisons une approche de modélisation hybride pour inférer des paramètres cardiovasculaires à partir de signaux PPG in vivo. Notre méthode promet d’obtenir de bons résultats en incorporant des simulations, évitant ainsi la nécessité d’annotations coûteuses.
S’il est difficile de savoir si Apple intégrera un jour ces fonctionnalités dans l’Apple Watch, il est prometteur de constater que les chercheurs de la société explorent de nouvelles voies pour tirer des données potentiellement vitales à partir de capteurs déjà en place.
