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Conception d’un outil numérique a destination des parents de détection automatique des sibilants chez les enfants.

Thèse de Plamen BOKOV, présentée et soutenue publiquement le 16 septembre 2014.

lundi 29 septembre 2014

Les maladies respiratoires chez l’enfant sont un motif fréquent de consultation en médecine générale.

Les maladies respiratoires chez l’enfant sont un motif fréquent de consultation en médecine générale. Une difficulté diagnostique se pose alors lorsque les parents ont entendu une respiration sifflante qui n’est plus présente dans le cabinet médical. En effet, chez l’enfant de moins de 36 mois, le diagnostic de sibilant est important dans la mesure où il pourrait être plus spécifique de la maladie asthmatique lors d’un épisode étiquète bronchiolite et ainsi permettre un traitement précoce de l’asthme du nourrisson.

Pour répondre a cette question, nous avons développe un algorithme permettant le diagnostic de sibilant a partir d’un enregistrement des sons respiratoires émis a proximité de la bouche, avec un Smartphone.

Un total de 186 enregistrements a été réalisé dans le service des urgences pédiatriques a l’Hôpital de Fontainebleau entre octobre 2013 et février 2014, principalement chez des enfants d’âge préscolaire (âge moyen de 20 mois).

La concordance des diagnostics auscultatoires de deux médecins a servi de base à la sélection des enregistrements pour l’algorithme de diagnostic (phase d’apprentissage).

L’analyse acoustique des signaux en utilisant des algorithmes d’apprentissage automatique a permis de construire un algorithme robuste permettant de classer les enregistrements avec et sans sibilants.

La meilleure performance a été observée avec les Machines a Vecteur de Support qui ont permis d’atteindre une sensibilité de 71,4% et une spécificité de 88,9%, ainsi qu’’un accord inter-observateur modeste (kappa=0,28, IC95% [0,12 ; 0,45]) entre l’algorithme et l’operateur dans l’échantillon constitue par les enregistrements qui n’ont pas été utilises dans l’apprentissage.

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