Les infections des voies respiratoires sont un fardeau majeur pour les systèmes de santé, affectant des millions de personnes chaque année et accentué depuis 2020 par la pandémie de Covid-19. Le diagnostic de ces maladies repose souvent sur des technologies sophistiquées et coûteuses alors que l'auscultation pulmonaire se perd progressivement en raison de bruits parfois difficiles à interpréter. Le pneumoscope est un dispositif médical 3-en-1 intégrant un stéthoscope numérique, un oxymètre et un thermomètre, piloté par l'intelligence artificielle (IA). Ce stéthoscope intelligent enregistre les sons d'auscultation pulmonaire et reconnait en temps réel des signatures acoustiques de maladies respiratoires grâce aux algorithmes d'IA. L'information est transmise par une interface utilisateur conviviale sur un smartphone ou une tablette. Le pneumoscope apporte une aide au diagnostic des maladies pulmonaires et une stratification du risque. Les algorithmes d'IA ont été développés à l'EPFL grâce à une base de données clinique de plus de 100'000 sons pulmonaires d'adultes et d'enfants atteints de Covid-19, de pneumonie, d'asthme, etc.
En assistant les équipes professionnelles de santé et en augmentant la précision des diagnostics, ce produit innovant vise à améliorer la prise en charge des patientes et patients et la qualité des soins, mais aussi à optimiser les coûts de santé, notamment à travers la télémédecine.
Aperçu:
What's next?
Les prochaines étapes consistent en la validation technique et clinique du pneumoscope, l'obtention du marquage CE et la production de plusieurs centaines d'exemplaires.
Collaboration:
- Terre des hommes
- Université de Genève - Institut de Santé Globale
- EPFL - Centre EssentialTech
Plus d'infos:
- Pr Alain Gervaix, Service d'accueil et d'urgences pédiatriques, HUG
- Jonathan Doenz, Machine learning & optimization laboratory, EPFL
- Mary-Anne Hartley, Machine learning & optimization laboratory, EPFL
- Julien Heitmann, Machine learning & optimization laboratory, EPFL
- Martin Jaggi, Machine learning & optimization laboratory, EPFL
- Alexandre Perez, Machine learning & optimization laboratory, EPFL