Un projet de prélèvement de la cornée sur cadavre au CHU Oran
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Le stéthoscope traditionnel laisse la place à des solutions plus innovantes. Des petits appareils à forte amplification aux gadgets de pointe capables de détecter des conditions en quelques battements de cœur, le stéthoscope traditionnel ouvre la voie à des solutions plus innovantes.
Clive Smith, PDG de la société américaine Thinklabs Medical, a par exemple développé le Thinklabs One numérique. Il explique qu’au milieu des années 90, « j’ai lu un article indiquant que l’acoustique des stéthoscopes ne s’était pratiquement pas améliorée depuis que René Laennec avait construit le premier en 1816. Je pensais que le stéthoscope était probablement l’équipement médical le plus utilisé, donc le développer me semblait une excellente idée. Opportunité. »
Après huit années passées à perfectionner son capteur et son transducteur, Clive a lancé un stéthoscope doté d’un diaphragme électromagnétique. Depuis, le modèle a été développé. Aujourd’hui, le Thinklabs One numérique est un appareil miniature qui tient dans la paume de la main et peut amplifier le son 100 fois.
Il existe également une application permettant d’afficher en temps réel la forme d’onde sonore et la fréquence des bruits cardiaques et pulmonaires. Ceux-ci peuvent également être enregistrés, sauvegardés et partagés. Il ajouta:
« Les gens peuvent connecter l’appareil à n’importe quel casque. Ils peuvent utiliser des écouteurs filaires et mettre le tout dans leur poche. Ils peuvent également mettre l’appareil dans un gant en latex pour contrôler les infections.
Lorsque la télémédecine est apparue, Thinklabs One est devenu pratique pour simplement brancher un câble et se connecter à n’importe quelle plate-forme existante.
L’une de nos approches consiste à apporter l’excellent son de notre stéthoscope à n’importe quelle plateforme que les gens utilisent déjà pour la télémédecine.
La start-up israélienne Sanolla a mis au point le VoqX, prêt pour l’IA, qui écoute les infrasons. Les infrasons sont des ondes acoustiques qui ne peuvent pas être entendues par les humains. Le Dr Doron Adler, PDG et cofondateur, a déclaré :
« Le VoqX est basé sur des recherches qui ont permis de cartographier les sons produits par le corps selon les fréquences auxquelles ils sont actifs. Cela a démontré que plus de 60 % des sons émis par le corps se situent dans la gamme des infrasons
Cette gamme a été complètement ignorée par la communauté médicale au cours des 200 dernières années où les médecins utilisaient des stéthoscopes. Cela est dû à la simple raison que les infrasons sont inaudibles à l’oreille humaine.
L’idée était que les infrasons contiendraient des informations cliniquement riches qui constitueraient une excellente ressource pour développer des algorithmes d’IA qui utiliseraient l’ensemble du spectre – infrasonique et audible.
Le VoqX utilise un microphone qui capte les sons audibles et un accéléromètre qui détecte les vibrations infrasoniques. Les algorithmes de décalage de fréquence déplacent les sons corporels vers la plage à laquelle l’oreille humaine est la plus sensible. Le Dr Adler a expliqué :
« Les algorithmes d’IA exploitent ensuite toutes les informations, y compris les infrasons et le son audible. Le traitement du signal et le traitement de l’IA sont tous effectués à bord de l’appareil, intégré au pavillon.
Cela signifie qu’aucune connectivité Internet ou cloud n’est requise pour que l’IA renvoie des résultats précis. Cela dit, la connectivité Bluetooth permet de transmettre les informations d’auscultation [son corporel] et les résultats de l’IA dans le dossier médical électronique du patient.
Le VoqX peut aider à détecter toute condition qui se manifeste dans l’acoustique corporelle. Cependant, elle se concentre actuellement sur les maladies cardio-pulmonaires les plus répandues. Il s’agit notamment des maladies valvulaires cardiaques comme la sténose aortique, l’insuffisance aortique, l’insuffisance mitrale, la pneumonie, l’insuffisance cardiaque et la BPCO.
Jason Bellet était l’un des trois membres de l’équipe qui ont fondé la société américaine Eko , avec également pour mission de faire entrer le stéthoscope dans l’ère numérique. Il a dit:
« Nous avons pensé que si nous pouvions numériser les bruits cardiaques et pulmonaires, nous pourrions alors appliquer l’apprentissage automatique et l’IA pour aider les prestataires de soins à analyser ces sons.
De cette façon, ils pourraient, espérons-le, détecter les signes de maladies cardiaques et pulmonaires beaucoup plus tôt dans les soins du patient.
Selon lui, jusqu’à 50 à 60 % des premiers signes de maladie cardiaque structurelle ne sont pas détectés parce que le prestataire les entend au moyen d’un stéthoscope traditionnel. Il ajouta:
« Nous avons construit un stéthoscope numérique qui amplifie tout en réduisant activement le bruit de fond. Nous diffusons ensuite ces sons via Bluetooth vers des applications pour smartphone, qui peuvent les envoyer dans le dossier du patient ou les partager pour une visite de télémédecine en temps réel.
Eko a également intégré un ECG dans le stéthoscope pour évaluer les performances électriques du cœur et a construit des algorithmes pour permettre aux cliniciens de détecter les souffles cardiaques et la fibrillation auriculaire.
« Le praticien entend le son amplifié en temps réel, puis appuie sur un bouton de l’application pour l’envoyer vers le cloud. Cela fournit une interprétation en 15 secondes.
Le polonais StethoMe a développé un appareil domestique pour la surveillance et le contrôle de l’asthme infantile. Il enregistre et détecte également les sons anormaux se produisant dans la mucoviscidose, la pneumonie et la bronchite et mesure les paramètres respiratoires, tels que le pouls et la fréquence respiratoire et le rapport inspiration-expiration.
La vice-présidente produit et cofondatrice, la Dr Honorata Hafke-Dys, a expliqué : « Le stéthoscope est intégré au StethoMe AI, qui s’appuie sur des algorithmes d’IA et se connecte au smartphone et à l’application via Bluetooth. Après l’examen, les enregistrements sont immédiatement analysés par les algorithmes. Les informations sur la présence d’éventuelles anomalies sont automatiquement mises à la disposition du parent. Le parent peut également envoyer les résultats à n’importe quel médecin par SMS ou par e-mail.
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