ObjectifDévelopper une nouvelle technique d’analyse automatique des polysomnographies par approche symbolique avec intégration de préférences, pour une meilleure concordance avec la lecture manuelle.MéthodesÀ partir de tracés de sujets normaux enregistrés plusieurs nuits consécutives, et de tracés de patients, deux experts ont codé les tracés selon les règles de l’AASM. Puis les données brutes anonymisées ont été exportées, pour en extraire les grapho-éléments individuels par fusion symbolique.RésultatsCent trente polysomnographies de10 témoins enregistrés sur 3 nuits consécutives, et 100 patients avec suspicion de syndrome d’apnées du sommeil ont été doublement scorées. Les grapho-éléments ont été extraits par fusion symbolique (concept sémantique et non numérique). Les règles d’inférence de l’AASM ont été traduites en langage mathématique avec intégration de préférences en fonction de ce que chaque expert interprète. Puis le programme informatique pour traduire la formalisation en langage JAVA a été élaboré. Dans un premier temps, nous nous sommes focalisés sur l’analyse des stades. Testée sur 8 patients, l’analyse donne les taux de concordance avec l’analyse manuelle suivants : N2 : 70,1 % ± 10,9 % N3 : 79,5 % ± 9,1 %.ConclusionCes premiers résultats montrent la nécessité de continuer à enrichir les règles formalisées en collaboration avec les experts. Cette nouvelle technique vise à reproduire la démarche analytique des experts, par opposition à celle reposant sur une analyse purement numérique du signal. Ceci devrait en améliorer ses performances.