JOURNAL FRANCOPHONE OF VENTILATION - PULMONOLOGY AND SLEEP [Journal Francophone de Ventilation - Pneumologie et du Sommeil]

ABSTRACT

Obstructive sleep apnea syndrome is a chronic condition that has a major impact on health trajectories. Its high prevalence, diversity, and heterogeneity are well known. It affects more than a billion people worldwide, with varied phenotypes, different risks, and potential pathological associations, such as insomnia. In recent years, the obvious limitations of traditional polysomnography have become apparent: complexity, cost, technical complexity, and the need for multiple nights to increase diagnostic validity; this inadequacy has been exacerbated during the COVID-19 pandemic. Digital medicine solutions now exist with automatic analysis using artificial intelligence, primarily for the diagnosis of sleep apnea syndrome, but also for insomnia, for sleep quality studies in the general population, and for the diagnosis of rarer pathologies such as central hypersomnia (narcolepsy) and parasomnias.

In this presentation, we will review the main new methods that should facilitate access to care by combining diagnostic methods, allow the reduction of the number of hospital beds and develop diagnoses from multiple nights based on "sleep" units with supervision by a "virtual" laboratory activity, all this with the aim of improving knowledge and expertise in sleep diseases, promoting and accelerating access to care, and maintaining it during a pandemic crisis.

RÉSUMÉ

Le syndrome d’apnée obstructive du sommeil est une affection chronique qui a un impact majeur sur les trajectoires de santé. Sa prévalence élevée, sa diversité et son hétérogénéité sont bien connues. Il touche plus d’un milliard de personnes dans le monde, avec des phénotypes variés, des risques différents et des associations pathologiques potentielles, telles que l’insomnie.

Ces dernières années, les limites évidentes de la polysomnographie traditionnelle sont devenues apparentes : complexité, coût, contraintes techniques, et nécessité de réaliser plusieurs nuits d’enregistrement pour améliorer la validité diagnostique ; ces insuffisances ont été exacerbées pendant la pandémie de COVID-19.

Des solutions de médecine numérique existent désormais, avec une analyse automatique utilisant l’intelligence artificielle, principalement pour le diagnostic du syndrome d’apnée du sommeil, mais également pour l’insomnie, les études de la qualité du sommeil dans la population générale, et le diagnostic de pathologies plus rares telles que l’hypersomnie centrale (narcolepsie) et les parasomnies.

Dans cette présentation, nous passerons en revue les principales nouvelles méthodes qui devraient faciliter l’accès aux soins en combinant différentes approches diagnostiques, permettre la réduction du nombre de lits hospitaliers, et développer des diagnostics sur plusieurs nuits basés sur des unités de sommeil supervisées par une activité de laboratoire “virtuelle”. L’objectif est d’améliorer la connaissance et l’expertise dans les maladies du sommeil, de favoriser et accélérer l’accès aux soins, et de le maintenir en période de crise pandémique.