Une application pour smartphone scanne les élèves pour détecter les commotions cérébrales
Les commotions cérébrales graves où une personne est visiblement secouée ou assommée sont évidemment préoccupantes, mais des commotions plus légères qui ne sont pas détectées peuvent également entraîner des impacts dangereux sur la santé sur la piste. Une nouvelle application pour smartphone pourrait s’avérer cruciale dans ce domaine, en utilisant la caméra d’un appareil mobile pour scanner la pupille à la recherche de signes révélateurs de blessure sur place.
Nous avons vu un certain nombre de percées prometteuses en matière de détection des commotions cérébrales, telles que des systèmes qui suivent les mouvements oculaires à la recherche de symptômes et des tests sanguins qui peuvent les détecter sept jours après l’incident. Il est important de savoir si un athlète a subi une commotion cérébrale ou non, car si elle n’est pas traitée, elle peut non seulement entraîner des conséquences immédiates telles que des maux de tête et des pertes de mémoire, mais d’autres coups à la tête peuvent poser des risques pour la santé à long terme encore plus graves.
Ainsi, une application pour smartphone pouvant être utilisée sur le côté pour dépister immédiatement une commotion cérébrale changerait la donne, et c’est exactement ce que des chercheurs de l’Université de Washington (UW) ont entrepris de développer. Appelée PupilScreen, la technologie fonctionne en suivant la réponse de l’élève à la lumière, ce qu’on appelle le réflexe de lumière pupillaire, une technique déjà utilisée pour évaluer les lésions cérébrales traumatiques.
Bien que ce réflexe de lumière pupillaire ait été utilisé pour évaluer les lésions cérébrales graves, des recherches récentes ont montré que la technique pouvait également révéler des lésions moins graves, telles que des commotions cérébrales légères. Cherchant donc à tirer parti de ces nouvelles connaissances, l’équipe UW a développé une application qui utilise l’appareil photo du smartphone, ainsi que des outils d’apprentissage en profondeur, pour capter les changements de réflexe de lumière pupillaire invisibles à l’œil nu.
Le flash du téléphone est utilisé pour stimuler l’œil et l’appareil photo et capture une vidéo de trois secondes. Les algorithmes d’apprentissage profond déterminent ensuite quels pixels appartiennent à la pupille dans chaque image et suivent ainsi les changements de taille de la pupille pendant toute la durée de la vidéo. Mettant l’application à l’épreuve, l’équipe l’a essayée dans une étude pilote impliquant des sujets 48, y compris des patients en bonne santé et certains souffrant de lésions cérébrales traumatiques. Grâce à l’application, les cliniciens ont pu diagnostiquer les lésions cérébrales avec une précision presque parfaite et presque aussi bien qu’un pupilomètre, une machine coûteuse que l’on ne trouve que dans les hôpitaux.
De là, l’équipe prévoit de mener une étude clinique plus large dans les mois à venir qui verra l’application mise à l’épreuve par des entraîneurs, des techniciens médicaux et des médecins. Ils chercheront également à apporter des améliorations au système, qui nécessite actuellement que le téléphone soit placé dans un boîtier pour contrôler l’exposition à la lumière, et espèrent produire un système disponible dans le commerce d’ici deux ans.
“La vision pour laquelle nous tournons est d’avoir quelqu’un simplement tenir le téléphone et utiliser le flash”, a déclaré l’auteur principal Alex Mariakakis. “Nous voulons que chaque parent, entraîneur, soignant ou ambulancier qui est préoccupé par une lésion cérébrale puisse l’utiliser sur place sans avoir besoin de matériel supplémentaire.”
La vidéo ci-dessous donne un aperçu de la technologie, tandis que l’équipe présentera ses recherches lors de la conférence informatique Ubicomp 2017 à Hawaii la semaine prochaine.
