Une application détecte la surdose à l'aide d'un sonar téléphonique

Appelé Second Chance, il détecte les symptômes liés à une surdose d’opioïdes environ 90% du temps et peut suivre la respiration d’une personne à une distance d’environ 1 m.

"Nous montrons ici que nous avons créé un algorithme pour un smartphone capable de détecter les surdoses en surveillant l'évolution de la respiration d'une personne avant et après l'utilisation d'opioïdes", a déclaré le chercheur Shyam Gollakota. "L'idée est que les utilisateurs puissent utiliser l'application pendant l'utilisation d'opioïdes. Ainsi, en cas de surdose, le téléphone peut éventuellement les connecter à un ami ou aux services d'urgence pour leur fournir [l'antidote] naloxone."

Pour le tester, les chercheurs ont établi un partenariat avec Insite, un centre d’injection supervisée situé à Vancouver.

Les participants ont été surveillés par l'application téléphonique et portaient également des moniteurs de respiration sur la poitrine.

"Nous avons demandé aux participants de préparer leurs médicaments comme d'habitude, mais nous les avons ensuite surveillés pendant une minute avant l'injection afin que l'algorithme puisse obtenir une valeur de base pour leur vitesse respiratoire", a déclaré le chercheur Rajalakshmi Nandakumar. «Après avoir obtenu une ligne de base, nous avons poursuivi la surveillance pendant l’injection puis pendant cinq minutes après, car c’est la fenêtre au moment où les symptômes de surdosage se manifestent.»

Sur les 94 participants ayant testé l'algorithme, 47 avaient une fréquence respiratoire de 7 respirations / minute ou plus lente, 49 avaient cessé de respirer pendant une période significative et deux personnes avaient subi une surdose nécessitant un traitement à l'oxygène, la ventilation et / ou à la naloxone.

En moyenne, l’algorithme a correctement identifié les problèmes respiratoires laissant présager une surdose 90% du temps, selon l’Université.

Pour permettre aux États ressemblant à des surdoses d'être testés, l'équipe a également travaillé avec le centre médical de l'Université de Washington, dans le bloc opératoire lors d'une chirurgie élective.

"Lorsque les patients subissent une anesthésie, ils ont à peu près la même physiologie que les gens quand ils ont une overdose", a déclaré le Dr Jacob Sunshine, chercheur en anesthésiologie à Washington. «Il ne se passe rien lorsque les gens vivent cet événement dans la salle d’opération, car ils reçoivent de l’oxygène et sont suivis par une équipe d’anesthésiologiste. Mais il s'agit d'un environnement unique permettant de capturer des données difficiles à reproduire pour affiner les algorithmes en fonction de ce à quoi ressemble une personne qui a un surdosage aigu.

L'algorithme a correctement prédit 19 des 20 surdoses simulées, selon Washington. Pour le seul cas, le taux de respiration du patient était juste au-dessus du seuil de l’algorithme.

Le seuil de détection est fixé à 7 respirations / minute ou moins, ou absent.

«Moins de huit respirations par minute est un point commun dans un hôpital, ce qui inciterait les gens à aller au lit et à s'assurer qu'un patient va bien», a déclaré Sunshine.

En plus de la fréquence respiratoire, l'application tente également de détecter d'autres mouvements caractéristiques d'un surdosage d'opioïdes - comme une tête qui s'affaisse ou qui somnole.

Une fois que le surdosage est prévu, l'application sonne une alarme pour engager l'utilisateur, avant qu'elle ne contacte automatiquement un ami prédéterminé avec antidote ou les services d'urgence.

L’équipe a mis en garde que Second Chance ne l’a testé que sur l’utilisation illégale d’opioïdes injectables, mais suggère qu’il pourrait être utilisé pour toutes les formes de consommation d’opioïdes. Elle demande à être approuvée par la Federal Drug Administration des États-Unis et envisage de commercialiser Second Chance par le biais d'un spin-out universitaire appelé Sound Life Sciences.

Les résultats ont été publiés dans Science Translational Medicine.