UKHSA: Les données de toux d’une application de sommeil signalent la grippe et le COVID-19 une semaine à l’avance

L’UK Health Security Agency et la société suédoise de technologie du sommeil Sleep Cycle ont publié le 3 septembre 2026 les résultats d’une étude conjointe évaluant si les données de toux collectées de manière passive via une application de sommeil grand public pouvaient servir de signal d’alerte précoce pour les maladies respiratoires en Angleterre. L’étude a constaté que les augmentations de toux nocturne étaient souvent observées environ une semaine avant les hausses d’activité de la grippe et du COVID-19.

Selon l’annonce de l’UKHSA, les données collectées passivement constituaient un indicateur robuste et cohérent au niveau régional des maladies respiratoires communautaires, l’activité de toux reflétant de près les niveaux de maladie respiratoire signalés via le service téléphonique NHS 111. L’UKHSA a déclaré que ces résultats soutiennent le rôle des données de santé numériques dans la surveillance de santé publique aux côtés des systèmes établis.

Conception de l’étude et résultats

La recherche, publiée sous forme de préimpression sur medRxiv et rédigée par sept chercheurs de l’UKHSA et deux chercheurs de Sleep Cycle, a comparé les métriques hebdomadaires de toux nocturne de janvier 2023 à janvier 2026 aux indicateurs de surveillance de l’UKHSA : appels de triage d’infections respiratoires aiguës du NHS 111, positivité PCR de la grippe et du COVID-19, ainsi que les taux d’admission hospitalière pour la grippe, le COVID-19 et le virus respiratoire syncytial.

L’étude a testé trois métriques de toux : le nombre total de toux, les toux par utilisateur et les toux par heure de sommeil. Les associations les plus fortes concernaient les appels de triage d’infections respiratoires aiguës du NHS 111, où les métriques normalisées à la population affichaient des corrélations nationales brutes d’environ 0,95 et conservaient des corrélations préblanchies supérieures à 0,55 à lag zéro, ce qui signifie que l’activité de toux suivait les variations à court terme d’un indicateur syndromique établi, au-delà de la saisonnalité partagée et des tendances à long terme. La préimpression indique que les toux par heure de sommeil ont culminé une semaine avant la positivité PCR de la grippe, tandis que les toux par utilisateur et les toux par heure de sommeil ont culminé une semaine avant la positivité PCR du COVID-19. Les indicateurs basés sur les hôpitaux ont montré des relations plus faibles, bien que les métriques normalisées se soient alignées simultanément avec les admissions pour la grippe et aient montré de brèves associations anticipatrices avec les admissions pour le COVID-19.

Les décomptes totaux de toux non normalisés produisaient des structures de retard moins stables et souvent non interprétables, ce que les auteurs attribuent à la sensibilité aux variations du volume d’observation, telles que les changements du nombre d’utilisateurs actifs et la durée de sommeil enregistrée. La préimpression recommande d’utiliser des métriques normalisées à la population plutôt que des décomptes bruts pour toute application de surveillance.

IA sur l’appareil et protections de la vie privée

Sleep Cycle est une application mobile qui utilise l’analyse sonore alimentée par l’IA pour aider les utilisateurs à comprendre et à améliorer leur sommeil. Les épisodes de toux sont identifiés par un modèle de détection audio d’apprentissage automatique qui s’exécute localement sur l’appareil de l’utilisateur, effectuant des inférences sur des extraits audio de 10 secondes qui se chevauchent pendant les sessions de sommeil initiées par l’utilisateur. Aucun audio brut n’est transmis aux serveurs de Sleep Cycle. Selon la préimpression, les enregistrements sont anonymisés avant transmission grâce à la suppression des identifiants personnels et à la perturbation des coordonnées géographiques, et Sleep Cycle ne partage que des données agrégées protégées par la confidentialité différentielle.

L’ensemble de données couvrait en moyenne 3 482 utilisateurs quotidiens dans la région du Sud-Ouest de l’Angleterre jusqu’à 11 427 à Londres. Parmi les utilisateurs ayant volontairement fourni des informations démographiques, l’âge moyen était de 37,9 ans, avec 59,3 % d’hommes et 40,2 % de femmes.

Origines de la collaboration

UKHSA et Sleep Cycle ont annoncé la collaboration de recherche le 28 janvier 2026, décrivant un projet de 12 semaines que l’agence a déclaré être la première fois qu’elle évaluait systématiquement les données d’une application de sommeil comme outil potentiel de suivi épidémiologique national. Dans le cadre de cet accord, aucune donnée de l’UKHSA n’a été partagée avec Sleep Cycle ; l’analyse a été réalisée sur les systèmes sécurisés de l’UKHSA par une équipe de recherche dédiée de l’agence, tandis que Sleep Cycle n’a fourni que des informations anonymisées, préservées en matière de confidentialité et agrégées provenant de sa bibliothèque de données consenties par les utilisateurs.

Les systèmes de surveillance existants reposent sur les personnes qui cherchent des soins via le NHS, ce que l’UKHSA a indiqué pouvoir être influencé par la sensibilisation du public, la disponibilité des services et les différences démographiques ou socioéconomiques, ainsi que par les délais de déclaration et de traitement en laboratoire. Le signal de toux, en revanche, est généré automatiquement pendant le sommeil normal et mis à jour quotidiennement. La préimpression indique que les données de toux présentent un retard de déclaration inférieur à un jour, contre un retard habituel de plusieurs jours pour les sources existantes de l’UKHSA.

« Aucun système de surveillance unique ne fournit une image complète de l’activité des maladies respiratoires, mais cela montre que la surveillance passive de la toux nocturne peut compléter les autres systèmes de surveillance pour fournir un signal opportun au niveau de la population des tendances épidémiques à venir, sans être affectée par le comportement de recherche de soins, les délais de traitement en laboratoire, les retards de remplissage et de déclaration », a déclaré le professeur Steven Riley, directeur des données de l’UKHSA.

Limites déclarées et prochaines étapes

Les auteurs identifient plusieurs limites. La population d’utilisateurs de Sleep Cycle est plus jeune et concentrée dans les zones urbaines, en particulier à Londres et dans le sud de l’Angleterre. L’étude a évalué des associations temporelles rétrospectives plutôt que des performances prédictives prospectives, et les auteurs déclarent que démontrer l’utilité opérationnelle nécessiterait une évaluation prospective par rapport à des bases de prévision dans un contexte en temps réel. Les résultats concernant le virus respiratoire syncytial étaient inconclusifs, ce que les auteurs attribuent à une série chronologique disponible plus courte et aux différences entre la population d’utilisateurs de l’application et les groupes les plus touchés par les formes sévères de la maladie RSV.

La préimpression identifie l’évaluation prospective de l’activité de toux nocturne dans un cadre de surveillance opérationnelle, incluant l’intégration aux tableaux de bord de surveillance existants et l’évaluation au cours des futures saisons respiratoires, comme les prochaines étapes de la recherche.