Brevet FR3163165A1 — publié le 20251212

Système d’analyse de l’air ambiant d’une pièce comprenant : - un module aéraulique (1) configuré pour faire circuler une partie de l’air l’ambiant de la pièce dans un conduit d’analyse (10) ; - un ensemble de capteurs (60-69) configurés pour mesurer des paramètres physiques et chimiques de l’air ambiant de la pièce, et/ou de l’air circulant dans le conduit (10) ; - un module de stockage (2) de données dynamiques issues des capteurs (60-69) et de données statiques ; - un module d’analyse (3) configuré pour détecter la présence d’un ou de plusieurs pathogènes à partir des données issues des capteurs (60-69) et des données statiques enregistrées dans le module de stockage (2) ; - un module de communication (4) configuré pour restituer de manière visuelle, et/ou sonore les résultats de l’analyse, et/ou de transmettre les données vers une entité externe au système d’analyse. Figure pour l’abrégé : Fig 1 SYSTEME d’analyse de l’air ambiant d’une piece L’invention concerne un système d’analyse de l’air ambiant d’une pièce. Le système peut être mis en œuvre pour la détection de pathogènes dans l’air. La transmission des pathogènes peut prendre plusieurs voies, et notamment par la voie contact ou par la voie aérienne sous la forme de microgouttelettes par exemple. Les microgouttelettes infectieuses, de par leur petite taille, sont capables de rester en suspension dans l’air pendant un temps suffisamment long pour permettre leur inhalation par un individu ou leur dépôt sur une plaie, et causer une infection. La détection d’agents pathogènes repose essentiellement sur l’identification du pathogène via la réalisation de tests sur des patients déjà infectés et symptomatiques, ce qui écarte les cas asymptomatiques, suivie de l’étude de sa propagation via l’étude du comportement des individus, et des données recueillies par les réseaux de santé. Or, les agents pathogènes transmis par voie aérienne peuvent se propager très rapidement, notamment dans les lieux partagés, et cette rapidité de propagation les rend particulièrement adaptés à la création d’épidémies et de pandémies. Une détection précoce de ces agents pathogènes transmis par voie aérienne est donc essentielle pour mettre en œuvre rapidement des mesures efficaces afin de limiter leur propagation. De nombreuses solutions pour détecter la présence d’agents pathogènes dans l’air ont été proposées. Ces solutions mettent en œuvre la mesure de la conductivité électrique du dépôt d’aérosols, ou la mesure du poids des aérosols déshydratés, ou la détection de la taille des aérosols dans l’air après dessèchement, ou une détection par réaction sur des antigènes. Cependant, ces solutions ne permettent pas la détection et l’identification d’une large gamme de pathogènes en temps réel, en continu, sans intervention humaine, avec une bonne capacité de discrimination envers des polluants. En effet, les méthodes utilisant le poids ou la conductivité des aérosols ne permettent pas de faire la différence entre des pathogènes et des polluants tels que les poussières de combustion. Les méthodes à antigène sont plus sélectives et ne permettent pas l’étude d’un large panel de pathogènes ; l’utilisation de réactifs implique un rechargement régulier et une maintenance importante. Par ailleurs, ces solutions nécessitent une quantité importante de pathogènes afin d’initier les réactions permettant leur détection, ce qui les rend, en pratique, inutilisable au vu de la faible charge de l’air (ou qui oblige à passer des quantités extrêmement importantes d’air, avec des conséquences importantes sur le bruit, la taille, le séchage des réactifs…) Il existe donc un besoin pour une nouvelle solution alternative pour détecter et identifier des agents pathogènes (tels que bactéries, levures, virus, spores, etc.) dans l’air ambiant. Présentation de l’invention Dans ce contexte, la présente invention vise donc à proposer un système d’analyse de l’air ambiant d’une pièce, en vue de la détection de pathogènes. L’invention vise notamment une solution adaptée pour la détection automatique d’une large gamme de pathogènes en temps réel, en continu, sans intervention humaine, avec une bonne capacité de discrimination envers des polluants. L’invention a pour objet un système d’analyse de l’air ambiant d’une pièce comprenant : - un module aéraulique configuré pour faire circuler une partie de l’air l’ambiant de la pièce dans un conduit d’analyse ; - un ensemble de capteurs configurés pour mesurer des paramètres physiques et chimiques de l’air ambiant de la pièce, et/ou de l’air circulant dans le conduit ; - un module de stockage de données dynamiques issues des capteurs et de données statiques ; - un module d’analyse configuré pour identifier et/ou détecter la présence d’un ou de plusieurs pathogènes à partir des données issues des capteurs et des données statiques enregistrées dans le module de stockage ; - un module de communication configuré pour restituer de manière visuelle, et/ou sonore les résultats de l’analyse, et/ou de transmettre les données et/ou consignes vers une ou plusieurs entités externes au système d’analyse. Le système de l’invention, de par l’utilisation de différents capteurs permet de discriminer un composant cible, tel qu’un pathogène, des autres composants présents dans l’air ambiant. En particulier, le système de l’invention permet d’identifier et/ou de détecter un ou plusieurs pathogènes cibles présents dans l’air ambiant d’une pièce à surveiller et de limiter les erreurs de détection induites par exemple par la présence de polluants. L’ensemble de capteurs comprend au moins l’un ou une combinaison des dispositifs suivants : - capteur de température de la pièce ; - capteur d’humidité relative de la pièce ; - module de mesure d’un niveau de rayons ultraviolet présent dans la pièce ; - module de mesure d’un niveau d’éclairement de la pièce ; - module de mesure d’un taux de CO 2 dans l’air de la pièce ; - module de mesure d’un niveau d’oxyde d’azote NOx dans l’air de la pièce ; - module de mesure de composés chimiques volatils ; - module de détection et de mesure de soufre et de phosphore dans l’air ; - module de détection de la composition chimique des aérosols ou de leur fluorescence ; - module de détermination du nombre et de la distribution en termes de taille de gouttelettes et poussières présentes en suspension dans la pièce ; - un dispositif de spectrométrie configuré pour réaliser la décomposition des constituants de l’air en éléments simples excités et l’analyse du spectre d’émission lié à la désexcitation des éléments. Les données statiques peuvent comprendre l’un ou une combinaison des données suivantes : - les spécificités de la pièce, telles que la géométrie, le volume de la pièce, la présence d’ouverture, de ventilation, d’aération, les conditions de référence (température, hygrométrie, etc.) de la pièce, la localisation de la pièce, la finalité de la pièce ; - les données invariables propres à chaque individu présent dans la pièce, telles que âge, historique ou particularité médicale, … ; - les données invariables propres à chaque organisme photosynthétique présent dans la pièce, telles que type de plante, type de croissance, taux de CO 2 absorbé, taux d’O 2 rejeté, … ; - les données relatives à un ou plusieurs pathogènes connues, telles que leur mode de transmission, leur mode de propagation, leur vitesse de multiplication, leur seuil moyen de contagiosité…; - les données relatives à un ou plusieurs polluants, poussières, gaz, composés organiques ; - les données relatives à un ou plusieurs microorganismes considérés comme non pathogènes ; - etc. Les données dynamiques peuvent comprendre les données fournies par les capteurs. En pratique, au moins le module aéraulique, le conduit d’analyse, et l’ensemble de capteurs sont disposés dans un même boîtier. En pratique, le module d’analyse comprend un modèle dynamique permettant la détection de pathogènes de différents types à partir des données statiques et dynamiques stockées. Par exemple, le modèle dynamique peut être construit par le module d’analyse, sa construction comprenant notamment une phase d’apprentissage évolutive pendant une période prédéfinie et au cours de laquelle le système d’analyse est placé en condition réelle et en présence d’un agent pathogène cible connu, les données mesurées étant enregistrées suivant une fréquence régulière pour constituer un dataset avec lequel le modèle est construit à partir d’un ou de plusieurs algorithmes d’apprentissage. Par exemple, le modèle dynamique peut comprendre une signature spectrale de référence d’un agent pathogène cible en condition réelle. Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de l’invention ressortiront clairement de la description qui en est faite ci-après, à titre indicatif et nullement limitatif, en référence aux dessins annexés, dans lesquels : FIG. 1 est une représentation schématique d’un système d’analyse selon un mode de réalisation ; FIG. 2 est une représentation schématique d’un exemple d’un capteur spectroscopique à plasma à excitation par étincelle selon un mode de réalisation. On notera que dans ces figures, les mêmes références désignent des éléments identiques ou analogues et les différentes structures ne sont pas à l’échelle. Par ailleurs, seuls les éléments indispensables à la compréhension de l’invention sont représentés sur ces figures pour des raisons de clarté. Description détaillée de l’invention Un exemple d’un système d’analyse de l’air ambiant d’une pièce à surveiller est présenté à la FIG. 1 . Le système comprend notamment : - un module aéraulique (1) configuré pour faire circuler une partie de l’air l’ambiant de la pièce dans un conduit d’analyse (10) ; - un ensemble de capteurs configurés pour mesurer en temps réel et en continu des paramètres physiques et chimiques de l’air ambiant de la pièce, et/ou de l’air circulant dans le conduit (10) ; - un module de stockage (2) de données dynamiques issues des capteurs et de données statiques ; - un module d’analyse (3) configuré pour détecter en temps réel et en continu la présence d’un ou de plusieurs pathogènes à partir des données issues des capteurs et des données statiques enregistrées dans le module de stockage ; - un module de communication (4) configuré pour restituer de manière visuelle, et/ou sonore les résultats de l’analyse, et/ou de transmettre les données vers une entité externe au système d’analyse. Les capteurs peuvent comprendre par exemple : Un capteur de température (60). En effet, la température est un paramètre permettant notamment d’étalonner certains autres capteurs ou de dériver des informations d’autres capteurs. L’étude de la variation de la température permet de détecter des évènements tels que l’ouverture des fenêtres, la mise en route d’une climatisation ou autres paramètres de variation brusque ou lente (rythme jour-nuit, variation du nombre de personne dans la pièce, etc…). Un capteur d’humidité (61). Cette donnée permet de déterminer la capacité de survie des pathogènes dans la pièce, mais également d’obtenir des informations « de fond », telles que la présence de personnes (augmentation de l’humidité ambiante), certains paramètres comme la variation de taille des particules émises par un individu ou bien les paramètres de fluorescence pouvant être impactés par l’humidité de l’air. Un capteur de lumière ambiante (62), pour différencier par exemple le jour de la nuit, ainsi que pour détecter des périodes de présence et d’activité dans la zone, seul ou en conjonction avec les autres capteurs. Un capteur de rayons ultraviolet UV (63) pour déterminer l’apport substantiel d’UV-A externe. Les UV-A sont en effet connus pour leur pouvoir d’inactivation des virus et des bactéries si leur intensité est suffisante. Au contraire, si l’intensité des UV-A est faible, il y a un effet photo-réparateur sur les bactéries. Un capteur de CO 2 (64) pour mesurer la concentration absolue en CO2 dans la pièce, et évaluer l’effort physique développé dans la zone, ainsi que sa variation. Un capteur de Composés Organiques Volatils COV (65). En effet, de nombreuses pathologies et infections modifient les caractéristiques de l’air exhalé, l’enrichissant notamment en Composés Organiques Volatils (ou VOC en anglais pour « Volatil Organic Compounds ») issus de l’attaque des tissus humains par les virus et bactéries et la réponse de l’organisme. Un capteur de dioxyde d’azote Nox (66). Le corps émettant des oxydes d’azote issus des phénomènes physiologiques, l’étude des variations de la quantité de NOx dans l’air de la zone peut donner des informations sur l’état de santé d’un individu présent dans la pièce. Un capteur de particules (67). L’air ambiant étant chargé de particules, de type minérales (poussières de sable, embruns par exemple), organiques (pollens, poussières carbonées issues de la combustion des carburants…), ou être chargé de virus, bactéries et spores. L’étude de la taille et de la quantité des aérosols présents dans l’air permet notamment de différencier les gouttelettes portant ces particules. Un capteur spectroscopique de fluorescence d’aérosols (68) à excitation UV. Un flux d’air de la pièce est dirigé vers le conduit (10) dans lequel cet air est illuminé par une ou plusieurs sources UV (680) essentiellement monochromatique. Les aérosols absorbent une partie de la lumière, qu’ils réémettent à des longueurs d’onde supérieures. Ce capteur peut utiliser plusieurs sources de lumière non-cohérente pour l’excitation et génère le ou les spectres d’émission des aérosols. En pratique, ces spectres analysés pourront être compris entre 200nm et 2000nm, préférentiellement entre 260nm et 1000nm. Ce capteur permet une analyse beaucoup plus fine de la fluorescence, et donc une détermination plus précise des espèces chimiques présentes dans les aérosols. Un capteur spectroscopique de fluorescence d’aérosols (68) à excitation proche-infrarouge. Un flux d’air de la pièce est dirigé vers le conduit (10) dans lequel cet air est illuminé par une ou plusieurs sources proche infrarouge (680) essentiellement monochromatique. Les aérosols absorbent une partie de la lumière, qu’ils réémettent à des longueurs d’onde supérieures. Ce capteur peut utiliser plusieurs sources de lumière non-cohérente pour l’excitation et génère le ou les spectres d’émission des aérosols. En pratique, ces spectres analysés pourront être compris entre 700nm et 2000nm, préférentiellement entre 700nm et 1100nm. Ce capteur permet une analyse de la fluorescence infrarouge, et donc une détermination plus précise des espèces chimiques présentes dans les aérosols. Un capteur spectroscopique à plasma (69) généré par étincelle et/ou laser et/ou via une LED de puissance. En pratique, le flux d’air est concentré vers l’entrée d’un dispositif de spectrométrie, dans un sens parallèle au sens de la fente d’entrée. Le flux d’air se concentre autour d’un dispositif générateur de plasma, situé devant la fente du spectromètre. Ce plasma peut notamment être généré suivant plusieurs modalités : - Par étincelle (690) : un train d’impulsions est envoyé par un dispositif générateur d’étincelles, sur des électrodes, créant un plasma à l’entrée du spectromètre. - Par Laser : un rayon laser est créé par un laser nanoseconde ou femtoseconde de puissance, et ce laser est focalisé sur la zone située en avant de la fente du spectromètre. - Par LED : cette solution est identique au laser, mais le système d’excitation est composé par une LED essentiellement monochromatique focalisée, pilotée par un générateur de courant pulsé délivrant une forte intensité à la LED pendant un temps de l’ordre de la dizaine de nanosecondes. Ce plasma émet un rayonnement, et notamment des raies correspondant à la désexcitation des éléments chimiques composant l’air et les aérosols. Si les aérosols comprennent des éléments biologiques, ceux-ci comprennent des acides aminés soufrés et un matériel organique phosphorés. Le plasma décompose ces acides aminés et/ou matériel organique et/ou acides nucléiques en éléments chimiques simples, et notamment le soufre, le calcium, l’oxygène, le carbone, l’hydrogène et le phosphore. L’excitation de ceux-ci produit des raies particulières, et notamment la raie du soufre doublement ionisé SII, à 545,38nm et la raie du phosphore ionisé PI à 253,56nm. La détection de ces raies est indicatrice de la présence de ces éléments dans les aérosols. Par exemple, le soufre et le phosphore étant naturellement rares dans l’air, la présence de ces composants est un indicateur significatif de présence d’aérosols viraux, bactériens et/ou pollens et/ou spores. Afin d’intensifier les raies, un dispositif de collecte électrostatique peut être mis en œuvre. Une grille chargée positivement est placé en amont du flux d’air, et une électrode négative à proximité aval de la fente du spectromètre. Les particules sont polarisées par le courant issu de la grille, et attirées par l’électrode négative, qui concentre alors les espèces chargées dans l’air. L’électrode négative est donc utilisée comme cible pour l’étincelle ou comme point de focalisation du laser/LED, et les particules collectées sont transformées en plasma lors de la mesure. Ce mécanisme de collecte permet d’améliorer grandement la sensibilité en collectant et en immobilisant les particules chargées de pathogènes, ce qui augmente la précision du système et abaisse la limite de détection. Un exemple d’un capteur spectroscopique à plasma (7) à excitation par étincelle est illustré à la FIG. 2 . Ce capteur comprend : - un tube isolant (70) comportant une fenêtre (71) transparente aux rayonnements optiques pour lesquels un spectromètre (72) est sensible ; - une entrée d’air (73) et une sortie d’air (74) par lesquelles s’écoule un flux maitrisé d’air ; - une électrode négative (75), pouvant être à une masse, et une électrode positive (76) électriquement couplée à une grille d’ionisation (77), toutes trois reliées à un générateur haute tension (78) capable de générer une étincelle (79) entre les deux électrodes, qui sont positionnées de manière à ce que l’étincelle se produise devant la fenêtre du tube et la fente de collection (720) du spectroscope (72). Le module d’analyse (3) est configuré pour analyser en temps réel et en continu l’air ambiant de la pièce à partie des données issues des capteurs et des données statiques enregistrées dans le module de stockage et d’interpréter ces données pour déterminer si l’air de la zone contient des aérosols porteurs de virus ou de bactéries ou autres pathogènes. En pratique, le module d’analyse peut comprendre un modèle dynamique, par exemple sous la forme d’un jumeau numérique, utilisant les différentes données stockées pour prédire l’évolution des paramètres physiques et chimiques de l’air ambiant de la pièce et alerter en cas de détection de virus et/ou de bactéries potentiellement problématique pour un être humain. A titre d’exemple non limitatif, la construction du modèle dynamique du module d’analyse adapté pour la surveillance dans un milieu complexe tel qu’une chambre d’hôpital, peut comprendre une phase d’apprentissage évolutive et une phase de détection en temps réel et en continue. Pendant la phase d’apprentissage : - Les données des différents capteurs sont, après calibration et correction en fonction de la température et humidité, formatées, horodatées et prétraitées afin de fournir une liste de paramètres uniformes. - Un opérateur est sollicité pour indiquer l’apparition d’altérations de l’état de santé clinique du patient (température, présence de fièvre, de troubles respiratoires…) ainsi que les tests et résultats de détermination de la présence d’un pathogène (PCR, test antigénique…). - Ces données sont enregistrées suivant une fréquence régulière, et constituent un catalogue de données (ou « dataset » en anglais) brut sur lequel l’algorithme du modèle va être entrainé. - Un pourcentage prédéterminé (par exemple 10%) des données est exclu du dataset à cette étape et servira à la validation de l’algorithme. - A la fin de la période de collecte de données, qui peut s’étendre sur plusieurs jours, semaine ou mois, les données sont récupérées sur les différents systèmes utilisés pour l’entrainement. La période de collecte dépendra de la quantité de données récupérées. En effet, il est important que le dataset soit important et significatif, et comprend des données relatives à des situations variées (présence/absence de patient, de pathogène, d’infection, visites…). Plusieurs algorithmes d’apprentissages peuvent être successivement appliqués au dataset (réseaux neuronaux, random forrest, arbre de décision, etc). Le meilleur algorithme est sélectionné. Les critères de choix sont la sensibilité, la spécificité, le taux de valeurs positives prévues, le taux de valeurs négatives prévues, la précision de la détermination. - L’apprentissage peut être régulièrement complété, notamment si le dispositif permet aux équipes soignantes d’entrer le statut infectieux d’un patient. Les données brutes peuvent être récupérées via le module de communication (4) et le modèle affiné téléversé sur le système par ce module de communication (4). De plus, le dataset sera analysé et traité par une intelligence artificielle IA afin de déterminer des corrélations et ou comportements statistiques reflétant la probabilité et la nature de la présence ou non de pathogènes. A titre d’exemple, une des données du dataset peut être liée à la signature spectrale d’un agent pathogène cible. La signature spectrale propre à l’agent pathogène cible peut être mémorisée en tant que données statiques. Lors de la phase d’apprentissage, le système d’analyse est placé en condition réelle dans un milieu d’apprentissage comme par exemple une chambre d’hôpital avec un patient présentant la pathologie cible. A partir de l’ensemble des données statiques et dynamiques, et notamment des données environnementales mesurées par les capteurs pendant une période prédéfinie, une signature spectrale de référence du pathogène cible est reconstituée par exemple par extrapolation. Cette signature spectrale de référence correspond à la signature spectrale de l’agent pathogène cible en condition réelle. Pendant la phase de détection : - Les données issues des capteurs, préalablement calibrées, conditionnées et formatées, sont fournies au modèle obtenu pendant la phase d’apprentissage. - L’utilisation du modèle permet de déduire différentes informations telles que le statut d’occupation de la pièce, la présence de pathogène et son type, et le risque de contamination le cas échéant. - Les utilisateurs peuvent être informés soit par un indicateur visuel et/ou sonore soit par une alarme télétransmise. Une deuxième phase d’apprentissage peut être réalisée simultanément à la phase de détection, de manière à ajuster le modèle en fonction des nouvelles données dynamiques et/ou statiques stockées. Le système permet ainsi de détecter des microorganismes et d’identifier en une seule étape, un ou plusieurs pathogènes cibles présents dans l’air ambiant d’une pièce à surveiller, même en présence d’individus asymptomatiques. Système d’analyse de l’air ambiant d’une pièce comprenant : - un module aéraulique (1) configuré pour faire circuler une partie de l’air l’ambiant de la pièce dans un conduit d’analyse (10) ; - un ensemble de capteurs (60-69) configurés pour mesurer des paramètres physiques et chimiques de l’air ambiant de la pièce, et/ou de l’air circulant dans le conduit (10) ; - un module de stockage (2) de données dynamiques issues des capteurs (60-69) et de données statiques ; - un module d’analyse (3) configuré pour détecter la présence d’un ou de plusieurs pathogènes à partir des données issues des capteurs (60-69) et des données statiques enregistrées dans le module de stockage (2) ; - un module de communication (4) configuré pour restituer de manière visuelle, et/ou sonore les résultats de l’analyse, et/ou de transmettre les données et/ou consignes vers une ou plusieurs entités externes au système d’analyse. 2. Système d’analyse selon la revendication 1 dans lequel l’ensemble de capteurs comprend au moins l’un ou une combinaison des dispositifs suivants : - capteur de température de la pièce ; - capteur d’humidité relative de la pièce ; - module de mesure d’un niveau de rayons ultraviolet présent dans la pièce ; - module de mesure d’un niveau d’éclairement de la pièce ; - module de mesure d’un taux de CO 2 dans l’air de la pièce ; - module de mesure d’un niveau d’oxyde d’azote NOx dans l’air de la pièce ; - module de mesure de composés chimiques volatils ; - module de détection et de mesure de soufre et de phosphore dans l’air ; - module de détection de la composition chimique des aérosols ou de leur fluorescence ; - module de détermination du nombre et de la distribution en termes de taille de gouttelettes et poussières présentes en suspension dans la pièce ; - un dispositif de spectrométrie configuré pour réaliser la décomposition des constituants de l’air en éléments simples excité et l’analyse du spectre d’émission lié à la désexcitation des éléments. 3. Système d’analyse selon la revendication 1 ou 2, dans lequel les données statiques comprennent l’un ou une combinaison des données suivantes : - les spécificités de la pièce, telles que la géométrie, le volume de la pièce, la présence d’ouverture, de ventilation, d’aération, les conditions de référence de la pièce, la localisation de la pièce, la finalité de la pièce ; - les données invariables propres à chaque individu présent dans la pièce, telles que âge, historique ou particularité médicale ; - les données relatives à un ou plusieurs pathogènes connues, telles que leur mode de transmission, leur mode de propagation, leur vitesse de multiplication ; - les données relatives à un ou plusieurs polluants, poussières, gaz, composés organiques. 4. Système d’analyse selon l’une des revendications 1 à 3, dans lequel au moins le module aéraulique (1), le conduit d’analyse (10), et l’ensemble de capteurs (60-69) sont disposés dans un même boîtier. 5. Système d’analyse selon l’une des revendications 1 à 4, dans lequel le module d’analyse comprend un modèle dynamique de détection de pathogènes de différents types à partir des données statiques et dynamiques. Système d’analyse selon la revendication 5, dans lequel le modèle dynamique est construit par le module d’analyse, sa construction comprenant une phase d’apprentissage évolutive pendant une période prédéfinie et au cours de laquelle le système d’analyse est placé en condition réelle et en présence d’un agent pathogène cible, les données mesurées étant enregistrées suivant une fréquence régulière pour constituer un dataset avec lequel le modèle est construit à l’aide d’un ou de plusieurs algorithmes d’apprentissage. Système d’analyse selon la revendication 6, dans lequel le modèle dynamique peut comprendre une signature spectrale de référence d’un agent pathogène cible en condition réelle.