L'intelligence artificielle permet de détecter plus tôt l'Alzheimer
Des chercheurs italiens ont mis au point une intelligence artificielle et l'ont entrainée à comparer différents résultats de scanners afin de repérer les personnes atteintes d'Alzheimer. Cette technologie a pu détecter des modifications cérébrales une décennie avant que n'apparaissent les symptômes de la maladie.
Si les médecins pouvaient établir, des années à l'avance qu'elles sont les personnes susceptibles d'être atteintes de démence, une telle performance pourrait permettre aux patients et à leur famille de bien planifier et gérer leurs soins et traitements.
Or, grâce aux progrès vertigineux de l'intelligence artificielle (IA), cette puissance prédictive pourrait bientôt être à la portée des cliniciens aux quatre coins du monde. La capacité de calcul des ordinateurs couplée à leur faculté d'apprentissage permet déjà d'étudier les processus neurodégénératifs de façon beaucoup plus précise.
En Italie, les travaux d'une équipe de recherche de l'Université de Bari et de l'institut de physique nucléaire viennent d'aboutir au développement d'un algorithme capable de détecter d'infimes changements structurels dans le cerveau humain, qui se produisent une décennie avant que les médecins puissent identifier les premiers symptômes. (1)
Pour créer cette IA, Nicola Amoroso, Marianna La Rocca et leurs collègues ont d'abord utilisé 67 examens réalisés par IRM sur 38 patients atteints de la maladie d'Alzheimer et 29 autres personnes saines. Les images numérisées ont été divisées en petites régions afin que le système puisse repérer les plus infimes changements. Dans chacune d'elle, l'IA a observé la connectivité neuronale, notamment par le biais de l'apprentissage.
Les chercheurs en physique médicale et neurologie ont ensuite testé leur outil sur un second groupe de 148 IRM parmi lesquelles se trouvaient 48 images du cerveau de personnes atteintes d'Alzheimer et 48 de personnes souffrant de déficience cognitive légère et ayant développé la maladie entre deux et neuf ans plus tard.
Dans 86% des cas, l'IA est parvenue à diagnostiquer la maladie d'Alzheimer. Surtout, elle s'est révélée capable de détecter une déficience même lorsqu'elle était encore légère, avec un taux de réussite de 84%. Pour qu'elle puisse gagner en précision et accroître encore le taux de réussite, les auteurs de cette étude comptent mener de nouveaux tests avec davantage d'IRM.
Les spécialistes italiens ne sont pas les seuls à utiliser les nouvelles technologies pour essayer d'améliorer la détection des signes de la maladie d'Alzheimer et des autres maladies neurodégénératives. L'an dernier, des membres du VU University Medical Centre à Amsterdam ont travaillé sur un outil similaire. (2)
Alle Meije Wink a utilisé la technique du marquage de spin artériel, qui permet une quantification du débit sanguin cérébral. Le degré de fiabilité dans le diagnostic varie entre 82 et 90%.
Enfin, cet été, des chercheurs canadiens ont annoncé avoir développé un algorithme dans lequel il combine une TEP-amyloïde avec l'apprentissage automatique (machine learning), qui permet aux ordinateurs d'apprendre à effectuer une tâche bien précise et à se perfectionner au fur et à mesure, notamment en ingérant des données supplémentaires. Conçue pour évaluer la progression vers la démence dans les 24 mois, la méthode affiche une précision de 84%. (3)
(références :
(1) arXiv, 9 septembre 2017, arXiv : 1709.02369v2, et You Tube, The Science Channel, 19 septembre 2017,
(2) Radiology, décembre 2016, doi : 10.1148/radiol.2016152703,
(3) Neurobiology Aging, 10 juillet 2017, DOI : 10.1016/j.neurobiolaging.2017.06.027)