L'intelligence artificielle peut accélérer le diagnostic de la maladie d'Alzheimer, améliorer le pronostic des patients

L'intelligence artificielle (IA) pourrait aider à diagnostiquer la maladie d'Alzheimer plus rapidement et à améliorer le pronostic des patients, a révélé une nouvelle étude de l'Université de Sheffield.

La nouvelle recherche de l'Institut de neurosciences de l'Université de Sheffield examine comment l'utilisation de routine de l'IA dans les soins de santé pourrait aider à réduire le temps et l'impact économique que les maladies neurodégénératives courantes, telles que la maladie d'Alzheimer et la maladie de Parkinson, imposent au NHS.

Le principal facteur de risque de nombreux troubles neurologiques est l'âge, et avec des populations dans le monde vivant plus longtemps que jamais, le nombre de personnes atteintes d'une maladie neurodégénérative devrait atteindre des niveaux sans précédent.

Le nombre de personnes vivant avec la seule maladie d'Alzheimer devrait tripler pour atteindre 115 millions d'ici 2050, ce qui représente un véritable défi pour le système de santé.

La nouvelle étude, publiée dans la revue Nature Reviews Neurology, souligne comment les technologies d'IA, telles que les algorithmes d'apprentissage automatique, peuvent détecter les troubles neurodégénératifs – qui provoquent la mort d'une partie du cerveau – avant que les symptômes progressifs ne s'aggravent. Cela peut améliorer les chances des patients de bénéficier d'un traitement de fond efficace.

La plupart des maladies neurodégénératives n'ont toujours pas de remède et dans de nombreux cas sont diagnostiquées tardivement en raison de leur complexité moléculaire. « 

Dr Laura Ferraiuolo, auteur principal de l'étude, Université de Sheffield

«La mise en œuvre généralisée des technologies d'IA peut aider, par exemple, à prédire quels patients présentant une déficience cognitive légère développeront la maladie d'Alzheimer ou la gravité de leur déclin au fil du temps.

«Les technologies basées sur l'IA peuvent également être utilisées pour aider les patients à communiquer leurs symptômes à distance et dans l'intimité de leur domicile, ce qui sera un énorme avantage pour les patients ayant des problèmes de mobilité.

Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent être formés pour reconnaître les changements causés par des maladies dans les images médicales, les informations sur les mouvements du patient, les enregistrements vocaux ou les images montrant le comportement du patient, faisant de l'IA une aide au diagnostic précieuse.

Par exemple, il peut être utilisé par des professionnels formés dans les services de radiologie pour analyser plus rapidement les images et mettre en évidence les résultats critiques pour un suivi immédiat.

Les algorithmes peuvent également écouter la parole des patients et analyser leur vocabulaire et d'autres caractéristiques sémantiques pour évaluer leur fonction cognitive. L'apprentissage automatique peut également utiliser les informations contenues dans les dossiers de santé électroniques ou les profils génétiques pour suggérer les meilleurs traitements pour chaque patient.

L'étude est le résultat d'une étroite collaboration à long terme entre la société de biotechnologie BenevolentAI et une équipe de chercheurs de l'Institut de neurosciences de l'Université de Sheffield, Monika Myszczynska, le Dr Richard Mead et le Dr Guillaume Hautbergue.

La première auteure de l'article, Monika Myszczynska de l'Université de Sheffield, a déclaré: «L'utilisation de l'IA dans des contextes cliniques peut conduire à des économies dans le NHS en réduisant la nécessité pour les patients touchés par des maladies débilitantes, comme le MND, de se rendre à la clinique – qui est très pertinent pendant la pandémie actuelle – et le temps que les patients et les médecins passent en clinique.

«Il est trop tôt pour parler des résultats en termes de traitements mais, dans cette étude, nous avons examiné comment les méthodes d'apprentissage automatique peuvent être utilisées pour identifier le meilleur traitement pour les patients en fonction de la progression de leur maladie ou comment elles pourraient être utilisées pour identifier nouvelles cibles thérapeutiques et médicaments.

« Des recherches plus poussées se concentreront désormais sur l'amélioration des technologies de diagnostic actuelles, ainsi que sur une génération de nouveaux algorithmes pour faire de l'utilisation de l'IA dans la prévision du pronostic et la découverte de médicaments une réalité. L'IA se nourrit de données, donc la génération de consortiums internationaux et de collaborations la clé de ces efforts futurs. « 

La recherche fait partie des travaux de l'Institut de neurosciences de l'Université de Sheffield, qui vise à rassembler des universitaires et des scientifiques de diverses spécialités pour traduire les découvertes scientifiques du laboratoire en traitements pionniers qui profiteront aux patients atteints de troubles neurodégénératifs.

La source:

Référence du journal:

Myszczynska, A. M., et al. (2020) Applications de l'apprentissage automatique au diagnostic et au traitement des maladies neurodégénératives. Nature Reviews Neurology. doi.org/10.1038/s41582-020-0377-8.

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