- Des chercheurs de l'Université de Boston affirment avoir conçu un outil d'intelligence artificielle capable de prédire avec une précision de près de 80 % si une personne risque de développer la maladie d'Alzheimer en fonction de ses schémas de parole.
- Selon les experts, la capacité d’identifier précocement un éventuel déclin cognitif présente un potentiel significatif pour atténuer la progression de la maladie d’Alzheimer.
- Cependant, la taille de l’échantillon utilisé était petite et les experts préviennent qu’un tel outil ne doit pas être considéré comme une méthode exclusive.
Des chercheurs de l'Université de Boston affirment
À l'aide d'un modèle de traitement du langage naturel, les chercheurs ont tenté de déterminer si les personnes souffrant d'un léger déclin cognitif étaient susceptibles de développer la maladie d'Alzheimer dans un délai de six ans. Ils se sont concentrés sur une cohorte de 166 personnes (107 femmes et 59 hommes) âgées de 63 à 97 ans et présentant des troubles cognitifs de divers niveaux.
Chaque participant a participé à l'étude Framingham Heart Study, dirigée par l'université de Boston, et a été enregistré pour un entretien d'une heure dans le cadre de l'étude. Ces entretiens ont constitué les données qui ont été analysées par l'outil d'IA développé par les chercheurs.
Parmi les personnes de cette cohorte, 90 ont connu un déclin progressif de leurs fonctions cognitives, tandis que 76 sont restées stables. Mais les chercheurs de l’Université de Boston ont découvert qu’en combinant des outils de reconnaissance vocale et l’apprentissage automatique, ils pouvaient suivre les liens entre les modèles de parole et le déclin cognitif, en se basant sur des biomarqueurs associés au déclin cognitif. Le modèle qu’ils ont développé, bien que sur un échantillon de petite taille, a pu prédire un déclin cognitif important avec une précision de 78,5 %, selon les chercheurs.
Melissa Lee, PhD, directrice adjointe du Diagnostics Accelerator à l'Alzheimer's Drug Discovery Foundation, a déclaré Actualités médicales d'aujourd'hui que l’exactitude des résultats des chercheurs était un signe très positif pour l’avenir.
« Le fait qu’ils affichent une telle précision à partir d’un si petit ensemble de données est en fait très prometteur et montre que s’ils devaient utiliser un ensemble de données beaucoup plus important, comme SpeechDx, l’un des ensembles de données que l’ADDF a développé, alors je pense qu’il y a beaucoup plus de potentiel de croissance ici. Bien sûr, il est difficile de dire quel est le plafond à ce niveau – il est difficile de fixer une sorte de limite supérieure à la précision », a déclaré Lee.
« Avec un ensemble de données plus vaste et plus complet, les résultats pourraient probablement être assez précis », a-t-elle ajouté.
Comment l’IA peut-elle aider les patients atteints de la maladie d’Alzheimer et les prestataires de soins de santé ?
La démence affecte directement plus de
Les symptômes les plus courants de la maladie d'Alzheimer sont la perte de mémoire, les déficits cognitifs, les problèmes d'élocution, de reconnaissance, de perception spatiale, de lecture ou d'écriture, ainsi que des changements importants de personnalité et de comportement. La maladie d'Alzheimer étant progressive, ces symptômes sont généralement légers au début et ont tendance à s'aggraver avec le temps. En l'absence de traitement curatif, les patients et les soignants doivent aborder le traitement par des médicaments, des changements de mode de vie et des groupes de soutien.
Emer MacSweeney, MD, PDG et neuroradiologue consultant chez Re:Cognition Health à Londres, en Angleterre, a déclaré Actualités médicales d'aujourd'hui que l’utilisation de l’intelligence artificielle pour détecter la maladie d’Alzheimer de manière précoce offre aux médecins et aux patients potentiellement plus d’options que celles dont ils disposent actuellement.
« L'outil d'IA permettant de prédire la progression de la maladie d'Alzheimer offre plusieurs avancées significatives : il permet une intervention précoce avec des traitements pour ralentir la maladie, améliore l'accessibilité aux évaluations cognitives grâce à un dépistage automatisé et à distance, et facilite les plans de soins personnalisés basés sur les trajectoires de maladie prédites », a déclaré MacSweeney.
« En outre, cela aide les prestataires de soins de santé à prioriser les patients nécessitant une surveillance intensive, à optimiser l’allocation des ressources et à fournir des données précieuses pour affiner les modèles prédictifs et développer de nouvelles stratégies de traitement », a-t-il ajouté.
Lee a déclaré que les médicaments actuels contre la maladie d'Alzheimer fonctionnent mieux lorsqu'ils sont prescrits le plus tôt possible, mais elle a ajouté que la détection d'un déclin cognitif potentiel est souvent basée sur la présence d'amyloïde dans le cerveau. Mais elle a ajouté qu'une grande partie des personnes dont le test de dépistage de l'amyloïde dans le cerveau est positif ne développent pas de symptômes cognitifs. Le modèle d'IA peut donc fournir des prévisions plus précises.
« Avoir la capacité de dire dans le futur que vous êtes susceptible de décliner, ou que vous n'êtes pas susceptible de décliner, vous donne la possibilité d'intervenir beaucoup plus tôt que nous ne le pouvons, soit par le biais des médicaments actuellement développés aujourd'hui, qui ciblent des choses comme l'amyloïde, soit par le biais des choses dont nous savons déjà qu'elles ont un impact sur le risque de développer la maladie d'Alzheimer plus tard », a déclaré Lee.
« Nous savons que 40 % des cas d’Alzheimer peuvent aujourd’hui être retardés ou évités grâce à des changements de base du mode de vie : surveillance, alimentation saine pour le cœur, réduction de la consommation d’alcool, etc. Faire de l’exercice, traiter la dépression : ce sont des mesures que vous pouvez prendre pour gérer ce risque si vous savez qu’une personne présente un risque accru de développer la maladie d’Alzheimer. »
— Melissa Lee, Ph. D.
Existe-t-il des inquiétudes quant à l’utilisation de l’IA pour surveiller le risque de maladie d’Alzheimer ?
MacSweeney a souligné que même si un taux de précision de près de 80 % est élevé, il existe toujours un risque de faux positifs ou de faux négatifs, et l'automatisation des soins de santé de cette manière pourrait créer des problèmes.
« Il y aura des cas où l’outil prédit de manière incorrecte la progression ou la stabilité de la maladie, ce qui peut entraîner un stress excessif ou une fausse assurance », a déclaré MacSweeney.
« Bien que l’utilisation de l’IA ait la capacité de révolutionner certains domaines des soins de santé, il existe un risque que les cliniciens se fient excessivement aux prédictions de l’IA sans tenir compte du contexte clinique plus large, ce qui pourrait conduire à des diagnostics erronés », a-t-elle averti.
Lee a également averti que même si le taux de précision est prometteur, la taille de l’échantillon est petite et qu’en fin de compte, l’outil n’est pas destiné à être utilisé seul, ni maintenant ni à l’avenir.
« Dans les cas où cela pourrait être erroné, cela pourrait déclencher beaucoup d’inquiétudes et causer beaucoup de stress inutilement à une personne. Mais je pense que cet outil n’est très probablement pas destiné à être utilisé seul, mais plutôt en conjonction avec tout un ensemble d’autres choses comme un test sanguin qui peut vous donner une image plus précise ou une image holistique de l’état d’une personne, ce qui atténuerait en quelque sorte ce risque », a-t-elle déclaré.
« Le discours est quelque chose de très facile à recueillir auprès d’une personne, et vous pouvez le recueillir très facilement au fil du temps. Par exemple, si quelqu’un enregistre cet appel téléphonique en ce moment, il aura un échantillon de mon discours. S’il enregistre un autre appel téléphonique que je ferai la semaine prochaine, il aura un échantillon de mon discours au fil du temps. Cela signifie que vous pouvez observer comment le discours d’une personne change d’un moment à l’autre. Et cela vous donne une sorte de base individuelle pour comprendre ce qui est normal pour une personne et ce qui est anormal pour cette personne en particulier. »
— Melissa Lee, Ph. D.
Une étude révèle comment les protéines désordonnées fonctionnent sans structure stable