Cet algorithme est capable de prédire le risque de développer la maladie d'Alzheimer
La maladie d'Alzheimer n'a pas encore de traitement curatif mais sa progression peut être ralentie grâce à une détection précoce des premiers signes. C'est pour aider les médecins dans cette tâche qu'une équipe de scientifiques lituaniens a développé un système d'apprentissage automatique. Il détecte les troubles cognitifs légers avec un taux de réussite de 99%.
Une équipe de scientifiques de l'Université de technologie de Kaunas (KTU) en Lituanie a développé un système d'apprentissage automatique permettant de détecter automatiquement les premiers signes d'Alzheimer. Cette étude a fait l'objet d'une publication dans la revue scientifique Diagnostics.
Cette maladie neurodégénérative, dont la journée mondiale est ce mardi 21 septembre, est la première cause de démence à l'échelle internationale. En France, en 2020, elle touchait près de 900 000 personnes, surtout des femmes. Malgré sa fréquence, les méthodes de détection de la maladie ne sont pas encore assez efficaces. D'où l'idée des scientifiques de la KTU de recourir à l'intelligence artificielle.
Détecter les troubles cognitifs légers
Les chercheurs se sont focalisés sur la détection des troubles cognitifs légers (MCI pour Mild Cognitive Impairement) sur les images d'IRM. Car, bien qu'il n'existe pas encore de médicament curatif, le dépistage préventif permet de ralentir la progression de la maladie, en luttant contre l'isolement social notamment.
Cette méthode est en réalité déjà utilisée. Les médecins lisent les IRM à la recherche de signes physiques de MCI dans le cerveau, ce qui est extrêmement fastidieux et long. C'est cette tâche qui va être déléguée en partie à un algorithme. Pour le développer, les scientifiques ont utilisé les données de 138 patients issues de l'Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI), une étude multisite qui vise à améliorer les essais cliniques pour la prévention et le traitement de la maladie d’Alzheimer.
Test sur 78 000 images d'IRM
L'algorithme a été testé sur un data set de 78 000 images d'IRM. Le résultat est plutôt convaincant puisqu'il a réussi à détecter avec succès les MCI avec un taux de précision de plus de 99%. Mais les chercheurs sont conscients de la limite de leur modèle qui n'a pas été entraîné sur un ensemble de données suffisant pour être réellement représentatif de la pluralité de cas. "Nous travaillons avec des institutions médicales pour obtenir plus de données", a ainsi précisé Rytis Maskeliunas, chercheur à la KTU.
L'équipe n'imagine pas que leur algorithme puisse complètement remplacer l'expertise d'un médecin. Mais l'idée est de lui apporter un outil supplémentaire pour diagnostiquer le plus rapidement possible les personnes susceptibles de développer une maladie d'Alzheimer afin de leur proposer un protocole de soin adapté.
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