Au Canada, on compte 597 000 personnes atteintes d’un trouble neurocognitif. En 2030, ce nombre se rapprochera du million. À l’occasion du Mois de la sensibilisation à la maladie d’Alzheimer au Canada, et de l’IEEE WCCI 2022 (World Congress on Computational Intelligence), le Centre de Recherche Informatique de Montréal (CRIM) vous propose d’en apprendre davantage sur les bénéfices de l’intelligence artificielle pour la pose de diagnostic en amont et le traitement de la maladie.
« Plus de 50 millions de gens à travers le monde vivent avec différentes maladies neurodégénératives, dont celle de l’Alzheimer. Une détection précoce de la démence pourrait aider les personnes qui en reçoivent le diagnostic à accéder à différents programmes d’intervention, notamment en clinique, pour préserver une qualité de vie normale et ralentir la progression de la maladie. L’ampleur globale des effets de ces maladies requiert la collaboration des neurologues, psychiatres et développeurs d’intelligence artificielle à travers le monde pour développer des solutions en IA capables de mesurer, diagnostiquer et traiter les maladies neurodégénératives », indique le CRIM, qui présente une série de conférences virtuelles offertes en rediffusion et en anglais sur le sujet, en compagnie de deux experts.
Des conférenciers sur la détection des signes précoces de la maladie
1. Le traitement de données par capteurs
Tout au long de sa conférence sur la détection des signes précoces, le Dr Yiannis Kompatsiaris a d’abord exposé les problèmes principaux des soins aux patients aux prises avec un trouble de démence : « l’inaccessibilité et l’inabordabilité. On s’en remet essentiellement à des recommandations quant aux habitudes de vie, plutôt qu’à des traitements spécifiques et pharmaceutiques. » Il a également mentionné le manque d’effectifs au sein du personnel soignant, le manque d’information et le manque de solutions innovantes abordables.
Sur le plan clinique, le vrai problème réside dans le fait que la maladie n’est pas détectée par les examens lorsque les patients en est au stade du déclin cognitif dit « subjectif ». Ils obtiennent alors des résultats normaux lors de leurs examens, alors qu’il sont plus susceptibles de développer une forme grave de démence. Comment peut-on alors détecter les signes qui passent habituellement sous le radar ?
Le Dr Kompatsiari propose « d’introduire des interventions personnalisées en amont » afin de retarder le déclin cognitif, au travers de deux approches technologiques.
La première approche consiste en un suivi des activités du patient au quotidien. Des appareils dissimulés dans l’environnement, tels que des caméras ou capteurs environnementaux, et des capteurs corporels le plus discrets possible, portés par le patient comme un vêtement ou un accessoire, collectent des données sur le mouvement, les sons, le comportement, les cycles de sommeil, la performance des tâches ménagères et de la cuisine, l’activité physique, etc.).
La deuxième méthode repose sur l’électroencéphalogramme (EEG) pour mesurer et enregistrer l’activité électrique et la réponse du cerveau. L’EEG permet de fixer des détecteurs sur la tête du patient, qui sont reliés par des fils à un ordinateur.
2. Les marqueurs du langage
La vidéoconférence du Dr Björn Schuller s’est attardée sur le potentiel de l’IA pour analyser et détecter les signes précoces de la maladie à partir de marqueurs relevant du langage et du comportement. « Il y a beaucoup de marqueurs à considérer relativement au langage, tels que la baisse de fluidité et le ralentissement du débit de parole au stade précoce de la maladie. Au stade modéré, on notera des difficultés à suivre une conversation et à s’exprimer. Au stade avancé, on parlera d’incohérence, de radotage, et de comportements loufoques tels que le chant spontané et le balbutiement. »
En collectant des données sur la manière dont un échantillon de personnes sans perte cognitive s’expriment et interagissent oralement, on nourrit l’intelligence artificielle afin qu’elle sache reconnaître l’état de langage à associé à l’état cognitif sain.
En analysant le langage de patients aux prises avec des troubles cognitifs, l’intelligence artificielle peut alors en reconnaître les incohérences et marqueurs liés au déclin. grâce à une analyse poussée, l’IA saura même les reconnaître à leur stade le plus précoce, chez d’autres patients, détectant en amont leur maladie.
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*Article rédigé par Chloé-Anne Touma et publié sur CScience le 13 janvier 2023.