La maladie de Parkinson pourrait être détectée plus tôt grâce à l’IA construite par des chercheurs du MIT

La maladie de Parkinson pourrait être détectée plus tôt grâce à l'IA construite par des chercheurs du MIT


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Des chercheurs aux États-Unis ont mis au point un système d’intelligence artificielle qui pourrait détecter la maladie de Parkinson chez les patients plus tôt qu’il n’est actuellement possible en analysant le schéma respiratoire d’une personne. L’outil pourrait améliorer le diagnostic et le traitement de la maladie, qui échappe à un remède.

Dans un article médical publié dans la revue Nature Medicine la semaine dernière, des scientifiques du MIT ont déclaré avoir développé un outil appelé réseau de neurones – des algorithmes qui imitent le fonctionnement d’un cerveau humain – qui peut identifier si une personne est atteinte de la maladie de Parkinson à partir de la façon dont elle respire tout en en train de dormir.

Déjà, les ingénieurs et les chercheurs tentent de développer diverses formes de technologie – des applications iPhone aux montres – pour détecter plus tôt la maladie de Parkinson chez les patients, ce qui est notoirement difficile à faire pour les médecins.

“Pour des maladies comme la maladie de Parkinson… l’un des plus grands défis est que nous devons arriver à [it] très tôt, avant que les dommages ne se produisent principalement dans le cerveau », a déclaré Dina Katabi, auteur de l’étude et professeur de génie électrique et d’informatique au MIT. “Il est donc essentiel de pouvoir détecter la maladie de Parkinson à un stade précoce.”

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Pourtant, selon les éthiciens médicaux, l’algorithme souligne une inquiétude plus large dans le domaine des soins de santé : que les progrès technologiques sont utilisés pour renforcer les allégations, les ordinateurs devraient alimenter davantage la prise de décision médicale sans avoir encore de preuves significatives pour l’étayer. Ils ont déclaré que les algorithmes pourraient être utiles pour détecter la maladie de Parkinson, mais ils demandent instamment plus de tests car ils craignent que la technologie ne crée des diagnostics faussement positifs.

“Si vous lisez sur l’IA, il y a beaucoup de survente… que l’IA va résoudre une grande quantité de problèmes pratiques”, a déclaré Torbjørn Gundersen, qui étudie l’utilisation des algorithmes en médecine à l’Université métropolitaine d’Oslo en Norvège. “Cela n’a pas encore vraiment été prouvé.”

La maladie de Parkinson est une maladie neurologique qui réduit la quantité de neurones dopaminergiques libérés dans la partie du cerveau qui contrôle les mouvements. Au fur et à mesure de sa progression, les personnes peuvent souffrir de tremblements, de raideur des membres et de lenteur générale. Environ 60 000 Américains sont diagnostiqués avec la maladie chaque année, selon la Fondation Parkinson, avec près de 10 millions de personnes vivant avec elle dans le monde.

Malgré la prévalence de la maladie, les médecins ne disposent pas d’un moyen largement accepté de dépister la maladie de Parkinson chez les patients, a déclaré James Beck, directeur scientifique de la Parkinson’s Foundation. Cela conduit souvent les médecins à mal diagnostiquer la maladie ou à la détecter beaucoup plus tard dans sa progression, lorsque des tremblements peuvent déjà être apparents.

“C’est vraiment difficile”, a déclaré Beck. « Il n’y a pas de prise de sang. Il n’y a pas de scanner cérébral. Il n’y a aucun moyen objectif de dire qu’une personne est atteinte ou non de la maladie de Parkinson. Cela nécessite un clinicien qualifié.

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Katabi et Yuzhe Yang, chercheur au MIT et auteur principal de l’étude, ont tenté de résoudre ce problème en utilisant l’apprentissage automatique. Ils ont formé des algorithmes sur les données de sommeil recueillies auprès de plus de 7 600 personnes, dont environ 750 étaient atteintes de la maladie de Parkinson.

Pour collecter les données, les chercheurs ont développé un outil – semblable à la forme d’une petite boîte – qui pourrait être placé dans la chambre d’un participant à l’étude et recueillir les schémas respiratoires des personnes sans fil pendant leur sommeil. Certaines données ont également été extraites d’ensembles de données existants collectés dans des centres du sommeil universitaires.

Les données ont été utilisées pour former un réseau de neurones qui a fini par prédire avec une grande précision si une personne avait ou non la maladie de Parkinson. Il était précis à 90% sur la base des données d’une nuit de sommeil. Le modèle s’est amélioré à 95% de précision lors de l’analyse de 12 nuits de schémas respiratoires. Le réseau neuronal pourrait également suivre la gravité de la maladie de Parkinson chez un patient.

Katabi a déclaré que le modèle d’IA pourrait offrir une foule d’avantages. Les sociétés pharmaceutiques essayant de créer des médicaments pour traiter et guérir la maladie de Parkinson pourraient utiliser l’outil pour mieux suivre la gravité de la maladie chez les patients inscrits à leurs essais cliniques, accélérant ainsi le processus de création de médicaments, a-t-elle déclaré. Les personnes qui vivent dans des endroits éloignés, loin des neurologues, pourraient avoir un moyen de détecter et de suivre la maladie sans avoir à faire de longs trajets.

“La plupart des personnes atteintes de Parkinson ont tendance à vivre loin de ces centres médicaux”, a-t-elle déclaré. “Donc, ils finissent par ne pas recevoir le traitement et les soins appropriés d’un expert.”

Katabi a ajouté que l’outil, appelé dispositif Emerald, est utilisé par de grandes sociétés pharmaceutiques et biotechnologiques travaillant sur les traitements de la maladie de Parkinson, mais il a refusé de nommer lesquelles, citant des accords de confidentialité.

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Beck, de la Parkinson’s Foundation, a déclaré que l’outil d’IA n’est qu’une des nombreuses façons dont les scientifiques se précipitent pour mieux détecter et suivre la maladie de Parkinson. Il a déclaré que ces outils ne devraient pas remplacer le diagnostic d’un médecin, mais qu’ils devraient être utilisés dans le cadre d’une stratégie plus large qui aide les médecins à identifier la maladie plus tôt.

“Cela ne devrait pas compléter ou remplacer un diagnostic clinique”, a-t-il déclaré. “Cela devrait y contribuer … jusqu’à ce que nous puissions trouver [a test] c’est un peu plus biologique.

Gundersen, de l’Université métropolitaine d’Oslo, a déclaré que si l’étude de recherche est prometteuse, il reste encore beaucoup à faire. Il a déclaré que de nombreuses études montraient que l’intelligence artificielle avait un avantage sur les humains dans l’exécution de certaines tâches médicales, telles que le diagnostic des maladies, mais il a noté qu’il y avait moins d’études montrant si ces algorithmes amélioraient les résultats pour la santé lorsqu’ils étaient utilisés dans un cadre clinique.

Katabi a accepté. “Nous avons besoin de plus de données”, a-t-elle déclaré. “Nous venons de commencer à produire ces résultats, et nous avons besoin de plus de preuves.”

Gundersen a ajouté que sur le plan éthique, les algorithmes d’IA dans les soins de santé soulèvent un problème plus vaste : qui est à blâmer si les ordinateurs obtiennent un mauvais diagnostic ?

“Si nous pensons que tenir les gens responsables est quelque chose de précieux dans la société”, a-t-il déclaré, “l’utilisation de l’IA [would] défiez cela.

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