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Des chercheurs de l'université de San Francisco ont mis au point une intelligence artificielle capable de détecter la maladie d'Alzheimer chez un patient six ans avant un médecin.
Les scientifiques s'intéressent énormément aux bénéfices de l'intelligence artificielle dans la santé. Cette fois-ci nous nous intéressons au projet de chercheurs de l'université de San Francisco. Ces derniers veulent notamment améliorer le diagnostic d'Alzheimer. En effet, cette maladie touche pas moins de 35 millions de personnes dans le monde selon l'OMS, dont 3 millions en France.
Pour cela, Jae Ho Sohn, mentor de l'équipe de Big Data en radiologie à l'UCSF, a mis au point avec le reste de l'équipe une intelligence artificielle capable de diagnostiquer la maladie Alzheimer avant un médecin humain. Le responsable explique que la maladie est difficile à repérer dans les premiers temps. “Quand tous les symptômes cliniques se sont manifestés et qu'il est possible de réaliser un diagnostic définitif, trop de neurones sont morts, ce qui rend la maladie irréversible”, explique-t-il dans un article publié par l'UCSF à son sujet.
Détecter la maladie d'Alzheimer avant les médecins humains
Afin d'améliorer la détection de la maladie, les chercheurs ont donc nourri leur algorithme de machine learning avec des tomographies par émission de positons. Ce sont des scans du cerveau qui permet de mesurer en trois dimensions l'activité cérébrale (métabolisme, flux sanguins, activité neuronale, taux de glucose, etc.). C'est justement en surveillant le taux de glucose dans le cerveau (particulièrement dans les lobes frontaux et pariétaux) que les radiologues sont capables d'indiquer si la maladie d'Alzheimer guette.
Comme les changements d'assimilation du glucose par les cellules sont subtils, les chercheurs ont combiné la neuroimagerie et le machine learning afin de les détecter. Pour tenter de prédire la survenue de la maladie d'Alzheimer, il faut bien choisir son moment. Le test est effectué aux premiers signes de pertes de mémoire.
Une IA avec une précision record
L'algorithme a été entraîné à l'aide de 1921 scans, puis il a été testé sur deux bases de données. La première comprenait 188 scanners d'une base connue de l'intelligence artificielle, mais qu'elle n'avait pas encore testée. La deuxième était composée des données de 40 patients s'étant présentés au Memory and Aging Center de l'UCSF avec des troubles cognitifs. Dans le premier cas, elle a identifié 92 % des personnes atteintes de la maladie. Dans le second cas, ce résultat grimpe à 98 %. Elle a pu réaliser ce diagnostic en moyenne 6 ans avant un médecin humain : un résultat impressionnant.
S'il n'existe pas de traitement pour soigner Alzheimer, détecter cette maladie dégénérative en avance permet d'offrir une meilleure fin de vie aux patients. Pour Sohn et le reste de l'équipe, il s'agit d'une première étape. Ils doivent calibrer l'intelligence artificielle pour qu'elle puisse identifier les patients atteints dans des cohortes de plus grandes ampleurs et suivant des critères plus variés. Un projet à suivre dans les 5 à 10 années à venir, donc.
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