Des chercheurs californiens dirigés par Yiming Ding, du Laboratoire de Robotique de Berkeley, ont publié une étude dans laquelle ils ont présenté un réseau de neurones qui, une fois formé, est capable de diagnostiquer sur un nombre limité de patients la maladie d’Alzheimer. Pour arriver à un diagnostic aussi précis, des scans du cerveau (plus de 2100 images, provenant de 1000 patients) ont été utilisés pour former le réseau de neurones à la détection des schémas métaboliques correspondant à la maladie d'Alzheimer.
Les patients « reçoivent une injection de fluorodésoxyglucose, qui permet aux radiologistes et dans ce cas, à un système d’IA, de mesurer l’absorption dans les cellules du cerveau par le biais d’une tomographie par émission de positons ». L’un des co-auteurs de l’étude explique « les différences d’absorption de glucose dans le cerveau sont très subtiles et diffuses. L’identification des biomarqueurs spécifiques de la maladie est facile, mais les changements métaboliques représentent un processus plus global et subtil ».
Durant les tests, portés sur les scans de 40 patients réalisés entre 2006 et 2016, l’IA a détecté avec une sensibilité de 100 % la maladie d’Alzheimer, environ 6 ans avant le diagnostic final, apportés par les médecins. En comparaison, un groupe de médecins identifiant les mêmes scans ont identifié les patients atteints de la maladie dans 57 % des cas.
Les chercheurs sont bien évidemment conscients que l’échantillon sur lequel l’IA a été testée est faible, mais avec davantage d’entraînements, l’IA pourrait servir de base dans l’identification "des différents marqueurs biologiques associés à la maladie d’Alzheimer et permettre un diagnostic et un traitement plus précoces de la maladie".
Article rédigé par Georges Simmonds pour RT Flash
