L'utilisation de l'IA, dans certains contextes, est déjà réalité: il permet de prévoir l'évolution de la maladie par l'analyse de l'activité cérébrale
L'intelligence artificielle est-elle capable de diagnostiquer la Parkinson avant l'apparition des symptômes?
Daniela Calandrella, neurologue, Peakinsonian et Parkinson's Center, Asst Gaetano Pini – CTO, Milan (allez au Forum)
Ces dernières années, la compréhension de la maladie de Parkinson a considérablement progressé. Des étapes importantes ont été prises pour clarifier les mécanismes pathogénétiques sous-jacents, les facteurs de risque et les options thérapeutiques. Actuellement, on pense que Parkinsonon implique une combinaison de facteurs génétiques, environnementaux et neurodégénératifs. Des progrès ont également été réalisés dans le développement de biomarqueurs diagnostiques et des tests génétiques et d'imagerie font déjà partie de la pratique clinique. Actuellement, les marqueurs consolidés, pour lesquels il existe les plus grandes preuves dans la capacité de prédire la conversion à la maladie de la conclamation, incluent la perte de l'odeur, le trouble comportemental du sommeil REM et de la constipation. Mais de nouveaux marqueurs potentiels de la phase prodrome recherchent (maladie au stade initial), y compris les marqueurs et moteurs cliniques non moteur, les marqueurs de neuroimagerie et les biomarqueurs tissulaires.
Biomarqueurs
Une étude italienne publiée dans le magazine La maladie de la NPJ Parkinson Identifiez un nouveau marqueur clinique possible: les chercheurs ont analysé, à travers des algorithmes avancés de l'intelligence artificielle (IA), les champions vocaux collectés par des personnes atteintes de la maladie de Parkinson et ont extrapolé des variables linguistiques utilisées pour former un modèle de modèle Apprentissage automatique Capable de distinguer les caractéristiques des patients atteints de Parkinson de ceux de sujets sains. Ce travail montre comment l'IA peut être utilisé pour construire des biomarqueurs, bien qu'il soit essentiel d'étendre ce type d'étude à des échantillons cliniques plus larges, afin de consolider la fiabilité des résultats. L'utilisation de l'IA chez Parkinson, dans certains contextes, est déjà une réalité: il permet de prévoir l'évolution de la maladie par l'analyse de l'activité cérébrale.
Diagnostic précoce
Dans une étude qui a impliqué notre groupe avec d'autres partenaires nationaux et internationaux, également publiés sur La maladie de la NPJ Parkinsonun algorithme prédictif a été présenté capable d'anticiper (d'une semaine) la tendance clinique des patients atteints de stimulation cérébrale profonde de Parkinson, une technique qui fournit la plante d'électrodes dans des zones spécifiques du cerveau. Cet algorithme permet une adaptation personnalisée de la thérapie de neuromodulation, améliorant son efficacité. La maladie de Parkinson évolue donc d'une condition diagnostiquée sur une base clinique à une entité soutenue par des biomarqueurs, ouvrant de nouvelles opportunités pour un diagnostic précoce et augmentant considérablement la précision déjà lors de la première évaluation neurologique.
