L’apparition d’Alzheimer pourrait être détectée par la parole avec six ans d'avance

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Perte de notion du temps, changement d’humeur soudain, oubli d’événements récents… Les signes d’un début de maladie d’Alzheimer peuvent être différents d’une personne à l’autre.

Quand le doute s’installe et afin de réaliser un diagnostic, le médecin doit procéder à un examen clinique et éventuellement à un examen complémentaire, comme un bilan neuropsychologique, une IRM, un bilan sanguin. “Le diagnostic de la maladie d’Alzheimer nécessite un bilan complet des capacités cognitives de la personne. Il n’existe donc pas de test rapide”, rapporte France Alzheimer.

C’est pourquoi des chercheurs de l’Université de Boston ont mis au point un nouvel algorithme d’intelligence artificielle (IA) capable d’analyser les schémas de parole des personnes atteintes de troubles cognitifs légers, pour espérer détecter l’affection neurodégénérative plus tôt.

Leurs travaux ont été publiés dans Alzheimer's & Dementia et indiquent qu’il peut déterminer avec un degré élevé de précision la survenue de la maladie avec six ans d’avance.

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Un modèle précis à plus de 75%

Grâce à un nouveau programme informatique, ou modèle d'intelligence artificielle prometteur, les chercheurs pourraient simplement analyser le discours d’un patient. Le modèle est alimenté par l’apprentissage automatique, un sous-ensemble de l’IA dans lequel des informaticiens enseignent un programme pour analyser les données de manière indépendante.

Il s’avère qu’il pourrait prédire, “avec un taux de précision de 78,5 pour cent, si une personne souffrant de troubles cognitifs légers est susceptible de rester stable au cours des six prochaines années ou de tomber dans la démence associée à la maladie d'Alzheimer”, indique le communiqué de presse.

Un algorithme inspiré d’une précédente étude sur la santé cardiovasculaire

Afin de mettre en place leur modèle d’IA, les chercheurs se sont inspirés d’une étude antérieure : la Framingham Heart Study, également dirigée par l'Université de Boston, axée sur la santé cardiovasculaire. Grâce aux données de cette étude, les chercheurs ont utilisé des enregistrements vocaux provenant d’examens neuropsychologiques et une fonction de reconnaissance vocale pour les transcrire en texte et appliquer ensuite des méthodes de traitement du langage naturel.

Précisément, ils ont reçu des enregistrements audio de 166 entretiens initiaux avec des personnes âgées de 63 à 97 ans, diagnostiquées avec une déficience cognitive légère - dont 76 qui resteraient stables pendant les six années suivantes et 90 dont les fonctions cognitives déclineraient progressivement.

Ils ont ensuite utilisé une combinaison d’outils de reconnaissance vocale, “similaires aux programmes qui alimentent votre enceinte connectée”, et d’apprentissage automatique pour former un modèle capable de repérer les liens entre la parole, les données démographiques, le diagnostic et la progression de la maladie.

Plutôt que d'utiliser les caractéristiques acoustiques de la parole, comme l'énonciation ou la vitesse en tant qu'indicateur de santé cérébrale, le modèle s'appuie simplement sur le contenu : les mots prononcés et la manière dont ils sont structurés. Des entretiens qu’ils jugent “désordonnés”, mais qui, peuvent être utilisés grâce à cet outil.

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Un diagnostic anticipé pour une meilleure prise en charge

En plus de permettre un diagnostic précoce, les chercheurs affirment que leurs travaux pourraient également contribuer à rendre le dépistage des déficiences cognitives plus accessible en automatisant certaines parties du processus : “aucun test de laboratoire coûteux, examen d'imagerie ou même visite au cabinet n'est requis”.

"Si vous pouvez prédire ce qu'il va se passer, vous disposez d'une plus grande opportunité et d'un créneau horaire pour intervenir avec des médicaments, et au moins essayer de maintenir la stabilité de la maladie et d'empêcher la transition vers des formes plus graves de démence”, a expliqué Ioannis C. Paschalidis, professeur émérite d'ingénierie au Boston University College of Engineering.

Cette technique permettrait aussi de réduire les inégalités d’accès au soin, en réduisant l'implication humaine dans le processus de diagnostic. Les experts ont informé qu'ils souhaiteraient à l'avenir utiliser ce modèle de prédiction à l’aide d’enregistrements du quotidien, depuis une application de téléphone, par exemple.

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