dimanche 26 mai 2024

Des chercheurs sur la piste d’un outil de dépistage précoce de l’alzheimer

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Des chercheurs  élaborent des algorithmes d’apprentissage automatique capables de détecter un éventuel déclin cognitif chez une personne. Porté par une équipe pluridisciplinaire et axé sur la maladie d’Alzheimer, le projet pourrait ouvrir la voie à un outil de dépistage précoce de cette maladie neurodégénérative chronique.

Le projet(Nouvelle fenêtre) (en anglais) sur lequel travaillent 7 chercheurs albertains et 2 chercheurs grecs d’Athena Research Center examine les caractéristiques acoustiques et linguistiques de la parole à la recherche d’indicateurs de santé mentale.

Les gens essayaient de comprendre les émotions, l’affect [et] la santé mentale à partir de textes, explique Eleni Stroulia, professeure au département d’informatique de l’Université de l’Alberta et membre de l’équipe de recherche.

Cette façon de procéder repose sur l’idée que, si une personne est déprimée, elle aura tendance à parler de tristesse ou de dépression ou, tout au moins, elle utilisera des mots-clés qui laissent entrevoir ces sentiments

Selon Eleni Stroulia, il s’agit à présent de faciliter ce processus en tirant parti des technologies de l’information. Ainsi, plutôt que de demander aux personnes d’écrire leurs pensées, il suffirait de les écouter parler et d’analyser ce qu’elles disent.

Pour ce faire, les chercheurs se sont notamment appuyés sur des résultats d’observations de médecins cliniciens au sujet de la maladie d’Alzheimer. Ces derniers ont noté, par exemple, que l’un des indicateurs est la lenteur de l’élocution du patient, qui aurait ainsi tendance à prendre beaucoup de pauses pour trouver les mots dont il a besoin.

Les chercheurs ont trouvé le moyen de traduire ces informations en caractéristiques vocales que des algorithmes peuvent détecter.

 

Une personne parle à l’outil, celui-ci effectue une analyse et fait une prédiction : soit oui, la personne est potentiellement atteinte d’alzheimer, soit non, explique l’un des auteurs de l’article, Russ Greiner, professeur au département d’informatique et membre de l’Institut des neurosciences et de la santé mentale.

L’information issue de l’analyse peut ensuite être communiquée à un professionnel de la santé qui déterminera le meilleur plan d’action pour la personne.

L’anglais et le grec, d’abord

À ce stade, l’équipe ne s’est penchée que sur des segments audio en anglais de personnes décrivant une image, puis sur un deuxième groupe décrivant une autre image en grec. L’idée est de tester la résistance des algorithmes aux changements de phonèmes d’une langue par rapport à une autre.

Selon un compte rendu de l’Université , le modèle a permis de distinguer les patients atteints de la maladie d’Alzheimer des témoins sains avec une précision de 70 % à 75 % et il aurait le potentiel de donner des résultats satisfaisants dans d’autres langues.

Vers une application universelle?

La professeure précise qu’elle travaille avec son équipe au développement d’une application qui posera des questions aux personnes et recueillera leurs enregistrements vocaux afin de les soumettre aux algorithmes.

Elle rêve à une sorte d’application universelle à partir de laquelle on pourrait envoyer des notifications par téléphone et demander aux personnes de dire comment se passe leur journée. Les données recueillies seraient analysées à la recherche d’indicateurs de la maladie d’Alzheimer.

Le fait de parvenir à détecter précocement cette maladie par téléphone constituerait un pas majeur, d’autant plus que, jusqu’ici, cela nécessite des analyses de laboratoire et des examens d’imagerie médicale, un processus coûteux en temps et en argent, rappelle Eleni Stroulia.

À cela s’ajoute le fait que les symptômes de la maladie d’Alzheimer sont souvent assez subtils au début et peuvent être confondus avec des problèmes de mémoire typiques de l’âge avancé, souligne-t-elle.

 
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