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Au premier abord, médecine et astrophysique n’ont pas de liens évidents. Cependant, dans plusieurs situations, les technologies développées pour la seconde ont profité à la première. Par exemple, les algorithmes de détection du cancer du sein ont pu être améliorés grâce aux algorithmes photoniques utilisés par certains télescopes. Et récemment, les deux domaines se sont à nouveau alliés, cette fois-ci sur le terrain de la maladie d’Alzheimer.

Un algorithme de deep learning (ou apprentissage profond) statistique utilisé en astrophysique pour combiner et analyser les interactions entre les données recueillies par les télescopes, a pu effectuer le même travail à partir de dossiers de patients afin de diagnostiquer précocement la maladie d’Alzheimer avec une efficacité supérieure à celle d’un médecin généraliste (MG).

Le diagnostic précoce crucial de la démence en médecine générale pourrait donc s’améliorer grâce à ce modèle informatique, conçu en collaboration entre l’université de Brighton, la Sussex Medical School (BSMS) et les astrophysiciens de l’Université de Sussex. Actuellement, seuls les deux tiers des personnes atteintes de démence au Royaume-Uni reçoivent un diagnostic formel, et beaucoup le reçoivent tard dans le processus de la maladie.

Diagnostiquer précocement la maladie d’Alzheimer grâce au deep learning

L’équipe, dirigée par Elizabeth Ford, a utilisé les données des dossiers des médecins généralistes (MG) pour créer une liste de 70 indicateurs liés à l’apparition de la démence, enregistrés au cours des cinq années précédant le diagnostic.

En collaboration avec des astrophysiciens, ils ont ensuite essayé plusieurs types de modèles d’apprentissage automatique pour identifier les schémas d’informations cliniques dans les dossiers des patients avant un diagnostic de démence. Le meilleur modèle a pu identifier 70% des cas de démence avant le MG, mais a également engendré un certain nombre de faux positifs.

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vrai faux positifs

Taux de vrais et faux positifs en fonction des différents algorithmes utilisés. Crédits : Elizabeth Ford et al. 2019

Ford explique : « Les patients semblent présenter un large éventail d’indicateurs avant de recevoir un diagnostic de démence. Il peut être très difficile pour les médecins généralistes de connecter tous ces indicateurs et de faire le lien avec la démence, mais avec un programme informatique, nous pouvons potentiellement le faire, et plus efficacement. Un diagnostic précoce pourrait faire une différence significative dans les soins que les patients atteints de démence reçoivent ».

Sur le même sujet : Comment l’astronomie peut-elle aider à lutter contre le cancer ?

Vers une automatisation du processus diagnostic des démences

« Ces résultats sont passionnants, mais ils suscitent la nécessité d’une discussion avec les médecins généralistes et les patients sur la place que ce type de technologie devrait avoir dans la clinique. À mesure que la technologie se développe, nous devons avoir des conversations plus larges pour savoir si nous sommes satisfaits des ordinateurs qui évaluent nos risques d’avoir ce genre de maladies qui changent la vie, comme la démence » ajoute Ford.

Seb Oliver, astrophysicien, déclare : « Cela a été fantastique de travailler sur ce projet avec Ford et son équipe. Il est toujours étonnant de voir comment des méthodes statistiques telles que l’IA et le deep learning peuvent être utilisées pour extraire des informations utiles à partir de données, qu’il s’agisse d’images de télescopes spatiaux ou de dossiers de patients. Bien sûr, les statistiques ne sont qu’une partie de la compréhension et c’est vraiment excitant de travailler dans de nouveaux domaines pour essayer de comprendre les différents défis que ceux-ci présentent ».

Sources : BMC Medical Informatics and Decision Making

alzheimer astrophysique

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