L’IA peut détecter les premiers signes de la maladie d’Alzheimer dans les schémas de parole – avant que les symptômes ne commencent à se manifester

Selon un chercheur de l’O’Donnell Brain Institute, les résultats pourraient mener à un simple test de dépistage pour la détection précoce des troubles cognitifs.

Les nouvelles technologies qui peuvent capter les changements subtils dans la voix d’un patient peuvent aider les médecins à diagnostiquer une déficience cognitive et

” data-gt-translate-attributes=”[{“attribute=””>Alzheimer[{“attribute=””>Alzheimer’s la maladie avant que les symptômes ne commencent à apparaître, selon un chercheur du UT Southwestern Medical Center qui a dirigé une étude publiée dans la publication de l’Association Alzheimer Diagnostic, évaluation et surveillance des maladies.

“Notre objectif était d’identifier les changements subtils de langage et d’audio qui sont présents dans les tout premiers stades de la maladie d’Alzheimer mais qui ne sont pas facilement reconnaissables par les membres de la famille ou le médecin de premier recours d’un individu”, a déclaré Ihab Hajjar, MD, professeur de neurologie à l’UT Southwestern’s Peter O’Donnell Jr. Brain Institute.

Les chercheurs ont utilisé

” data-gt-translate-attributes=”[{“attribute=””>apprentissageautomatique[{“attribute=””>machinelearning et des outils de traitement du langage naturel (PNL) pour évaluer les modèles de parole de 206 personnes – 114 qui répondaient aux critères de déclin cognitif léger et 92 qui n’étaient pas altérés. L’équipe a ensuite cartographié ces résultats avec des biomarqueurs couramment utilisés pour déterminer leur efficacité à mesurer la déficience.

Les participants à l’étude, qui étaient inscrits à un programme de recherche à l’Université Emory d’Atlanta, ont reçu plusieurs évaluations cognitives standard avant d’être invités à enregistrer une description spontanée de 1 à 2 minutes d’œuvres d’art.

“Les descriptions enregistrées de l’image nous ont fourni une approximation des capacités conversationnelles que nous pouvions étudier via l’intelligence artificielle pour déterminer le contrôle moteur de la parole, la densité des idées, la complexité grammaticale et d’autres caractéristiques de la parole”, a déclaré le Dr Hajjar.

L’équipe de recherche a comparé l’analyse de la parole des participants à leurs échantillons de liquide céphalo-rachidien et à leurs IRM pour déterminer avec quelle précision les biomarqueurs vocaux numériques détectaient à la fois les troubles cognitifs légers et l’état et la progression de la maladie d’Alzheimer.

“Avant le développement de l’apprentissage automatique et de la PNL, l’étude détaillée des modèles de parole chez les patients était extrêmement laborieuse et souvent infructueuse car les changements dans les premiers stades sont souvent indétectables à l’oreille humaine”, a déclaré le Dr Hajjar. “Cette nouvelle méthode de test a bien fonctionné pour détecter les personnes atteintes de troubles cognitifs légers et plus spécifiquement pour identifier les patients présentant des signes de la maladie d’Alzheimer – même lorsqu’elle ne peut pas être facilement détectée à l’aide d’évaluations cognitives standard.”

Au cours de l’étude, les chercheurs ont passé moins de 10 minutes à capturer l’enregistrement vocal d’un patient. Les tests neuropsychologiques traditionnels prennent généralement plusieurs heures à administrer.

“Si elle est confirmée par des études plus importantes, l’utilisation de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique pour étudier les enregistrements vocaux pourrait fournir aux prestataires de soins primaires un outil de dépistage facile à réaliser pour les personnes à risque”, a déclaré le Dr Hajjar. “Des diagnostics plus précoces donneraient aux patients et aux familles plus de temps pour planifier l’avenir et donneraient aux cliniciens une plus grande flexibilité pour recommander des interventions prometteuses sur le mode de vie.”

Référence : “Développement de biomarqueurs vocaux numériques et d’associations avec la cognition, les biomarqueurs cérébrospinaux et la représentation neuronale dans la maladie d’Alzheimer précoce” par Ihab Hajjar MD, MS, Maureen Okafor MD, MPH, Jinho D. Choi PhD, Elliot Moore II PhD, Anees Abrol PhD, Vince D. Calhoun PhD et Felicia C. Goldstein PhD, 5 février 2023, Diagnostic, évaluation et surveillance des maladies.
DOI : 10.1002/papa2.12393

Le Dr Hajjar a collaboré à cette étude avec une équipe de chercheurs d’Emory, où il était auparavant directeur de l’unité d’essais cliniques du centre de recherche sur la maladie d’Alzheimer de Goizueta avant de rejoindre l’UTSW en 2022. Il continue de collecter des enregistrements vocaux à Dallas dans le cadre d’une étude de suivi à l’UTSW financée par un

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La recherche de cette étude a été financée par des subventions des National Institutes of Health/National Institute on Aging (AG051633, AG057470-01, AG042127) et de la Alzheimer’s Drug Discovery Foundation (20150603).

Le Dr Hajjar est titulaire de la chaire universitaire émérite de la famille Pogue en recherche et soins cliniques sur la maladie d’Alzheimer, à la mémoire de Maurine et de David Weigers McMullan.