- Une IA permet de diagnostiquer précocement la maladie de Parkinson grâce à l’analyse de la parole.
- Les patients atteints de cette maladie dégénérative ont en effet une façon différente de parler par rapport aux personnes qui ne sont pas malades, et ce, bien avant que le déclin cognitif caractéristique de la maladie n'apparaisse.
- Ils utilisent moins de noms et d’éléments de remplissage comme hum et euh mais davantage de verbes d’après l’analyse de l’IA.
La parole serait un marqueur de la maladie de Parkinson d’après une étude menée par une équipe de chercheurs japonais qui a utilisé une branche de l’intelligence artificielle pour analyser le langage humain (NLP).
La maladie de Parkinson altère le langage des personnes atteintes
La maladie de Parkinson (MP) est une maladie dégénérative du cerveau associée à des symptômes moteurs (mouvements lents, tremblements, rigidité et déséquilibre) et à d'autres complications, notamment des troubles cognitifs, de la santé mentale, du sommeil ainsi que des douleurs et des troubles sensoriels, indique l’Organisation mondiale de la Santé (OMS).
En outre, les patients atteints de la maladie de Parkinson présentent divers problèmes liés à la parole, notamment une altération de la production vocale et de l'utilisation du langage, rappellent les chercheurs.
C’est pourquoi ils ont utilisé cette IA qui permet aux ordinateurs de comprendre et d'interpréter de grandes quantités de données de langage humain en utilisant des modèles statistiques pour identifier des modèles. Ils ont ainsi pu analyser les différences dans les modèles de discours des patients en fonction de 37 caractéristiques, en utilisant des textes issus de conversations libres.
Parkinson : les malades utilisent davantage de verbes dans leurs phrases
D’après l’IA, les patients atteints de cette maladie utilisent moins de noms communs et de noms propres. En revanche, ils utilisent un pourcentage plus élevé de verbes et de particules de cas (une caractéristique importante de la langue japonaise) par phrase.
Les patients atteints de la maladie de Parkinson prononcent en outre des phrases plus courtes que les personnes du groupe sain. De plus, le groupe témoin en bonne santé utilise également plus d'éléments de remplissage, tels que 'bien' ou 'hum', pour relier les phrases.
Le co-auteur de l’étude, le docteur Katsunori Yokoi, de l'école supérieure de médecine de l'université de Nagoya, au Japon, détaille : "Lorsque je leur demandais de raconter leur journée du matin, un patient atteint de la maladie de Parkinson pouvait dire quelque chose comme ceci, par exemple : "Je me suis réveillé à 4h50. J'ai pensé que c'était un peu tôt, mais je me suis levé. Il m'a fallu une demi-heure pour aller aux toilettes, alors je me suis lavée et habillée vers 5h30. Mon mari a préparé le petit-déjeuner. J'ai pris mon petit-déjeuner après 6 heures. Ensuite, je me suis brossé les dents et je me suis préparée à sortir".
Le Dr Yokoi poursuit : "Alors qu'un membre du groupe de contrôle sain pourrait dire quelque chose comme ceci : 'Eh bien, le matin, je me suis réveillé à six heures, je me suis habillé et, oui, je me suis lavé le visage. Ensuite, j'ai nourri mon chat et mon chien. Ma fille a préparé un repas, mais je lui ai dit que je ne pouvais pas manger, et j'ai, euh, bu de l'eau".
Parkinson : L'IA la détecte à 80 %
L’expérience présente un aspect particulièrement prometteur : elle a en effet été réalisée sur des patients qui ne présentaient pas encore le déclin cognitif caractéristique de la maladie de Parkinson.
Par conséquent, leurs résultats offrent un moyen potentiel de détection précoce pour distinguer les patients atteints de la maladie de Parkinson :
"Même en l'absence de déclin cognitif, les conversations des patients atteints de la maladie de Parkinson diffèrent de celles des sujets sains. Lorsque nous avons tenté d'identifier les patients atteints de la maladie de Parkinson ou les témoins sains sur la base de ces changements conversationnels, nous avons pu identifier les patients atteints de la maladie de Parkinson avec une précision de plus de 80 %”, conclut le professeur Masahisa Katsuno de l'école supérieure de médecine de l'université de Nagoya au Japon, le co-auteur de l'étude.