25 novembre 2023 à 08:00

Une intelligence artificielle pour détecter la sclérose en plaques (01net.com)

Irm Une image contenant Graphique, logo, Police, rouge

Description générée automatiquement © Pierrick Coupé

Mickael Bazoge Mickael Bazoge

L’intelligence artificielle ne sert pas qu’à générer des images de chats mignons ou à créer des deepfakes.

Entre des mains expertes, cette technologie peut être d’une aide précieuse dans le domaine de la santé, par exemple dans le diagnostic précoce de la sclérose en plaques.

C’est généralement au moment des premiers symptômes, après une IRM, que les patients atteints de la sclérose en plaques ou d’une maladie neurogénérative savent à quoi s’en tenir.

C’est un problème pour le suivi de la maladie, car on ne sait pas quand ni comment les structures cérébrales ont été touchées par l’affection.

Un système parlementaire bicaméral pour analyser les IRM

Pour identifier les zones du cerveau qui sont les premières affectées par une maladie neurogénérative, l’étude des images du cerveau est indispensable, mais « une segmentation fine du cerveau sur des images IRM demande deux semaines de travail à une personne formée spécialement pour », explique Pierrick Coupé, directeur de recherche au CNRS.

C’est là que l’intelligence artificielle entre en scène.

Le spécialiste de l’analyse et du traitement d’imageries biomédicales et son équipe ont analysé les IRM de 41 000 sujets, dont plus de 2 500 profils provenant de la base de données de l’Observatoire français de la sclérose en plaques.

Avec autant de cerveaux à analyser, « ce travail serait tout bonnement impossible sans IA », indique-t-il au Journal du CNRS.

Son objectif est de « vérifier si des structures étaient atteintes de façon précoce et spécifique par la maladie ».

Et pour y parvenir, les chercheurs ont développé une IA dotée de 250 réseaux de neurones au fonctionnement inspiré de notre manière de résoudre des problèmes : un système parlementaire bicaméral !

« Les réseaux de neurones sont organisés comme deux chambres d’un parlement : l’une analyse à faible résolution tandis que l’autre affine ses résultats.

Elles communiquent pendant tout le processus jusqu’à converger sur un consensus découlant sur la discrimination des structures cérébrales les unes par rapport aux autres ».

L’IA des chercheurs a ceci d’important qu’elle s’appuie sur une segmentation cérébrale lisible par les humains : on peut donc détecter plus facilement une erreur dans l’algorithme et connaitre le cheminement logique de l’IA.

Plusieurs découvertes découlent de cette recherche.

Le thalamus est ainsi la première région du cerveau touchée par la sclérose en plaques, puis quatre ans plus tard c’est le putamen (chargé de la régulation des mouvements) qui commence à se dégrader.

Passé neuf années, c’est le tronc cérébral (régulation de la respiration et du rythme cardiaque) qui se détériore.

Tout cela précède le diagnostic qui tombe généralement une dizaine d’années après les premières altérations du thalamus.

Pierrick Coupé a déjà développé un outil d’aide au diagnostic pour Alzheimer, et il prépare quelque chose de similaire pour la sclérose en plaques.

Source : Journal du CNRS