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Un diagnostic précoce de la maladie d’Alzheimer plus fiable grâce à l’informatique

Le vieillissement de la population et l’allongement de l’espérance de vie va confronter les sociétés modernes à une transformation démographique sans précédent. Les outils et services qui permettront de prolonger l’autonomie et le maintien à domicile constituent une des réponses à ce défi sociétal. Une équipe de chercheurs du Laboratoire lorrain de recherche en informatique et ses applications (Loria - CNRS/Université de Lorraine/Inria), en collaboration avec l’Unistra et le CHU de Nancy, veut développer de nouveaux paradigmes d’évaluation et d’analyse des fonctions cognitives chez des sujets souffrant d’une déficience cognitive, notamment dans le cadre de la maladie d’Alzheimer. L’objectif est de proposer un modèle d’apprentissage automatique capable de fournir un diagnostic précoce fiable.

Dans le contexte de la maladie d’Alzheimer, plus le diagnostic est établi tôt, plus il est possible de stimuler le patient pour retarder la progression de la maladie et repousser la date de prise en charge du patient dans un établissement spécialisé. Pourtant, à l’heure actuelle, les diagnostics sont établis de manière peu fiable à l’aide de tests papier et aucun exercice de stimulation n’est proposé aux patients.

L’évaluation des capacités cognitives des patients reste une étape incontournable dans l’aide au diagnostic des maladies neurodégénératives ainsi que pour leur prise en charge. À l’heure où les nouvelles technologies prennent une place croissante dans notre société, une évolution des outils de prise en charge semble nécessaire. Bien que la littérature concernant l’utilisation des nouvelles technologies dans le milieu médical devienne de plus en plus riche (applications, programmes de réhabilitation, etc.) et que les supports possibles se multiplient (ordinateur, tablette, smartphone, Kinect, etc.), un besoin subsiste dans le développement des outils neuropsychologiques fournissant une analyse en temps réel des fonctions cognitives chez la personne âgée.

C’est là où intervient l’équipe Kiwi du Loria. Ces chercheurs conçoivent des assistants intelligents et des systèmes de recommandation dans le but d’améliorer les interactions entre les usagers et les outils informatiques. Il s’agit de modéliser automatiquement les besoins, préférences ou usages des utilisateurs, puis de les assister en personnalisant le service proposé en fonction du contexte. Ce thème de recherche, à la fois fondamental et applicatif, se situe à l’intersection entre plusieurs grandes disciplines telles que l’apprentissage automatique, l’interaction humain-machine et les sciences cognitives.

L’équipe s’est récemment intéressée au lien qui peut exister entre les actions des utilisateurs (clics, tâches réalisées, pages visitées, etc.), leurs données visuelles (ce que nous regardons, ce qui capte notre attention) et leurs capacités mnésiques lors de leurs interactions avec un système informatique. La problématique scientifique, dans ce contexte, se décompose en plusieurs points. Il s’agit tout d’abord de proposer de nouveaux modes d’interaction pertinents et d’identifier les traces d’interaction nécessaires à une modélisation fiable de la mémoire et du comportement des utilisateurs. En parallèle, il est nécessaire de concevoir un assistant intelligent capable d’estimer les capacités mnésiques à partir des traces d’interaction (diagnostic médical ou évaluation automatique des connaissances à un instant t). Ensuite, il faut suivre la progression de l’utilisateur lors de l’utilisation du service, que ce soit dans une démarche de rééducation ou d’apprentissage humain. Et enfin le système doit s’adapter aux recommandations de ressources en fonction des progrès réalisés, pour assurer la stimulation du patient. L’ensemble de ces travaux est mené en collaboration avec des médecins du service de gériatrie du CHU de Nancy. Logiciel A.M.E. pour un diagnostic précoce des maladies neurodégénératives

Les prochaines étapes pour l’équipe du Loria sont de transposer les tests neuropsychologiques couramment employés sur papier en médecine sur plusieurs supports informatiques, de proposer des modes d’interaction appropriés aux personnes âgées, ainsi que d’analyser et de comparer les traces d’interaction laissées par des sujets sains et par des sujets souffrant d’une déficience cognitive. Le tout dans l’objectif de proposer un modèle d’apprentissage automatique capable de fournir un diagnostic précoce fiable sur la base des traces d’un patient, et d’étendre ces travaux à la rééducation ou au maintien des capacités mnésiques des patients.