Des chercheurs du MIT ont développé un modèle d'intelligence artificielle capable de détecter la maladie de Parkinson en analysant les schémas respiratoires d'une personne pendant son sommeil. Cette découverte pourrait permettre une détection précoce et un suivi continu de la progression de la maladie.
La maladie de Parkinson est notoirement difficile à diagnostiquer car elle repose principalement sur l'apparition de symptômes moteurs tels que les tremblements, la rigidité et la lenteur, mais ces symptômes apparaissent souvent plusieurs années après le début de la maladie. Maintenant, Dina Katabi, professeure au Département de génie électrique et d'informatique (EECS) du MIT et chercheuse principale à la clinique Jameel du MIT, et son équipe ont développé un modèle d'intelligence artificielle qui peut détecter la maladie de Parkinson simplement en lisant les schémas respiratoires d'une personne.
L'outil en question est un réseau de neurones, une série d'algorithmes connectés qui imitent le fonctionnement du cerveau humain, capable d'évaluer si une personne souffre de Parkinson à partir de sa respiration nocturne - c'est-à-dire les schémas respiratoires qui se produisent pendant le sommeil. Le réseau de neurones, formé par l'étudiant au doctorat du MIT Yuzhe Yang et le postdoctorant Yuan Yuan, est également capable de discerner la gravité de la maladie de Parkinson de quelqu'un et de suivre la progression de leur maladie au fil du temps.
Au fil des ans, les chercheurs ont étudié la possibilité de détecter la maladie de Parkinson en utilisant du liquide céphalorachidien et de la neuro-imagerie, mais de telles méthodes sont invasives, coûteuses et nécessitent l'accès à des centres médicaux spécialisés, les rendant inadaptées pour des tests fréquents qui pourraient autrement permettre un diagnostic précoce ou un suivi continu de la progression de la maladie. Les chercheurs du MIT ont démontré que l'évaluation de la maladie de Parkinson par intelligence artificielle peut être effectuée chaque nuit à domicile pendant que la personne dort et sans toucher son corps. Pour ce faire, l'équipe a développé un appareil ayant l'apparence d'un routeur Wi-Fi domestique, mais au lieu de fournir un accès à Internet, l'appareil émet des signaux radio, analyse leurs réflexions sur l'environnement environnant et extrait les schémas respiratoires du sujet sans aucun contact corporel. Le signal de respiration est ensuite transmis au réseau de neurones pour évaluer la maladie de Parkinson de manière passive, sans effort nécessaire de la part du patient et du soignant.
