L'IA permet aujourd'hui de détecter de façon précoce plusieurs maladies. Certaines formes de cancer sont ainsi déjà mieux détectées chez les patients grâce à l'IA, et prochainement ce pourrait être au tour de la maladie d'Alzheimer.
Pour la maladie d'Alzheimer, on sait qu'un diagnostic précoce permet de mieux prendre en charge les patients et de leur proposer des traitements plus efficaces visant à ralentir la progression de la maladie. Une étude publiée dans la revue américaine Radiology explique ainsi que l'apparition de la maladie d'Alzheimer coïncide avec un ensemble de changements métaboliques et notamment l'absorption du glucose dans certaines zones du cerveau. Malheureusement, ces modifications sont particulièrement délicates à observer, car très légères et diffuses.
Les chercheurs pensent ainsi qu'une IA pourrait profiter du deep learning en rassemblant des données auprès de dossiers médicaux de milliers de patients pour établir des modèles et des critères permettant de mieux repérer le développement de la maladie même à un stade très précoce. Actuellement, un modèle d'IA se base sur les imageries cérébrales d'un millier de patients et a réussi à établir un diagnostic correct sur d'anciens cas avec un taux de réussite de 100% (40 patients). L'IA a observé des imageries anciennes, datées de 6 ans avant la déclaration de la maladie (ou non) des patients du panel. Des tests à plus grande échelle pourraient permettre de développer un peu plus la fiabilité du module.
Ce type d'intelligence artificielle pourrait par ailleurs être mise à profit dans le cadre de chaque examen d'imagerie cérébrale afin de faire un dépistage automatique de chaque patient, sa mise en oeuvre ne nécessitant pas d'intervention particulière d'un intervenant humain.
