Des chercheurs d’IBM et de la Fondation Michael J. Fox ont développé un modèle capable de prédire l’évolution de la maladie de Parkinson chez les humains. C’est-à-dire quand et sous quelle forme les symptômes apparaîtront au fur et à mesure que la maladie progresse.
Cette information serait essentielle pour fournir aux patients un traitement qui aide à contrôler les symptômes au fur et à mesure que la maladie progresse.
Ce n’est pas la première fois que nous voyons le potentiel de l’IA utilisé pour aider les patients atteints de la maladie de Parkinson, mais chacune des initiatives a une perspective différente qui contribue à faire de grands progrès dans l’amélioration de la qualité de vie des patients.
Par exemple, nous avons vu comment un groupe d’ingénieurs de l’Imperial College utilise l’IA et des appareils portables pour surveiller et traiter les symptômes de la maladie de Parkinson. Et maintenant L’IA d’IBM propose le même objectif, mais en anticipant les symptômes, en prédisant l’évolution de la maladie.
Notre objectif est d’utiliser l’intelligence artificielle pour aider à la gestion des patients et à la conception d’essais cliniques. Ces objectifs sont importants car, malgré la prévalence de la maladie de Parkinson, les patients présentent une variété unique de symptômes moteurs et non moteurs.
La Fondation Michael J. Fox était partenaire de cet effort, qui a permis de s’appuyer sur un ensemble de données anonymisées avec des informations provenant de plus de 1 400 personnes.
L’ensemble de données a servi d’entrée pour l’approche d’apprentissage automatique, qui a permis la découverte de modèles de progression et de symptômes complexes. Alors que de nombreuses études précédentes se sont concentrées sur la caractérisation de la maladie de Parkinson en utilisant uniquement des informations de base, notre méthode est basée sur jusqu’à sept ans de données sur les patients.
En conséquence, ils ont développé une intelligence artificielle qui regroupe les symptômes de la maladie et établit des modèles pour prédire la progression de la maladie, en tenant compte du fait qu’elle ne progresse pas de la même manière chez tous les patients.
