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Détecter la maladie de Parkinson grâce à l’intelligence artificielle

2019-11-07

Détecter la maladie de Parkinson grâce à l’intelligence artificielle

Le professeur Wassim Bouachir, du Département ST, avec la complicité de Guillaume-Alexandre Bilodeau, professeur à Polytechnique Montréal, et d’Imanne El Maachi, étudiante à la maîtrise (aussi à Polytechnique) est l’auteur d’un article ayant pour titre « Deep 1D-Convnet for accurate Parkinson disease detection and severity prediction from gait » qui paraîtra dans la prestigieuse revue internationale Expert Systems With Applications.

Résumé

Diagnostiquer la maladie de Parkinson est une procédure complexe qui nécessite l’évaluation de plusieurs symptômes moteurs et non-moteurs du patient. L’observation et l’analyse de la démarche font partie de cette procédure et reposent généralement sur l’expertise du clinicien.

En utilisant les techniques de l’apprentissage profond, le professeur Bouachir et son équipe ont développé un système intelligent permettant de détecter automatiquement la maladie à partir des caractéristiques de démarche.

Pour ce faire, les chercheurs ont développé un nouveau réseau neuronal artificiel à convolution (en anglais CNN), conçu spécifiquement pour le diagnostic du Parkinson. Pour effectuer le diagnostic, le système traite des signaux provenant de capteurs installés sur les plantes des pieds, mesurant la force de l’appui durant la marche.

En analysant ces signaux, le réseau neuronal est capable de détecter automatiquement la démarche parkinsonienne avec une précision de 99 %, en plus de déterminer la sévérité de la maladie selon l’échelle universelle UPDRS (Unified Parkinson’s Disease Rating Scale).

Ce travail représente une avancée importante dans l’utilisation de l’IA pour diagnostiquer le Parkinson. Il s’agit en effet de la méthode d’IA la plus précise à ce jour dans le diagnostic de la maladie à partir de la démarche.

C’est également la première méthode automatique permettant de déterminer la sévérité du Parkinson selon l’échelle UPDRS. Les travaux de ce projet ont été acceptés pour publication dans la revue scientifique Expert Systems With Applications (ESWA).

La revue ESWA se trouve en ce moment à la première position du classement Google Scholar pour les revues d’intelligence artificielle.

L’article est actuellement disponible en accès libre sur arXiv.

Source :
Service des communications et des affaires publiques
TÉLUQ, 6 novembre 2019

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