Un outil d’aide à la décision basé sur l’IA et conforme aux exigences réglementaires pour identifier précocement les risques de démence
Plus de dix millions d’Européens vivent avec un trouble cognitif léger (TCL), une affection située entre le vieillissement normal et la démence et qui représente l’un des plus grands défis non relevés en matière de santé cérébrale. Environ la moitié d’entre eux développera une démence dans les cinq ans. À l’heure actuelle, les cliniciens ne disposent pas d’outils abordables pour identifier suffisamment tôt les personnes présentant le risque le plus élevé afin de permettre une intervention préventive. Contrairement aux études précédentes qui se concentraient sur un seul biomarqueur, l’ambitieux projet AI-Mind(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre), financé par l’UE, a exploité une base de données multimodale mise en place grâce à sa collaboration avec des hôpitaux et des centres de recherche de premier plan en Espagne, en Finlande, en Italie et en Norvège. AI-Mind a combiné la connectivité cérébrale dérivée de l’EEG avec des biomarqueurs sanguins, des évaluations cognitives, la génétique, des variables démographiques et des informations cliniques. Ces données ont été intégrées dans un système d’aide à la décision clinique basé sur l’IA, capable de révéler les risques futurs pour la santé cognitive bien avant l’aggravation des symptômes légers.
Les «cerveaux» derrière AI-Mind
La connectivité cérébrale est analysée à partir d’enregistrements effectués lors d’un examen électroencéphalographique (EEG) standard. «Grâce à un traitement avancé du signal et à l’IA, l’“AI-Mind Connector” repère des changements subtils dans la communication entre les zones du cerveau qui peuvent apparaître des années avant les symptômes», explique Ira Haraldsen, coordinatrice du projet au sein du groupe de recherche en santé cognitive de l’hôpital universitaire d’Oslo(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre). L’«AI-Mind Predictor» combine ces données EEG avec les résultats des tests cognitifs, les données génétiques, les biomarqueurs sanguins, les informations démographiques et les antécédents cliniques. Les algorithmes d’apprentissage automatique ont été entraînés et évalués à l’aide de l’une des plus grandes cohortes prospectives longitudinales de TCL au monde, comprenant plus de 1 000 participants et environ 4 000 visites cliniques. Ils ont appris à reconnaître les relations complexes liées aux résultats cliniques futurs. «Les mesures de connectivité des réseaux cérébraux ont complété les biomarqueurs sanguins émergents encore mieux que prévu, ouvrant la voie à une stratification des risques plus précise», note Ira Haraldsen.
Garantir une IA fiable et éthique
«AI-Mind a anticipé le cadre réglementaire émergent de l’Europe en alignant son développement sur: les principes du règlement général sur la protection des données (RGPD); les normes de données FAIR (faciles à trouver, accessibles, interopérables et réutilisables); le règlement relatif aux dispositifs médicaux; et le règlement sur l'IA. «Ainsi, il a créé l’un des premiers écosystèmes d’IA à vocation clinique en Europe, conçu dès le départ en tenant compte des exigences réglementaires», souligne Ira Haraldsen. Le cadre d’évaluation précoce des technologies de la santé, accessible au public et mis en place par le consortium, aide désormais les prestataires de soins de santé et les décideurs politiques à déterminer si une nouvelle technologie est susceptible d’améliorer les résultats pour les patients et de justifier son coût.
Héritage et impact durable de l’infrastructure d’IA
«Au-delà de ses algorithmes cliniques, AI-Mind a mis en place une infrastructure réutilisable pour les données de santé multimodales, le traitement automatisé de l’EEG, la génération de données synthétiques, le développement d’IA contrôlé en termes de qualité, et les pipelines logiciels conformes à la réglementation. Ces ressources soutiennent désormais plusieurs initiatives européennes majeures», déclare Ira Haraldsen. L’infrastructure d’AI-Mind sert de base aux projets eBrain-Health, FluiDX-AD et TEF-Health(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre), étendant ainsi son impact scientifique, clinique et technologique bien au-delà du projet initial. Une entreprise spin-off dédiée fait progresser la traduction clinique et le déploiement commercial, garantissant ainsi que les innovations d’AI-Mind se poursuivent au-delà de la durée de vie du projet. L’aspect le plus prometteur réside peut-être dans le potentiel d’AI-Mind à signaler les risques de démence des années avant qu’un diagnostic formel ne soit traditionnellement posé, faisant ainsi évoluer la prise en charge de la démence d’un diagnostic réactif vers une prévention de précision et une intervention personnalisée avancée de plusieurs années.
