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Le diagnostic de la démence a toujours été effectué par le biais de tests de fonction cognitive, tels que le mini-examen de l’état mental (MMSE) et les systèmes d’imagerie médicale dans les hôpitaux. À mesure que la population vieillit, un nombre croissant de personnes développent une démence. Ainsi, les tests de détection de la démence faciles à utiliser sont recherchés.

Détecter la démence grâce à un échange avec un avatar

Dans de précédentes études, les diagnostics étaient principalement basés sur des questions neuropsychologiques, de sorte que l’accoutumance aux mêmes questions diminuait les performances de détection de la démence.

Un groupe de chercheurs de l’Université d’Osaka et de l’Institut des sciences et technologies de Nara a démontré, qu’il était possible de détecter la démence à partir de conversations en interaction homme-machine.

Cette technique a été réalisée grâce à l’apprentissage automatique: une machine apprend les caractéristiques des sons des personnes âgées qui ont répondu à des questions à partir d’avatars sur un ordinateur.

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Les chercheurs ont proposé des algorithmes d’apprentissage automatique pour détecter les signes de démence à ses débuts, en développant un système de détection de la démence utilisant des avatars informatiques interactifs. Ils ont créé un modèle d’apprentissage automatique basé sur les caractéristiques de la parole, du langage et des visages, à partir de dialogues enregistrés avec des participants âgés.

Un taux de réussite de 90%

Grâce à l’apprentissage automatique, un ordinateur est parvenu à distinguer les personnes atteintes de démence des témoins sains à un taux de 90% en 6 questions (2 à 3 minutes par question).

L’équipe a préparé des questions précises basées sur des tests neuropsychologiques et des questions aléatoires non basées sur des tests spécifiques, enregistrant des données interactives de dialogues parlés avec des avatars de 12 participants (de personnes diagnostiquées par un psychiatre selon des critères conforment à ce qui est utilisé en cabinet) et 12 participants sains.

Ils ont extrait les caractéristiques de la parole, de la langue et de l’image des données enregistrées, créant un modèle de détection de la démence et permettant à un ordinateur d’apprendre par lui-même à détecter la démence.

En conséquence, l’ordinateur a pu distinguer entre les patients sains et les personnes atteintes de démence avec une précision de 92%. On a constaté que la démence pouvait être distinguée avec une grande précision en combinant des caractéristiques de la démence, telles que le retard dans la réponse aux questions des avatars, en fonction du contenu des questions, de l’intonation, du taux d’articulation de la voix et du pourcentage .

Pour un diagnostic précoce

L’auteur principal, Takashi Kudo, déclare: «si cette technologie est développée davantage, il deviendra possible de savoir si une personne âgée en est aux premiers stades de la démence en conversant quotidiennement avec des avatars informatiques à la maison. Cela les encouragera à demander de l’aide médicale, ce qui permettra un diagnostic précoce.»

Les résultats de cette recherche ont été publiés dans IEEE Xplore.

Source : Osaka University