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Une intelligence artificielle capable de diagnostiquer les acouphènes sur la base des résultats de l’imagerie cérébrale, plutôt que sur la base de tests subjectifs, pourrait contribuer à améliorer les traitements de cette affection. Mehrnaz Shoushtarian, du Bionics Institute de Melbourne, en Australie, et ses collègues ont développé un algorithme qui peut détecter si une personne a des acouphènes, et aussi leur gravité.

Une détection avec une grande précision

Cette IA peut détecter la présence d’acouphènes avec une précision de 78 % et distinguer les formes légères et sévères avec une précision de 87 %. Les acouphènes chroniques touchent environ 15 % des adultes. Cette affection est généralement diagnostiquée par un test auditif, par une déclaration volontaire ou sur la base d’un questionnaire subjectif.
Dans un premier temps, l’équipe a utilisé une technique de neuroimagerie non invasive connue sous le nom de spectroscopie fonctionnelle dans le proche infrarouge, ou FNIRS, sur 25 personnes souffrant d’acouphènes chroniques et 21 personnes ne souffrant pas de cette affection. Cette technique utilise la lumière infrarouge pour mesurer le flux sanguin et les niveaux d’oxygène dans certaines régions du cerveau, qui correspondent à l’activité cérébrale.
L’équipe a mesuré les signaux fNIRS tandis que les participants ont reçu des stimuli visuels et auditifs : un affichage de motifs en damier circulaire et des segments de bruit de 15 secondes.

Une activité réduite dans le cuneus

De nombreuses voies neuronales visuelles-auditives interagissent, tant chez les personnes atteintes que chez les personnes non atteintes de troubles auditifs, explique M. Shoushtarian. Des recherches antérieures ont montré que les personnes souffrant d’acouphènes ont une activité réduite dans le cuneus, une région du cerveau impliquée dans le traitement visuel.
On a demandé aux personnes souffrant d’acouphènes d’évaluer le niveau de bruit et la gêne qu’elles ressentaient. Ces résultats ont été mis en corrélation avec les modèles d’activité cérébrale basés sur leurs signaux fNIRS.
Les chercheurs ont découvert que les personnes souffrant d’acouphènes plus graves avaient des niveaux de connectivité plus élevés entre certaines régions du cerveau. Chez les personnes souffrant d’acouphènes plus intenses, les réponses du cerveau aux stimuli visuels et auditifs étaient significativement réduites. L’équipe pense que cela est dû au fait que l’activité neuronale de fond accrue chez les personnes souffrant d’acouphènes, affecte la capacité de réponse du cerveau.

Pour améliorer le traitement de cette maladie

Les chercheurs ont ensuite formé un algorithme sur les résultats des fNIRS et de la gravité des acouphènes. Le fait que l’IA puisse distinguer objectivement entre les acouphènes légers et sévères peut aider à améliorer le traitement de cette maladie, explique M. Shoushtarian. Actuellement, il est difficile d’évaluer la réussite des traitements car les résultats reposent sur des rapports subjectifs d’une personne au fil du temps.
Cette recherche a été publiée dans PLOS ONE.
Source : New Scientist
Crédit photo : StockPhotoSecrets