Un test de 15 minutes : le développement israélien qui décodera le cerveau ?
Un test qui dure environ un quart d'heure pourrait à l'avenir fournir aux médecins des informations objectives sur l'activité cérébrale et aider au diagnostic d'une longue liste de troubles neurologiques et psychiatriques. La société israélienne de Neuro-IA Hemispheric développe un système d'intelligence artificielle conçu pour « décoder » les signaux électriques du cerveau, un domaine où le diagnostic repose encore souvent sur des évaluations cliniques et des questionnaires.
Un test qui dure environ un quart d'heure pourrait à l'avenir fournir aux médecins des informations objectives sur l'activité cérébrale et aider au diagnostic d'une longue liste de troubles neurologiques et psychiatriques. La société israélienne de Neuro-IA Hemispheric développe un système d'intelligence artificielle conçu pour « décoder » les signaux électriques du cerveau — un domaine où le diagnostic repose encore dans de nombreux cas sur l'évaluation clinique, les questionnaires, les symptômes et parfois un long processus d'essais et d'erreurs.
Le système, appelé Descartes, est basé sur l'analyse de données EEG — un test non invasif qui mesure l'activité électrique dans le cerveau. Pendant le test, le sujet porte un bonnet équipé de capteurs et effectue des tâches devant un écran. Les informations collectées sont transférées au modèle d'intelligence artificielle, qui analyse les modèles d'activité cérébrale. L'ensemble du processus est censé durer environ 15 minutes.
De la dépression à la maladie d'Alzheimer
Selon l'entreprise, l'objectif est de permettre l'identification et l'évaluation de conditions incluant la dépression, l'anxiété, le trouble de stress post-traumatique (TSPT), le trouble du déficit de l'attention avec ou sans hyperactivité (TDAH), le trouble obsessionnel-compulsif, les troubles du sommeil, la maladie de Parkinson, la maladie d'Alzheimer, les lésions cérébrales traumatiques et le déclin cognitif précoce. L'entreprise aspire même à ce que le système puisse fournir des informations sur la gravité de la condition.
Derrière le système se trouve un modèle d'intelligence artificielle d'une échelle d'environ six milliards de paramètres. Pour son entraînement, l'entreprise a mis en place au fil des ans un système de collecte de données sur l'activité cérébrale et a construit une base de données incluant des informations provenant d'environ 100 000 sujets et environ 250 000 heures d'activité cérébrale. L'idée est quelque peu similaire à la façon dont les grands modèles de langage apprennent à identifier le sens et les modèles au sein de vastes quantités de texte : dans ce cas, le modèle tente d'apprendre les modèles complexes au sein de l'activité électrique du cerveau et de les traduire en informations qui pourraient avoir une signification clinique.
Des soldats israéliens ont également participé à un projet pilote
L'une des applications testées est le diagnostic du TSPT. L'entreprise a mené une étude pilote auprès de 122 soldats israéliens ayant servi dans la bande de Gaza, dans le but de tester la capacité du système à évaluer le trouble de stress post-traumatique. L'entreprise prévoit de soumettre les résultats d'un essai clinique dans le domaine du TSPT à la FDA dès l'année prochaine, après que le système a déjà été présenté au Centre des dispositifs et de la santé radiologique de l'Agence américaine des produits alimentaires et médicamenteux (FDA).
Le potentiel est grand – mais des preuves sont encore nécessaires
Parallèlement à la promesse, il est important de nuancer : au stade actuel, il ne s'agit pas d'un nouveau test sanguin que l'on peut demander demain à son médecin de famille, et la technologie doit encore subir une validation clinique et réglementaire. Des experts ont averti que la technologie n'a pas encore été prouvée dans la mesure nécessaire pour une utilisation clinique large. Le fait que le modèle ait été entraîné sur une grande base de données n'est pas en soi une preuve qu'il peut remplacer le processus de diagnostic accepté.
Si le système réussit les essais cliniques et les exigences réglementaires, le potentiel est significatif : un passage d'un diagnostic basé pour certaines maladies principalement sur les symptômes et l'impression clinique, à un outil supplémentaire fournissant une mesure quantitative de l'activité cérébrale. La grande question est maintenant de savoir si l'intelligence artificielle réussira effectivement à transformer les signaux électriques complexes du cerveau en informations médicales précises, et surtout en informations sur lesquelles les médecins pourront s'appuyer lors de la prise de décision.
