Les scientifiques espèrent identifier les modèles d’ondes cérébrales associés au risque de démence
L’IA peut surveiller la santé du cerveau et détecter les premiers signes de démence en analysant les données des scanners cérébraux, des tests EEG et même des schémas de mouvement. Ces technologies peuvent identifier des changements subtils dans l’activité cérébrale ou la fonction cognitive bien avant l’apparition des symptômes, permettant ainsi un diagnostic et une intervention plus précoces. Jeffrey H. Snyder du Broadcast Retirement Network discute de l’application de cette technologie avec Arthur Caplan, PhD. de NYU Langone.
Jeffrey H. Snyder, Réseau de retraite de radiodiffusion
Ce matin sur BRN, comment l’IA peut surveiller la santé du cerveau et détecter la démence plus tôt. Me rejoignant maintenant pour en discuter, le Dr Arthur Kaplan est professeur de bioéthique à NYU Langone Health. Dr Kaplan, c’est un plaisir de vous voir. Merci d’être venus nous rejoindre à l’émission de ce matin. Merci beaucoup de m’avoir invité. C’est, comme je le disais dans la salle verte, la salle verte virtuelle, c’est un sujet passionnant car, d’une part, je pense que tout le monde parle d’intelligence artificielle.
D’un autre côté, la démence, la maladie d’Alzheimer et certaines maladies mentales cognitives ont fait l’objet de beaucoup d’actualité et de presse au cours des dernières semaines, mois et au cours de la dernière année. Alors parlons-en, ma première question pour vous est de savoir comment l’intelligence artificielle, dans sa forme actuelle, peut-elle être exploitée pour aider à surveiller la santé du cerveau ?
Arthur Caplan, PhD., Université de New York Langone
Eh bien, l’intelligence artificielle peut contribuer de très nombreuses manières à notre compréhension des maladies cérébrales comme la maladie d’Alzheimer, comme le syndrome du bas du corps, et même d’autres maladies comme le parkinsonisme, qui est une zone de dommages limités au cerveau qui peut avoir d’importantes conséquences physiques en termes de mobilité et de marche. Premièrement, l’intelligence artificielle peut être programmée pour étudier le comportement observable des patients. Vous pouvez prendre beaucoup de cassettes de beaucoup de gens, les résumer et commencer à dire, vous savez quoi ? Il existe des modèles qui indiquent l’apparition de la maladie d’Alzheimer, parfois avant que les observateurs humains ne s’en rendent compte, parfois parce que vous pouvez obtenir un vaste ensemble de données, une bibliothèque, si vous préférez, sur les personnes souffrant de pré-démence.
Et les médecins, bien qu’ils voient de nombreux patients, ne voient pas l’ampleur que l’IA peut entrevoir. Donc contribuer simplement par le biais d’un diagnostic comportemental, que nous n’avons pas, ce qui serait merveilleux pour diverses raisons de pouvoir établir un diagnostic précoce plus tôt, en partie pour la tranquillité d’esprit, afin que les gens sachent ce qui se passe et ce qui ne se passe pas. Deuxièmement, l’IA peut observer des scanners cérébraux.
Et même si nous disposons désormais de scanners cérébraux, ils ne sont pas vraiment efficaces pour détecter les changements subtils dans le cerveau qui indiquent la maladie d’Alzheimer. En termes simples, la saleté s’accumule dans le cerveau autour des cellules. Et cette merde, au moment où nous pouvons la voir, il est généralement trop tard pour faire quoi que ce soit.
C’est pourquoi la maladie d’Alzheimer est difficile à traiter, car elle ne peut être diagnostiquée par les meilleurs scanners dont nous disposons aujourd’hui tant que le mal n’est pas fait, ni par une autopsie, ce qui est clairement trop tard. Mais si l’IA pouvait fonctionner avec des scanners beaucoup plus sensibles, des changements subtils dans le cerveau pourraient à nouveau être observés. Et cela vous permettrait de faire plusieurs choses.
Vous pourriez ensuite étudier ces personnes avec de nouveaux médicaments pour voir si vous pouvez ralentir le processus d’Alzheimer. Je le répète, car quand on sait si on a la maladie d’Alzheimer, à mon avis, on ne peut pas guérir. C’est comme dire que mon corps tout entier est rongé par le cancer.
Laisse-moi essayer quelques médicaments et voir si je peux te guérir. Vous ne le ferez pas parce que le mal est déjà fait.
Jeffrey H. Snyder, Réseau de retraite de radiodiffusion
Bien sûr. Il semble, encore une fois, qu’il s’agisse d’une autre application de la technologie et que des données sont nécessaires. Vous devez être capable de capturer les données.
Avons-nous les ensembles de données? Je suppose que nous parlons de manière prospective, mais avons-nous les données nécessaires pour que l’intelligence artificielle puisse les examiner et prendre ces décisions? Est-ce que cela existe aujourd’hui ou faut-il le construire ?
Nous disposons de vastes ensembles de données en génétique.
Arthur Caplan, PhD., Université de New York Langone
Nous ne disposons pas, pour ainsi dire, de scanners cérébraux pour de larges segments de l’humanité. Les gens subissent des scanners cérébraux. Ils les obtiennent, mais ils ont tendance à être stockés dans des hôpitaux individuels, et non fusionnés dans des ensembles de données et des images internationales provenant du monde entier.
C’est quelque chose que nous devons faire. Bonne nouvelle : nous cartographions le cerveau. Vous aurez entendu, de nombreux auditeurs auront entendu, les critiques auront entendu que nous avons cartographié le génome humain.
Il est en partie vrai que nous ne l’avons pas cartographié de manière très précise, mais nous avons une assez bonne carte. C’est comme si nous avions un plan des rues. Je ne suis pas sûr que nous ayons une carte des gènes qui circulent de maison en maison.
Dans le domaine du cerveau, nous commençons tout juste à cartographier les villes et à comprendre où se trouvent les zones clés du fonctionnement cérébral. Vous pouvez voir que des progrès seront possibles en cartographiant à quoi ressemble le cerveau moyen, le cerveau normal. Nous avons besoin d’ensembles de données provenant de ces personnes pour les comparer et les contraster avec les analyses que nous effectuons habituellement actuellement, qui portent sur des personnes atteintes de maladies ou présentant des symptômes.
Vous ne pouvez pas vraiment utiliser l’ensemble des données volumineuses pour le cerveau sans avoir une base de référence sur ce qui est normal, si cela a du sens.
Jeffrey H. Snyder, Réseau de retraite de radiodiffusion
Si nous pouvions détecter cela tôt, afin que l’IA puisse voir les changements subtils et alerter le médecin, la maladie est-elle à un point où elle peut être évitée ? Vous pouvez prendre les mesures appropriées, par exemple en utilisant des médicaments ou en utilisant d’autres types de thérapies pour, selon vos conditions, soulager les blocages qui existent dans le cerveau. Le détecter à temps est-il indispensable pour inverser ou éliminer le risque ?
Arthur Caplan, PhD., Université de New York Langone
Nous n’avons pas encore de produits anti-salissures, mais c’est parce que nous n’avons pas vraiment pu les étudier chez les personnes présentant des problèmes naissants ou à apparition précoce. Lorsque vous identifiez ces personnes, vous les faites participer à des essais, vous y mettez le développement de médicaments et vous arrêtez d’essayer de faire des choses qui inversent la maladie d’Alzheimer, car cela s’est avéré inutile. En gros, cela n’a pas fonctionné.
Toutes les allégations concernant les médicaments qui existent actuellement, je ne suis pas convaincu qu’il y ait quoi que ce soit qui ait une réelle valeur pour qui que ce soit. Vous pourriez avoir quelque chose qui ralentit un peu le processus chez une personne gravement atteinte pendant des mois, mais cela ne vous fera pas grand bien. Identifiez le début du processus.
C’est là que peuvent aller les études cliniques. Je serai optimiste. Je n’ai aucun doute que nous pouvons identifier ce groupe en utilisant une analyse sophistiquée et l’intelligence artificielle pour analyser de grands volumes de données sur des personnes normales et des personnes qui tombent malades.
Nous aurons des médicaments qui ralentiront ce processus. Peut-être que les gens disent toujours : l’année prochaine, dans deux ans. Eh bien, c’est probablement un projet de sept ou huit ans.
Ce n’est pas l’année prochaine. Je suis convaincu que si l’on pouvait attraper la maladie à un stade précoce et découvrir qui en est atteint, c’est là que les études porteraient leurs fruits.
Jeffrey H. Snyder, Réseau de retraite de radiodiffusion
Oui. C’est similaire à d’autres maladies telles que le cancer et les maladies cardiaques. Si vous parvenez à le détecter tôt, vous aurez alors la capacité de le prévenir et d’atténuer les dégâts.
Arthur Caplan, PhD., Université de New York Langone
Voici un domaine dans lequel l’IA contribue : le cancer du sein. Nous savons que la détection précoce est formidable. Vous demandez aux femmes de s’examiner et de rechercher des bosses.
Évidemment, ils viennent passer des mammographies. Si vous disposez d’analyses du cancer du sein plus sensibles et d’ensembles de données plus volumineux, vous recommencerez à observer des changements précoces dans le sein indiquant un cancer. Vous pouvez intervenir et nous aurons de bien meilleurs taux de survie.
Tu as raison, Jeff. C’est exactement ce que vous voulez faire avec la maladie d’Alzheimer.
Jeffrey H. Snyder, Réseau de retraite de radiodiffusion
Laissez-moi vous demander, je ne suggère cela en aucune façon, mais y a-t-il des aspects négatifs ou des préoccupations éthiques ? Parce que tout le monde parle d’intelligence artificielle. En général, nous venons d’assister à une grève, la grève des dockers, où ils disaient qu’ils allaient nous supprimer nos emplois.
Lorsque les gens travaillent dans des organisations, l’IA prendra le relais. Il existe des préoccupations éthiques concernant la possession de toutes ces données. Comment voyez-vous l’éthique autour de ce dont nous parlons ?
J’y vois de nombreux avantages, mais cela peut susciter certaines inquiétudes.
Arthur Caplan, PhD., Université de New York Langone
Le premier problème sera de recruter des personnes pour des études visant à déterminer si elles sont atteintes d’une maladie d’Alzheimer précoce. Vous pourriez dire, pourquoi ? Pourquoi ne le feraient-ils pas ?
Eh bien, ils ne voudront peut-être pas le savoir dans un monde où il n’existe toujours pas de remède. Je connais des gens qui disent, mon garçon, je ne veux pas découvrir que je m’engage sur la voie de la maladie d’Alzheimer. C’est génial.
J’espère que la science trouvera une réponse, mais je ne veux pas vivre ma vie de cette façon. Je ne m’inscris pas pour ça. Je ne veux pas faire ça.
Ça va me faire peur. J’aurai ce truc de l’époque grecque, une sorte de Damoclès qui pèse tout le temps sur ma tête. Est-ce que ce sera demain que je ne pourrai plus fonctionner ?
Alors voilà. Deuxièmement, à qui appartiennent les données ? Ce serait formidable si nous disposions d’énormes bases de données accessibles au public dans lesquelles chacun contribuait avec ses données.
Il y a beaucoup de capitaux privés. De nombreuses entreprises de soins de santé à but lucratif se penchent sur cette question et affirment que ce sera très rentable. Nous serons propriétaires de ces données.
Voulez-vous l’utiliser pour trouver des remèdes ? Payez-nous. Eh bien, beaucoup de personnes qui ont subi ces examens les ont payés parce qu’elles essayaient de découvrir ce qui n’allait pas chez eux.
Et il semble que leur demander de payer deux fois soit trop. Troisièmement, il y a le prix de ce que cela coûtera. Oh, l’analyse IA n’est pas bon marché.
Cela demande beaucoup d’expérience technique et beaucoup de machines. Soit dit en passant, cela demande beaucoup de puissance. Il y a une certaine pression pour ramener l’énergie nucléaire, car l’IA et les ordinateurs qui la sous-tendent dans le cloud absorbent tellement d’électricité que nous ne pouvons pas alimenter ce dont nous avons besoin.
Ce sont des coûts et doivent être partagés. Mais dans le système de santé américain, ce sont généralement les riches qui en récoltent les bénéfices beaucoup plus rapidement que les pauvres. Mais la maladie d’Alzheimer ne fait pas de discrimination, il y a donc un problème d’équité.
Allons-nous vraiment vivre dans un système dans lequel, pendant 10 ans, les riches bénéficieront des premiers remèdes identifiés et les pauvres n’attendront que ?
Jeffrey H. Snyder, Réseau de retraite de radiodiffusion
Ceci est analogue à de nombreux autres aspects de l’IA et des données. Il y a probablement plus à venir quant à la manière dont tout cela se déroule en termes de confidentialité. Docteur Kaplan, nous allons devoir en rester là. Heureux de vous rencontrer. Comme c’est bon de te voir. Merci beaucoup de vous joindre à nous et nous espérons vous revoir au programme très bientôt.
Avec plaisir. Merci. Et n’oubliez pas de vous inscrire à notre newsletter quotidienne, The Morning Pulse, pour recevoir toutes les nouvelles en un seul endroit.
Les détails, bien sûr, sur notre site Internet. Et demain nous revenons pour une autre édition de BRN. En attendant, je suis Jeff Snyder.
Restez en sécurité, continuez à économiser et n’oubliez pas, suivez les changements.
