RSNA 2023 : Un système d'IA permet de détecter l'autisme plus précocément chez les enfants
VENDREDI 24 NOVEMBRE 2023
Soyez le premier à réagirDans la série d’articles qui seront présentés au RSNA 2023, voici un système d'intelligence artificielle (IA) nouvellement développé qui analyse les marqueurs d’imagerie de l’autisme dans les IRM à tenseur de diffusion cérébrales. Ce système a diagnostiqué les enfants âgés de 24 à 48 mois atteints d'autisme avec un taux de précision de 98,5 %.
Mohamed Khudri, chercheur invité à l'Université de Louisville dans le Kentucky (USA), faisait partie d'une équipe multidisciplinaire qui a développé un système d’intelligence artificielle en trois étapes pour analyser et classifier l'IRM du tenseur de diffusion (DT-IRM) du cerveau. « Notre algorithme est formé pour identifier les zones de déviation afin de diagnostiquer si une personne est autiste ou neurotypique », annonce M. Khudri en préambule.
Un algorithme d’IA qui extrait les marqueurs IRM de l’autisme
Le système d’IA, décrit dans un article publié dans la Revue Radiology et qui sera présenté au RSNA 2023, consiste à isoler les images de tissus cérébraux des examens DT-IRM et à extraire des marqueurs d’imagerie qui indiquent le niveau de connectivité entre les régions du cerveau. Un algorithme de machine learning compare ensuite les modèles de marqueurs dans le cerveau des enfants autistes à ceux des cerveaux normalement développés.
« L'autisme est avant tout une maladie liée à des connexions inappropriées dans le cerveau, ajoute le co-auteur de l’article, le Pr Gregory N. Barnes, professeur de neurologie et directeur du Norton Children's Autism Center de Louisville. La DT-IRM capture ces connexions anormales qui conduisent aux symptômes que présentent souvent les enfants autistes, tels qu'une communication sociale altérée et des comportements répétitifs. »
Un outil d’une sensibilité et d’une spécificité optimale pour identifier précocément les enfants autistes
Les chercheurs ont appliqué leur méthodologie aux DT-MRI cérébrales de 226 enfants âgés de 24 à 48 mois issus de l'Autism Brain Imaging Data Exchange-II. L'ensemble de données comprenait des analyses de 126 enfants atteints d'autisme et de 100 enfants en développement normal. La technologie a démontré une sensibilité de 97 %, une spécificité de 98 % et une précision globale de 98,5 % dans l’identification des enfants autistes.
« Notre approche constitue une avancée nouvelle qui permet la détection précoce de l'autisme chez les nourrissons de moins de deux ans, poursuit M. Khudri. Nous pensons qu’une intervention thérapeutique avant l’âge de trois ans peut conduire à de meilleurs résultats, notamment en permettant aux personnes autistes d’acquérir une plus grande indépendance et un QI plus élevé. »
Un système qui pourrait réduire le temps et les coûts associés à l'évaluation et au traitement
Selon le rapport communautaire 2023 du Center for Desease Control (CDC) sur l'autisme, moins de la moitié des enfants atteints de troubles du spectre autistique ont reçu une évaluation de leur développement à l'âge de trois ans, et 30 % des enfants qui répondaient aux critères du trouble du spectre autistique n'ont pas reçu de diagnostic formel avant 8 ans. « L'idée derrière une intervention précoce est de tirer parti de la plasticité cérébrale, ou de la capacité du cerveau à normaliser ses fonctions grâce à la thérapie », ajoute le Dr Barnes.
Ce système d'IA pourrait faciliter une gestion précise de l'autisme tout en réduisant le temps et les coûts associés à l'évaluation et au traitement. « L'imagerie offre la promesse de détecter rapidement l'autisme de manière objective, poursuit-il. Nous envisageons une évaluation de l'autisme qui commence par une DT-IRM suivie d'une séance abrégée avec un psychologue pour confirmer les résultats et guider les parents sur les prochaines étapes. Cette approche pourrait réduire la charge de travail des psychologues jusqu’à 30 % ».
Le système d'IA produit un rapport détaillant les voies neuronales affectées, l'impact anticipé sur la fonctionnalité cérébrale et un degré de gravité qui peut être utilisé pour guider une intervention thérapeutique précoce. Les chercheurs travaillent à la commercialisation et à l’obtention de l’autorisation de la FDA pour leur logiciel d’IA.
Bruno Benque avec RSNA