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Un algorithme pour détecter la maladie de Parkinson

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Touchant six millions de personnes dans le monde, Parkinson est une maladie neurologique qui se propage rapidement. Pour la combattre, l'un des défis réside dans son diagnostic : si l'on pouvait la détecter très tôt chez les patients, on améliorerait l'efficacité de leur traitement, et on pourrait même espérer quelques guérisons.

Alors, pourquoi ne pas numériser le diagnostic de la maladie pour la dépister à grande échelle ? C'est l'idée d'une équipe d'ingénieurs menée par le mathématicien Max Little, qui a présenté à TEDGlobal2012 le projet d'un test basé sur la voix.

Des résidents de sept pays testent actuellement le dispositif en appelant anonymement un serveur vocal pendant trois minutes. Les enregistrements vocaux sont collectés et comparés automatiquement à ceux de patients atteints de la maladie de Parkinson. L'algorithme repère les "biomarqueurs" de la maladie - des symptômes qui se manifestent dans la façon dont les gens parlent.

A ce stade, l'enjeu des tests est d'affiner l'algorithme : le logiciel doit en effet apprendre à distinguer les véritables symptômes de la maladie parmi d'autres facteurs.

Une fois lancé à grande échelle, ce test vocal à distance serait aussi utile aux patients déjà diagnostiqués : il permettrait de réduire le nombre de visites dans les hôpitaux des patients atteints de la maladie de Parkinson, qui pourront faire le test depuis chez eux et aussi souvent qu'ils le souhaitent. En fonction des résultats, les médecins pourront adapter le dosage des médicaments et la fréquence des soins.

L'initiative semble intéresser beaucoup de monde : le projet a reçu environ 1500 échantillons de voix dans les 24 premières heures. Pour que les tests soient concluants, le mathématicien Max Little et son équipe espèrent recueillir près de 10.000 échantillons dans le monde entier.

Tommy Pouilly le 27/06/2012
Tommy
Tommy Pouilly le 27/06/2012

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