Plus de dix millions d’Européens vivent avec un trouble cognitif léger, et environ la moitié d’entre eux développeront une démence dans les cinq ans. Pourtant, les cliniciens ne disposent d’aucun outil abordable pour savoir qui est concerné. Le projet européen AI-Mind réunit enregistrements EEG, biomarqueurs sanguins et évaluations cognitives dans un outil d’aide à la décision basé sur l’IA — et à la fin, vous pouvez vérifier si vous avez retenu l’essentiel.
Le trouble cognitif léger se situe entre le vieillissement normal et la démence. La mémoire ou la concentration baissent davantage que ne l’expliquerait l’âge, mais la vie quotidienne se déroule encore à peu près normalement. Plus de dix millions d’Européens vivent avec ce trouble.
La difficulté tient à la diversité de ce groupe. Environ 50 % de ces personnes développeront une démence dans les cinq ans, les autres non. Les cliniciens manquent aujourd’hui d’outils abordables pour repérer suffisamment tôt les patients les plus à risque, ceux qui pourraient bénéficier d’une intervention préventive.
Plutôt que de miser sur un biomarqueur unique, le projet AI-Mind, financé par l’UE, s’est appuyé sur une base de données multimodale issue d’hôpitaux et de centres de recherche en Espagne, en Finlande, en Italie et en Norvège. Son outil d’aide à la décision basé sur l’IA combine :
Chacune de ces sources raconte quelque chose de différent sur le patient ; c’est pourquoi le système les lit ensemble.
Le premier outil, l’AI-Mind Connector, analyse les enregistrements EEG. Il ne s’agit pas seulement de savoir si le cerveau est actif, mais de comprendre comment ses différentes zones communiquent entre elles.
« Grâce à un traitement avancé du signal et à l’IA, l’« AI-Mind Connector » repère des changements subtils dans la communication entre les zones du cerveau qui peuvent apparaître des années avant les symptômes », explique Ira Haraldsen, coordinatrice du projet.
Le second outil, l’AI-Mind Predictor, intègre ces données à d’autres informations sur le patient. Ses algorithmes d’apprentissage automatique ont été entraînés sur plus de 1 000 participants et 4 000 visites cliniques. C’est ce volume qui permet aux modèles de repérer des relations complexes, impossibles à saisir à l’œil nu.
Les résultats sont encourageants. « Les mesures de connectivité des réseaux cérébraux ont complété les biomarqueurs sanguins émergents encore mieux que prévu, ouvrant la voie à une stratification des risques plus précise », souligne Ira Haraldsen. Stratifier les risques signifie ici classer les patients selon la probabilité que leur état s’aggrave.
Un outil médical fondé sur l’IA doit être à la fois fiable et conforme à la loi. Le projet s’est donc aligné sur le RGPD, les normes FAIR, le règlement sur les dispositifs médicaux et le règlement sur l’IA. Le consortium a aussi mis en place un cadre d’évaluation précoce des technologies de santé, accessible publiquement, pour aider à juger si une nouvelle technologie mérite d’être adoptée.
AI-Mind a développé une infrastructure réutilisable pour les données de santé multimodales, le traitement automatisé de l’EEG, la génération de données synthétiques et des chaînes logicielles conformes à la réglementation. Elle sert déjà d’autres projets européens, dont eBrain-Health, FluiDX-AD et TEF-Health. Une entreprise dérivée, créée à cet effet, poursuit la traduction clinique et le déploiement commercial.
AI-Mind montre que la détection précoce du risque de démence peut reposer sur des examens déjà présents dans les cliniques, à condition de les combiner intelligemment. Si ces outils entrent dans la pratique courante, la prise en charge pourrait passer d’un diagnostic posé après l’apparition des symptômes à une prévention plus précise et personnalisée.
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