Un groupe de chercheurs de l'Inde a développé un système capable de détecter des signaux de la maladie de Parkinson par l'analyse d'exercices de dessin réalisés avec un stylo intelligent sur une feuille blanche. L'étude, publiée dans Discover Computing et Springer, décrit une méthodologie utilisant l'intelligence artificielle pour examiner à la fois les images de spirales et de lignes générées par les participants et les signaux physiques du mouvement du stylo, tels que pression, inclinaison et accélération.
La technologie proposée par l'équipe dirigée par Ishan Ayus de la Siksha ‘O’ Anusandhan University, intègre des modèles avancés de réseaux de neurones profonds, tels que ViT et DaViT pour le traitement d'images, ainsi que Conv1D–BiGRU pour des signaux dynamiques. L'algorithme SNAKE permet de combiner les deux types d'informations, optimisant la fiabilité diagnostique dans chaque cas analysé.
Le système combine différents modèles d'analyse basés sur des réseaux de neurones profonds, comme les transformateurs ViT et DaViT pour les images et des modèles tels que Conv1D–BiGRU pour les signaux dynamiques. La véritable innovation réside dans l'intégration de ces deux sources d'information grâce à l'algorithme SNAKE, qui optimise et pèse quelle modalité offre la plus grande fiabilité dans chaque cas.
Le résultat est frappant : le cadre multimodal a atteint 98,95 % de précision pour identifier des motifs de méandre et 97,74 % pour des spirales, une amélioration statistiquement significative par rapport aux méthodes précédentes.
Pourquoi analyser l'écriture
Le Parkinson affecte de manière précoce et subtile la motricité fine. Les changements dans l'écriture passent souvent inaperçus jusqu'à des phases avancées, mais la technologie peut les détecter à des stages initiaux. “Les images manuscrites apportent des caractéristiques spatiales d'irrégularités dans les traits, des distorsions provoquées par des tremblements et des déviations dans la forme,” a déclaré l'étude. En ce sens, elle explique que l'image manuscrite révèle des irrégularités et des tremblements que l'œil humain ne détecte pas, tandis que les signaux du stylo rendent compte de fluctuations de vitesse et de force.
Les chercheurs notent également que l'analyse utilisant des modèles d'intelligence artificielle permet de distinguer si les traits correspondent à une personne en bonne santé ou à quelqu'un atteint de Parkinson, même lorsque le dessin semble correct à première vue. La clé est que les deux modalités se complètent : les images reflètent la forme et les signaux dynamiques montrent le processus moteur.
Avantages et défis de la méthode
Le système développé évite le besoin de biomarqueurs biologiques invasifs ou d'examens prolongés. Il nécessite seulement un stylo spécial et quelques minutes d'exercices. “L'approche proposée utilise des modèles modernes de vision basés sur des transformateurs, qui permettent de capturer de manière plus efficace les irrégularités spatiales à long terme et subtiles dans l'écriture, une capacité peu explorée dans les études antérieures,” a souligné l'équipe.
Le total de l'échantillon était de 66 personnes, avec 31 patients atteints de Parkinson et 35 témoins sains. Bien que les résultats soient prometteurs, les auteurs eux-mêmes avertissent que la méthode ne remplace pas le jugement clinique et nécessite encore une validation dans des populations plus larges et diversifiées.
“Par conséquent, cette étude doit être interprétée comme un cadre de détection de la maladie de Parkinson basé sur l'écriture, encore en phase de recherche, et non comme un système diagnostiqué cliniquement validé ou comme un substitut de l'évaluation neurologique,” ont clarifié les chercheurs.
Les prochaines étapes incluent la validation du système dans des cohortes plus grandes, l'incorporation d'autres signaux numériques tels que la voix ou la démarche, et l'adaptation de la technologie à des dispositifs quotidiens tels que des tablettes ou des stylos intelligents. Le potentiel de cette technologie réside dans le fait que, rien qu'en observant comment une personne dessine une spirale, on peut anticiper une maladie qui, jusqu'à présent, est souvent diagnostiquée tardivement et avec des outils subjectifs.