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Détection précoce de la maladie d’Alzheimer grâce à l’analyse automatisée de la parole

La maladie d'Alzheimer est l'une des affections neurodégénératives les plus redoutées de notre temps, touchant des millions de personnes dans le monde. Cette maladie, qui porte le nom du médecin allemand Alois Alzheimer qui l'a décrite pour la première fois en 1906, est caractérisée par une détérioration progressive des fonctions cognitives, notamment la mémoire, la pensée et la capacité à effectuer les activités quotidiennes.


La maladie d'Alzheimer se développe généralement lentement, passant souvent inaperçue dans ses premiers stades. Cependant, à mesure qu'elle progresse, elle peut avoir un impact dévastateur sur la vie d'un individu, entraînant une perte d'autonomie et de nombreuses complications médicales. Les symptômes typiques de la maladie d'Alzheimer comprennent la perte de mémoire, la désorientation dans le temps et l'espace, les troubles du langage, les changements de comportement, et finalement, une perte totale de la capacité à communiquer et à reconnaître les proches.


La détection précoce de la maladie d'Alzheimer revêt d'une importance cruciale, car elle peut permettre une intervention médicale précoce et des traitements visant à ralentir sa progression. Cependant, le diagnostic précoce est un défi, car de nombreux symptômes peuvent être attribués au vieillissement normal ou à d'autres affections. C'est là qu'intervient une récente étude prometteuse qui propose une approche innovante basée sur l'analyse du langage en tant qu'indicateur précoce de la maladie d'Alzheimer.


Cette étude longitudinale, s'étendant sur 18 mois, a utilisé un pipeline de traitement automatique de la parole pour surveiller les changements progressifs des schémas de parole et de langage chez des participants américains anglophones atteints de la maladie d'Alzheimer, de la phase prodromale à la phase légère. Les participants devaient répondre à des critères stricts, comprenant des preuves de la maladie d'Alzheimer confirmées par imagerie cérébrale et évaluations cliniques. L'étude a été réalisée en double aveugle et contrôlée par placebo.


L'aspect notable de cette approche réside dans sa praticité. Les participants ont simplement fourni de courtes séquences de parole, le reste étant automatisé, permettant une surveillance à distance et fréquente, un avantage significatif pour les patients. Cette méthode réduit les tests invasifs, améliorant ainsi leur qualité de vie.


L'étude a analysé divers aspects de la parole et du langage, couvrant le vocabulaire, les types de mots, la syntaxe et l'acoustique. Cela en fait un outil de suivi polyvalent pour évaluer les changements liés à la maladie.


Les résultats ont révélé des changements spécifiques dans le langage au fil du temps chez les patients atteints de la maladie d'Alzheimer. La simplification du langage, des mots plus courts et un recours accru aux pronoms ont été observés. Ces constatations concordent avec les observations cliniques sur la "parole vide" chez les patients atteints d'Alzheimer, caractérisée par une communication moins détaillée.


Malgré le potentiel prometteur de cette méthode pour la détection précoce de la maladie d'Alzheimer, des recherches supplémentaires sont nécessaires pour valider et améliorer cette approche. Néanmoins, cette étude représente une avancée significative dans la recherche sur cette maladie offrant la perspective de diagnostics précoces et d'interventions plus efficaces à l'avenir.


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