Dépister et suivre la maladie de Parkinson grâce à un simple appel téléphonique : bientôt possible ?

La maladie de Parkinson touche des millions de personnes dans le monde. Or le dépistage de cette maladie est difficile et souvent tardif. Une équipe de chercheurs tente de mettre au point un système qui permettrait de détecter la maladie et évaluer son évolution par l’analyse de la voix, sur la base… d’un simple coup de fil.

Parkinson : un diagnostic difficile

La maladie de Parkinson est la maladie neuro-dégénérative la plus fréquente après la maladie d’Alzheimer. Elle toucherait aujourd’hui 6,3 millions de personnes dans le monde, et plus de 150 000 en France. Il n’existe à ce jour aucun traitement curatif. Sa prise en charge permet tout au mieux de retarder sa progression et d’atténuer les symptômes. Cependant, plus la maladie est identifiée tôt, plus le traitement médicamenteux sera efficace, d’où l’importance de la dépister le plus en amont possible.

Il n’existe pas de marqueur biologique pour la détecter (par exemple par analyse de sang). Le diagnostic et l’évaluation de la progression reposent essentiellement sur l’examen clinique, qui nécessite la consultation d’un spécialiste. Une démarche parfois compliquée, notamment dans certaines régions du globe. Parmi les symptômes les plus fréquemment observés : tremblements au repos, rigidité musculaire et lenteur des mouvements.

Max Little, un Britannique assistant professeur de mathématiques appliquées au prestigieux MIT (Institut de technologie du Massachusetts), pourrait être sur la piste d’une véritable révolution. En 2012, il lance un programme de recherche visant à dépister cette maladie par l’analyse de simples messages vocaux. En effet, la voix des patients atteints aurait également des faiblesses et des tremblements et serait un bon marqueur de la maladie, peut-être même un des premiers détectables.

Parkinson’s Voice Initiative : des résultats encourageants

Son premier projet, la Parkinson’s Voice Initiative (PVI), visait à récolter 10 000 échantillons de voix de personnes, atteintes ou non, pour en tirer des algorithmes capables de détecter des altérations de la voix propres à la maladie. Au final, 17 000 personnes ont laissé un échantillon vocal et répondu aux quelques questions associées pour alimenter ce « Machine Learning » et affiner les algorithmes. Les résultats en conditions de laboratoire sont très encourageants, le taux de détection de la maladie approchant les 98,6 %. Reste à évaluer dans quelle mesure un enregistrement en conditions réelles altère la qualité du son et donc, la capacité de dépistage (des recherches sont encore en cours sur ce point).

Patient Voice Analysis : des perspectives prometteuses 

Près de deux ans plus tard, en février 2014, Max Little lance un nouveau projet de crowdsourcing, le Patient Voice Analysis (PVA), avec trois partenaires : Twilio, un fournisseur de services de téléphonie dans le cloud, le réseau social de patients PatientsLikeMe et Sage Bionetworks, un organisme de recherche médicale à but non lucratif. L’objectif est d’aller plus loin et d’essayer d’apprendre à identifier – grâce à la voix – le stade de la maladie, son évolution et la réponse au traitement dans la durée.

Toute personne déjà diagnostiquée de la maladie de Parkinson peut participer au projet. Pour ce faire, elle doit :

  • remplir un formulaire sur le site de PatientsLikeMe en fournissant des informations sur l’évolution de la maladie ;
  • appeler un numéro de téléphone dédié pour réaliser un enregistrement de sa voix (le son « ahhh » maintenu pendant 20 à 30 secondes).

Les informations (échantillon vocal + formulaire) sont ensuite envoyées sur la plateforme de recherche de Sage Bionetworks puis comparées et analysées par l’équipe de chercheurs du projet (ces données, anonymisées, seront ensuite mises à disposition d’équipes de chercheurs en-dehors du projet PVA).

A terme, Max Little voudrait être capable de proposer un outil de diagnostic et de suivi de l’évolution des symptômes sur simple enregistrement vocal. Il serait accessible à tous, via un numéro d’appel ou une application.

Les avantages d’un tel outil seraient multiples : déploiement rapidement opérationnel, coût de dépistage très faible, couverture de territoires et de populations isolées – notamment dans les régions du monde aux infrastructures sanitaires insuffisantes voire inexistantes – diagnostic facilité et plus précoce pour une prise en charge plus efficace, suivi de la maladie facilité… sans oublier qu’une telle initiative pourrait faire avancer la recherche pharmaceutique sur cette maladie grâce à l’exploitation des données récoltées à grande échelle.

Sources : Stanford Journal Of Public Healththeguardian et PatientsLikeMe 

En images : une interview de Max Little (en anglais)

Des capteurs intelligents pour détecter et analyser les chutes des personnes âgées

Les chutes représentent l’un des motifs d’hospitalisation les plus fréquents chez les personnes âgées et sont la première cause de mortalité chez les plus de 65 ans. Il est donc essentiel de pouvoir détecter toute chute et en évaluer la gravité le plus vite possible. Un nouveau système, basé sur la technologie radar, est actuellement en cours de développement dans une université américaine et pourrait offrir une solution mieux adaptée que les services existants. 

La proportion de seniors dans les populations de nombreux pays occidentaux est appelée à augmenter fortement dans les années à venir. Se pose alors la question du maintien à domicile, l’enjeu étant de sécuriser ce maintien pour des personnes souvent isolées et d’une santé parfois fragile. La détection des chutes est un des axes majeurs sur lequel travaillent de nombreux chercheurs.

Le Dr Moeness Amin, directeur du Center for Advanced Communications de l’Université de Villanova en Pennsylvanie, est un expert en imagerie radar. Ses recherches se sont concentrées sur les applications en matière de détection de mouvements (notamment à des fins militaires ou au service des forces de police), qu’il veut maintenant mettre à profit pour la détection des chutes à domicile.

Selon lui, la technologie radar est mieux adaptée que les solutions existantes :

  • pas d’image directe, contrairement aux caméras qui, placées dans toutes les pièces de la maison, sont souvent jugées trop invasives et rejetées ;
  • pas de capteurs à porter sur soi en permanence, souvent source d’oubli et jugés peu confortables à porter, et par conséquent délaissés.

Les capteurs de mouvements radar peuvent traverser les murs, détecter les mouvements, les identifier et les localiser. Le système reste donc très discret, même si plusieurs capteurs peuvent être nécessaires dans une maison en fonction de la nature des murs. Ces capteurs émettent des fréquences, qui sont renvoyées de manière différente en fonction du mouvement de la personne. Des algorithmes permettent alors d’identifier la nature du mouvement et de déterminer s’il s’agit d’une chute ou non, pour déclencher le cas échéant une alerte.

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Mais le Dr Amin veut aller plus loin : il cherche à créer un système capable d’apprendre et de modéliser la façon de se déplacer d’une personne en particulier, sa « signature » de fréquence Doppler, pour obtenir des résultats plus fiables et plus précis. En effet, une personne avec une canne ou un déambulateur ne se déplace pas – et ne tombe pas – de la même manière qu’une personne qui n’en utilise pas. Un algorithme enregistrerait toutes les habitudes d’une personne pour ensuite mieux identifier et qualifier une chute.

Il serait également possible de savoir s’il s’agit de la chute d’une personne qui trébuche ou de la chute d’une personne victime d’un infarctus, la « signature » de fréquence Doppler n’étant pas la même. Comme dans les systèmes existants, lorsqu’une chute est détectée, qualifiée et localisée, une alerte est envoyée à un contact pré-enregistré pour porter secours à la personne en difficulté, les informations envoyées permettant d’arriver mieux préparé.

Des tests sont aujourd’hui en cours à l’Université  de Villanova pour affiner l’algorithme, qui devrait être opérationnel fin 2014. La question reste de savoir comment sera reçu ce nouveau système, et si les personnes âgées seront prêtes à installer un radar chez eux.

Source : The Atlantic

En complément : un dossier du Figaro Santé sur les chutes des personnes âgées en France