Des chercheurs américains et canadiens ont mis au point un nouvel outil permettant de dépister rapidement et à moindre coût le trouble du spectre de l’alcoolisation fœtale (TSAF) chez les enfants. Une caméra et un écran d’ordinateur enregistre des mouvements oculaires et analyse ces données grâce à des méthodes d’apprentissage automatique. Cet outil basé sur l’intelligence artificielle (IA) a permis d’identifier des mouvements oculaires hors normes pouvant être des marqueurs d’un syndrome d’alcoolisation fœtale. Les résultats de cette étude* ont été publiés le 18 février 2019 dans Frontiers in Neurology.
À la recherche d’un outil de dépistage du syndrome d’alcoolisation fœtale
En France, un enfant par jour est diagnostiqué avec un « trouble causé par l’alcoolisation fœtale » (TCAF), et un par semaine pour sa forme la plus grave, le « syndrome d’alcoolisation fœtale ». Le TCAF est la première cause de handicap mental non génétique. Ces enfants atteints de troubles du développement représentent par ailleurs un coût non négligeable pour la société et pour les familles.
Le problème est que le diagnostic de TCAF est difficile à poser. Aucun test sanguin n’existe. Le diagnostic nécessite une batterie de tests et d’évaluations cliniques, qui représentent un ensemble coûteux. Or, plus il est posé tôt, moins le risque de développer une invalidité secondaire existe.
La communauté médicale recherche donc une procédure simple, objective et efficace pour diagnostiquer ce trouble et le distinguer d’autres troubles du développement, tels que le trouble déficit de l’hyperactivité (TDAH). Des études reposant sur l’imagerie ont révélé des anomalies dans les voies de la substance blanche, qui ont été corrélées au contrôle du mouvement saccadé des yeux et au déficit d’inhibition latente (qui oblige une personne à prêter aux moindres détails et à être saturée d’informations) chez les enfants atteints de TCAF. L’exécution et le contrôle des mouvements oculaires saccadés impliquent de multiples zones cérébrales. Il s’avère que les enfants atteints de TCAF ont un contrôle de ces mouvements saccadés nettement plus faible.
Un outil d’IA qui analyse les mouvements oculaires
Des chercheurs américains ont donc construit un outil d’apprentissage automatique à partir de données sur les mouvements oculaires et des tests psychométriques chez des jeunes atteints de TCAF. Grâce à une caméra et à un ordinateur, les mouvements oculaires sont enregistrés lorsque des enfants, suspectés d’avoir un tel trouble, regardent plusieurs vidéos d’une minute. Ces mouvements ont ensuite été comparés à ceux d’autres enfants.
« Parfois, les gens peuvent vous dire que vous n’utilisez que 10 % de votre cerveau dans la vie quotidienne. Mais dès que vous ouvrez les yeux et que vous traitez le monde visuel devant vous, plus de 70 % de votre cerveau est engagé. Votre système oculaire est si complexe que, si quelque chose se passe dans votre cerveau, vos yeux donneront une sorte de signature », a déclaré Laurent Itti, professeur d’informatique, de psychologie et de neurosciences à l’université de Californie du Sud (USC), l’un des auteurs de l’étude. Les résultats de cette étude ont été publiés le 18 février 2019 dans la revue Frontiers in Neurology.
Résultats
- La nouvelle procédure de dépistage ne prend que 10 à 20 minutes.
- L’outil d’apprentissage automatique fournit un profil complet de mesures distinctes dans des domaines tels que le contrôle sensorimoteur et visuo-spatial, la perception visuelle, l’attention, l’inhibition, la mémoire de travail, les fonctions académiques et la structure du cerveau.
- La sensibilité et la spécificité de l’évaluation étaient respectivement de 81,8 et 87,5 % quand toutes les données étaient combinées. Cette précision était de 80 % avec les données issues des tests psychométriques et des mouvements oculaires.
Un dépistage rapide et peu coûteux
« Le pipeline d’apprentissage automatique derrière cela donne des estimations objectives et cohérentes en quelques minutes, » estiment les chercheurs. Et si deux jeux de données sont suffisants, « le coût est abordable ». Par conséquent, ce dépistage pourrait être largement développé dans les centres de soins où les enfants viennent consulter régulièrement.
Bien que cet outil ne soit pas destiné à remplacer le diagnostic complet par les professionnels, il est destiné à fournir des informations importantes pour que les parents puissent s’assurer que leurs enfants sont vus par des professionnels et bénéficient d’un apprentissage cognitif précoce ainsi que d’interventions potentiellement comportementales.
Laurent Itti précise que cet outil d’intelligence artificielle reposant sur l’analyse des mouvements oculaires par ordinateur a déjà été utilisé dans le dépistage d’affections neurologiques et cognitives, et notamment dans la maladie de Parkinson.