• Filet blanc spécial soutien-gorge - BlancheporteGlissé à l’abri dans son filet à linge, votre soutien-gorge sera épargné des risques d’accrocs dûs au tambour de votre machine à laver.Lot de 2Blanc
    Glissé à l’abri dans son filet à linge, votre soutien-gorge sera épargné des risques d’accrocs dûs au tambour de votre machine à laver.
  • NGK Bougie d'allumage VW,AUDI,OPEL 2287 101000001AE,101000005AE,101000005AF Bougie moteur,Bougie,Bougies d'allumage 101000027AB,101000001AE,5962IA
    Ouverture de la clé: 20,8 mm; Filetage: M14 x 1,25; Longueur du filetage [mm]: 19,0; Bougie: Raccord-SAE avec vis, Électrode centrale en nickel, 3-électrodes de masse, pas d'antiparasitage, avec siège à garniture plate; Position d'allumage [mm]: 5,2; numéro TECDOC du moteur: 233, 4973, 4893, 3574; pour numéro OE: 101 000 001 AE, 101 000 005 AF; VW: GOLF III (1H1),Vento (1H2); AUDI: 80 Limousine (8C2, B4),100 Limousine (4A2, C4),100 Avant (4A5, C4); OPEL: ADMIRAL A; SEAT: Ibiza II (6K1),Cordoba Limousine (6K1, 6K2); 101000001AE, 101000005AE, 101000005AF, 101000027AB, 101000001AE, 101000005AE, 101000005AF, 101000027AB, 5962IA, 101000001AE, 101000005AE, 101000005AF, 101000027AB, 5962IA, 101000001AE, 101000005AE, 101000005AF, 101000027AB, 101000001AE, 101000005AE, 101000005AF, 101000027AB, 101000001AE, 101000005AE, 101000005AF, 101000027AB; Bougie moteur,Bougie,Bougies d'allumage
  • Communiquer avec une personne atteinte de la maladie d'Alzheimer à  un stade avancé Jacinthe Grisé PRESSES DE L'UNIVERSITÉ LAVAL (PUL)
    Jacinthe Grisé

Sommaire

Un nouvel algorithme d’intelligence artificielle (IA) peut prédire et diagnostiquer avec précision le risque de maladie d’Alzheimer chez un patient.

L’algorithme d’apprentissage profond, développé par des chercheurs de l’école de médecine de l’université de Boston, utilise une combinaison de tests d’imagerie par résonance magnétique (IRM) du cerveau pour mesurer les troubles cognitifs, ainsi que des données sur l’âge et le sexe, ce qui permet de prédire avec précision le risque de maladie d’Alzheimer.

La maladie d’Alzheimer est la principale cause de démence dans le monde. Une personne sur dix âgée de 65 ans et plus est atteinte de la maladie d’Alzheimer et c’est la première cause de démence dans le monde.

L’étude a été publiée dans la revue Brain.

Utilisation des scanners IRM

Les chercheurs ont utilisé des scanners IRM du cerveau, des données démographiques et des informations cliniques sur des personnes atteintes de la maladie d’Alzheimer ainsi que sur des personnes ayant une cognition normale. Ils ont ensuite développé un nouveau modèle d’apprentissage profond pour prédire le risque de maladie d’Alzheimer, qui a montré que leur modèle pouvait prédire avec précision l’état de la maladie sur les autres cohortes indépendantes.

La tâche de détecter la maladie d’Alzheimer sur le même ensemble de cas a été entreprise par une équipe internationale de neurologues, le modèle d’IA étant légèrement plus performant. Ils ont également montré que les régions à haut risque de maladie identifiées par le modèle étaient très proches des rapports d’autopsie du cerveau de quelques personnes décédées.

Développer l’utilisation des données de la neuroimagerie

Cette étude a de vastes implications pour l’extension de l’utilisation des données de la neuroimagerie telles que les scanners IRM afin de détecter avec précision le risque de maladie d’Alzheimer sur le lieu de soins et pourrait être étendue à d’autres organes du corps pour diagnostiquer d’autres maladies dégénératives.

L’auteur correspondant, Vijaya Kolachalama, PhD, professeur assistant de médecine à la Boston University School of Medicine (BUSM), a déclaré : « Si nous disposons d’outils précis pour prédire le risque de maladie d’Alzheimer (comme celui que nous avons développé), qui sont facilement disponibles et qui peuvent utiliser des données couramment disponibles comme un scanner IRM du cerveau, alors ils ont le potentiel d’aider la pratique clinique, en particulier dans les cliniques de mémoire.

« Non seulement nous pouvons prévoir avec précision le risque de maladie d’Alzheimer, mais cet algorithme peut générer des visualisations interprétables et intuitives du risque individuel de maladie d’Alzheimer en vue d’un diagnostic précis ».