Une étude récente publiée dans NPJ Parkinson’s Disease confirme que l’intelligence artificielle peut repérer la maladie de Parkinson — et même ses stades cognitifs — en analysant le langage naturel des patients. En décodant des extraits de discours, le système identifie des indices linguistiques caractéristiques : hésitations, erreurs syntaxiques, répétitions ou baisse d’utilisation de verbes d’action.
Une étude récente publiée dans NPJ Parkinson’s Disease confirme que l’intelligence artificielle peut repérer la maladie de Parkinson — et même ses stades cognitifs — en analysant le langage naturel des patients. En décodant des extraits de discours, le système identifie des indices linguistiques caractéristiques : hésitations, erreurs syntaxiques, répétitions ou baisse d’utilisation de verbes d’action.
Utilisant un modèle d’apprentissage automatique (SVM) et un algorithme de sélection de caractéristiques, l’IA différencie les personnes atteintes de Parkinson (sans ou avec déficits cognitifs légers) des témoins en bonne santé, atteignant une performance allant jusqu’à 85 % pour certains sous-groupes, avec une AUC de 77 % au global.
Cette approche pionnière de phénotypage digital linguistique offre une méthode simple, non invasive et évolutive, basée sur des conversations ou textes. Bien que les résultats demandent encore validation à grande échelle, ils ouvrent une voie prometteuse vers un outil de dépistage précoce, utilisable à distance, pour mieux comprendre et diagnostiquer la maladie de Parkinson.