{"id":334883,"date":"2020-01-28T16:26:52","date_gmt":"2020-01-28T15:26:52","guid":{"rendered":"https:\/\/medizinonline.com\/les-donnees-du-capteur-de-poignet-detectent-les-premiers-stades-de-la-maladie\/"},"modified":"2020-01-28T16:26:52","modified_gmt":"2020-01-28T15:26:52","slug":"les-donnees-du-capteur-de-poignet-detectent-les-premiers-stades-de-la-maladie","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/medizinonline.com\/fr\/les-donnees-du-capteur-de-poignet-detectent-les-premiers-stades-de-la-maladie\/","title":{"rendered":"Les donn\u00e9es du capteur de poignet d\u00e9tectent les premiers stades de la maladie"},"content":{"rendered":"<p><strong>Le syndrome de Parkinson idiopathique est la deuxi\u00e8me maladie neurod\u00e9g\u00e9n\u00e9rative la plus fr\u00e9quente, avec une incidence croissante. Une confirmation rapide du diagnostic aux premiers stades de la maladie est souhaitable afin de pouvoir mettre en \u0153uvre des traitements efficaces le plus rapidement possible. L&#8217;analyse des donn\u00e9es de capteurs de poignet est une possibilit\u00e9.<\/strong><\/p>\n<p> <!--more--> <\/p>\n<p>Le diagnostic du syndrome parkinsonien idiopathique (SPI) est le plus souvent clinique. Les examens diagnostiques adjuvants sont co\u00fbteux, prennent du temps, ne sont pas suffisamment disponibles ou ne sont pas sp\u00e9cifiques. Il existe donc un besoin clinique important pour une m\u00e9thode disponible, peu co\u00fbteuse, objective et interpr\u00e9table. L&#8217;apprentissage automatique peut \u00eatre utilis\u00e9 pour analyser de mani\u00e8re pertinente les donn\u00e9es des capteurs de mouvement. Ces donn\u00e9es peuvent \u00eatre collect\u00e9es, par exemple, par des dispositifs port\u00e9s sur le corps (wearables). L&#8217;association d&#8217;un diagnostic par capteurs miniaturis\u00e9s et de plus en plus connect\u00e9s de l&#8217;Internet des objets (IoT) avec des m\u00e9thodes d&#8217;apprentissage automatique offre l&#8217;opportunit\u00e9 d&#8217;une m\u00e9thodologie de diagnostic \u00e0 la fois \u00e9conomique et tr\u00e8s efficace.<\/p>\n<p>Une \u00e9tude de preuve de concept pour une approche diagnostique pilot\u00e9e par les donn\u00e9es avec un mod\u00e8le hi\u00e9rarchique \u00e0 un stade pr\u00e9coce de la maladie de Parkinson a \u00e9t\u00e9 men\u00e9e afin de collecter des param\u00e8tres clinim\u00e9triques d&#8217;un algorithme de diagnostic \u00e0 l&#8217;aide de l&#8217;apprentissage automatique et de donn\u00e9es de capteurs de poignet. Des donn\u00e9es acc\u00e9l\u00e9rom\u00e9triques 3D ont \u00e9t\u00e9 recueillies aupr\u00e8s de 25 patients \u00e0 un stade pr\u00e9coce de la maladie et de 25 t\u00e9moins. Les enregistrements ont \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9s \u00e0 l&#8217;aide d&#8217;un Microsoft Band 2, qui a enregistr\u00e9 les mouvements du bras \u00e0 une fr\u00e9quence d&#8217;\u00e9chantillonnage de 62,5 Hz lorsque les sujets \u00e9taient libres de leurs mouvements (free living setting). Les donn\u00e9es des capteurs ont \u00e9t\u00e9 int\u00e9gr\u00e9es dans un mod\u00e8le hi\u00e9rarchique. L&#8217;algorithme a class\u00e9 22 des 25 patients atteints de la maladie de Parkinson comme positifs et 21 des 25 personnes saines comme n\u00e9gatives. La sp\u00e9cificit\u00e9 \u00e9tait de 0,85 et la sensibilit\u00e9 de 0,84. La valeur pr\u00e9dictive positive \u00e9tait de 0,88 et la valeur pr\u00e9dictive n\u00e9gative de 0,84. La pr\u00e9cision (accuracy) \u00e9tait de 0,86. Les r\u00e9sultats sont prometteurs et devraient \u00eatre valid\u00e9s dans d&#8217;autres cohortes avec des mod\u00e8les optimis\u00e9s.<\/p>\n<p><em>Source : 92e congr\u00e8s de la Soci\u00e9t\u00e9 allemande de neurologie (DGN)<\/em><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><em>InFo NEUROLOGIE &amp; PSYCHIATRIE 2019 ; 17(6) : 35 (publi\u00e9 le 23.11.19, ahead of print)<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Le syndrome de Parkinson idiopathique est la deuxi\u00e8me maladie neurod\u00e9g\u00e9n\u00e9rative la plus fr\u00e9quente, avec une incidence croissante. 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