Nouvelle Intelligence Artificielle, comportant des fonctionnalités avancées, permettant de détecter précocement les troubles neurocognitifs chez des personnes potentiellement à risques.

Informations :

Contexte du défi

Notamment parce que la population est vieillissante, on prévoit qu’au Canada, le nombre de personnes vivant avec un trouble neurocognitif (TNC) augmentera de 65% en 2030 par rapport à 2020 (Société Alzheimer Canada).

Ces conditions affectent entre autres les capacités d’organisation et l’autonomie de la personne, diminuant ainsi sa qualité de vie et pouvant même compromettre sa sécurité. Les personnes proches aidantes (PPA) qui accompagnent les gens vivant avec un TNC investissent en moyenne, chaque semaine, 26 heures de leur temps comparativement à 17 heures pour les PPA d’individus ayant d’autres problèmes de santé (Institut Canadien d’Information sur la Santé).

À mesure qu’ils évoluent, les TNC ont également des impacts, de multiples façons, sur le système de santé ainsi que l’économie provinciale et fédérale (ex.: institutionnalisation à la phase avancée de la maladie, absentéisme au travail des PPA pour permettre le maintien à domicile avant celle-ci, etc.). Or, il apparait possible d’agir en amont de l’apparition des troubles cognitifs. Les activités sollicitant la mémoire et les fonctions exécutives, entre autres, se révèlent un intéressant facteur de protection de la réserve cognitive. Par exemple, la réminiscence, la remémoration volontaire ou non de souvenirs autobiographiques (Talbot-Mahmoudi, 2015), favorise le maintien de la santé cognitive (Huang & al., 2015).

Les troubles du langage sont souvent considérés comme des indicateurs d’un trouble cognitif léger. En effet, dès le début de la maladie cognitive, les personnes font fréquemment état de difficultés, notamment pour trouver les mots justes et comprendre les informations verbales (Cleveland Clinic, 2024). L’analyse linguistique a démontré que le traitement lexical, la complexité grammaticale et syntaxique, ainsi que la recherche des mots se dégradent rapidement avec la transition d’une phase asymptomatique vers un trouble cognitif léger (Ntracha & al., 2020). De plus, les difficultés associées au discours narratif sont déjà évidentes au stade précoce de la maladie d’Alzheimer (MA) (Drummond & al., 2015).

Dans cette perspective, nous pensons que l’analyse de récits de personnes âgées pourrait faciliter la détection précoce d’un trouble neurocognitif et que l’intelligence artificielle pourrait ici s’avérer très utile. Le discours narratif permet à la personne de raconter verbalement un épisode vécu, dans le présent ou dans le passé, tout en respectant les relations temporelles et causales entre les évènements dans des contextes spécifiques (Drummond & al., 2015). Une intelligence artificielle détectant précocement les signes d’un TNC dans l’analyse de ces récits permettra d’intervenir plus tôt et donc, plus efficacement auprès des personnes à l’aube d’un déclin cognitif, ouvrant peut-être même à des perspectives nouvelles de rééducation cognitive retardant les divers impacts de la maladie.

Enjeux et contraintes (Ex : certifications, permis, critères environnementaux, main-d’œuvre, saisonnalité, etc.)

Voici quelques enjeux et contraintes liés au projet :

• Sur le plan éthique et de la protection des données privées, il peut y avoir des enjeux tant au regard du développement de l’outil qu’au niveau de son usage ultérieur. Lors du développement de l’outil, après que les participants auront été informés de l’utilisation qui sera faite de leur récit, il faudra s’assurer d’avoir le consentement des participants à nous les confier. Une demande de certificat éthique sera faite en ce sens au CISSS de Chaudière-Appalaches. Le Bureau de protection des renseignements personnels ainsi que l’équipe de sécurité informationnelle du CISSS seront également consultés. Le projet devra s’assurer de respecter l’article 63.5 à la Loi d’accès (https://www.canada.ca/fr/secretariat-conseil-tresor/services/acces-information-protection-reseignements-personnels.html) introduisant la protection de la vie privée dès la conception du prototype. En ce qui a trait à l’usage ultérieur, un récit peut comporter plusieurs informations confidentielles ne pouvant pas être anonymisées sans nuire à l’analyse faite par l’IA. Il faudra donc s’assurer que les récits seront conservés de manière sécuritaire ; à cet effet, les récits « bruts » seront conservés dans le laboratoire de recherche de l’équipe.
• Lors du développement de l’outil, nous devrons informer les participants de l’enregistrement de l’entretien. Ces derniers pourraient se sentir mal à l’aise et développer de l’anxiété ou avoir l’impression de devoir « plaire» aux chercheurs, ce qui pourrait se traduire par l’incapacité à trouver ses mots, du bégaiement ou des trous de mémoire, risquant d’être mal interprétés par l’IA comme des signes précurseurs de TNC (faux positifs).
• À notre connaissance, aucune IA en français détectant des signes de TNC – à partir de récits de vie – n’existe actuellement. Cet aspect novateur permettra de développer une innovation technologique basée sur une IA qui sera dans un premier temps en français.
• Ultérieurement, des versions dans d’autres langues seront développées, et ce, dans un souci d’équité dans l’accès aux soins pour la clientèle s’exprimant dans une autre langue que le français.
• Étant donné que la majorité des récits seront recueillis au sein d’une population québécoise, l’intelligence artificielle présentera peut-être des difficultés quant à la reconnaissance des accents, mais également avec les expressions qui divergent nettement d’une région à l’autre de la province de Québec. Par conséquent, le rapport de l’IA devra comporter un outil d’évaluation du degré de fiabilité de chacun des résultats livrés par l’outil d’IA. Dans les premières phases de validité de l’outil, les résultats produits seront contre-validés par au moins deux juges (gériatre, neuropsychologues).
• En lien avec ce qui précède, jusqu’à présent, le diagnostic des TNC par l’intelligence artificielle se fait par accompagnement. Il est prévu que, dans les premières phases, un professionnel de la santé soit être présent pour l’analyse des récits afin de s’assurer que les informations fournies par l’IA soient fiables. Advenant le cas qu’une IA soit en mesure de fournir un rapport d’analyse éprouvé, il n’en demeure pas moins que c’est un professionnel formé et compétent qui devra en faire l’interprétation.
• Il existe donc aussi un besoin de quantification des limites d’apprentissage de l’IA dans un contexte socio-culturel prédéfini, et ce, tout en développant la capacité de l’IA à évaluer la cohérence d’un discours et à lire le langage non verbal.

Les attentes (Ex : priorités essentielles, importantes, intéressantes à avoir et échéancier souhaité)

Il sera incontournable de respecter le consentement des personnes ainées à utiliser leur récit, et ce, dans le respect des principes de confidentialité. Effectivement, les vidéos ou les enregistrements audiophoniques contiendront de toute évidence des informations confidentielles.

Ces données devront être conservées de manière sécuritaire afin d’en assurer la protection telle que préconisée par les comités d’éthique de la recherche qui délivrent les certificats d’éthique.

L’IA devra être capable d’analyser le contenu des récits afin de détecter les signes précurseurs d’un TNC. Autant les indices verbaux (choix des mots, structure des phrases, élocution, cohérence du texte, répétitions, hésitations, etc.) que les indices non verbaux (débit, pause, tonalité, volume, expressions faciales, gestuelle, etc.) devront être considérés.

Une étroite collaboration entre le CISSS de Chaudière-Appalaches, l’équipe de recherche et l’entreprise recrutée est attendue afin de permettre le développement d’un outil technologique performant.

Implication(s) (Ex : temps ressources, soutien financier et/ou technique, etc.) intéressantes à avoir et échéancier souhaité)

L’équipe de recherche fera d’abord la récolte de récits. Certains seront racontés par des personnes n’ayant aucun symptôme de TNC et d’autres par des personnes en début de maladie. Ces vidéo/audio seront rendus disponibles pour le projet, notamment à l’équipe qui développera l’IA, permettant ainsi de détecter des indices de TNC. Pour ce faire, ils travailleront en collaboration étroite avec l’équipe de recherche qui possède les connaissances théoriques sur le sujet en plus d’avoir la matière brute permettant l’apprentissage automatique. Par un processus itératif, la procédure de dépistage sera améliorée par une mise à l’essai des récits étant analysés par l’IA et par des experts du CISSS-CA, pour ensuite en comparer les rapports.

Un échéancier plus précis sera élaboré conjointement avec l’entreprise recrutée pour programmer.

Ensuite, l’entreprise bénéficiera de la cueillette de récits ainsi que de l’expertise clinique tout au long du développement de l’IA. Plus précisément, l’entreprise pourra compter sur l’expertise de l’équipe de recherche qui est spécialisée en neuropsychologie et troubles neurocognitifs ainsi, qu’au besoin, sur le soutien d’une médecin interniste-gériatre, spécialisée en trouble cognitif, du CISSS de Chaudière-Appalaches.

Finalement, dans la phase de test en conditions de milieu réel, l’entreprise pourra bénéficier du soutien de la direction Soutien à l’autonomie de la personne ainée (SAPA) du CISSS pour l’expérimentation auprès de sa clientèle ainsi que du soutien du Laboratoire vivant MOSAIC sur le vieillir en milieu rural dans la région pour l’expérimentation en collectivité.

Tout au long du projet, l’équipe administrative du Centre de recherche du CISSS de Chaudière-Appalaches pourra fournir un soutien dans la préparation et suivi des ententes.

Autres informations pertinentes

Cet outil permettra une détection plus précoce des TNC sans alourdir la tâche des intervenants du système de santé. Ils pourront prendre connaissance du rapport de l’IA et choisir de pousser plus loin l’évaluation ou encore d’intervenir en prévention. Au-delà de la procédure de diagnostic facilitée par l’IA, cet outil pourrait être utilisé dans d’autres contextes afin de maintenir la santé cognitive des personnes ainées et de faciliter la détection précoce de TNC, dans la mesure où plusieurs des traitements entrevus pour la maladie d’Alzheimer, principale étiologie des TNC, ciblent les pathologies débutantes, voire encore au stade préclinique. D’autres possibilités assurant la pérennité de cette IA sont également envisageables comme outil de formation notamment, ou d’aide au diagnostic par exemple. Une fois cette technologie développée, plusieurs options d’utilisation sont envisageables.

Planification :

Afin d’optimiser le succès du projet dans sa globalité, le CISSS de Chaudière-Appalaches et l’équipe de recherche s’engagent à accompagner l’Entreprise pendant la période du Défi et notamment dans :

• la Planification initiale basée sur l’Analyse avancée des besoins;
• la Phase de Développement d’un module d’IA ayant une première capacité de détection des troubles neurocognitifs dans une population québécoise ayant un profil linguistique prédéterminé et ayant 65 ans et plus;
• la première Phase de tests dans des conditions simulant un milieu réel et d’Évaluation des premiers résultats ainsi obtenus;
• une deuxième Phase de Tests en milieu réel et d’Évaluation des résultats des tests en milieu réel; et
• la récolte et l’analyse de récits permettant de nourrir l’IA notamment dans les différentes phases d’apprentissage automatique.

Échéancier souhaité :

Un échéancier réaliste de réalisation sera établi en collaboration avec l’Entreprise, les ressources du CISSS et l’équipe de recherche, en fonction des besoins spécifiques du CISSS et des exigences du projet.

Il est important de fixer des objectifs clairs et mesurables pour chaque phase du développement de la technologie et de tenir compte des contraintes de temps et de la disponibilité des ressources lors de la planification de l’échéancier.

Une communication transparente et une collaboration étroite entre toutes les parties prenantes seront essentielles et attendues pour respecter l’échéancier souhaité et atteindre les objectifs fixés.

Idéalement, la fenêtre d’opportunité pour la réalisation des tests en milieu réel de l’IA développée devra commencer, au plus tard au début du mois de janvier 2025, permettant ainsi la fin du projet à la fin du mois de mars 2025.

Capacité de l’entreprise à développer la technologie et à déployer le pilote correspondant pour le tester en milieu réel et dans les délais

L’Entreprise devra s’assurer de respecter les délais courts de développement de l’innovation et du pilote fonctionnel correspondant, tout en respectant le budget déterminé et en prenant les mesures nécessaires si des ressources supplémentaires sont requises.

Sur démonstration de la pertinence des dépenses liées au développement de l’innovation et validation par les membres du comité d’évaluation constitué par Sage Innovation, la mesure des Défis Innovation Santé pourrait prendre en compte les frais de sous-traitants et/ou de consultants experts dont les services complémentaires seraient retenus par l’Entreprise. Notamment, afin de réduire la période de développement de la technologie et du pilote correspondant.

AUTRES INFORMATIONS PERTINENTES :

Les Entreprises Québécoises Innovantes ayant une expertise technique/technologique dans le domaine du Défi sont invitées à manifester rapidement leur intérêt et à s’inscrire par notre site dédié à : https://defiinnovationsante.ca/ .

À noter qu’aucune information confidentielle ne doit être fournie au stade de l’inscription.

Notre équipe dédiée au Défi innovation Santé prendra rapidement contact avec vous pour les étapes suivantes du processus et notamment pour la remise d’informations complémentaires utiles pour l’évaluation, par le comité d’évaluation, de la solution proposée.

Le site dédié communique des informations complémentaires sur le fonctionnement du Défi.

À noter que le fait d’être sélectionné pour la réalisation d’un Défi ne garantit pas l’achat de la solution développée par l’Organisme Public ayant lancé le défi.

Le fait d’avoir testé l’innovation en milieu réel simulé et en milieu réel constituera une vitrine technologique fort utile pour faciliter la commercialisation de la technologie à maturité.

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