Koios Care est une entreprise de technologies de la santé basée à Anvers. Elle vise à transformer le suivi et la prise en charge des maladies neurologiques et chroniques, telles que la maladie de Parkinson, grâce à des données continues et pertinentes recueillies de manière discrète par des appareils du quotidien, tels que les smartphones et les montres connectées.
Merci au Dr Konstantinos Kyritsis pour le temps qu'il nous a consacré et pour ses réflexions.
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** Comment l'intelligence artificielle transforme-t-elle la prise en charge clinique des patients atteints de la maladie de Parkinson ?
L'intelligence artificielle révolutionne la prise en charge de la maladie de Parkinson en fournissant en continu des données issues de la vie réelle qui aident les cliniciens à prendre de meilleures décisions. Nous dépassons ainsi le modèle traditionnel dans lequel les patients ne consultent leur médecin que deux fois par an et ont du mal à se souvenir précisément de leurs symptômes.
Les résultats de nos programmes d’accompagnement des patients ont montré que le fait de fournir aux patients des données précises et continues peut réduire la durée des symptômes jusqu’à 60% — sans nécessiter de nouveaux médicaments ni de changements majeurs dans le traitement. Les médecins reçoivent ces informations par l’intermédiaire de leurs patients lors de la consultation. Ce transfert s’effectue grâce à la collecte passive de données à partir d’appareils du quotidien tels que les montres connectées et les smartphones, sans nécessiter de participation active ni perturber la vie quotidienne des patients.
** Quelles informations spécifiques sur les patients l'IA peut-elle analyser ?
Les systèmes d'IA modernes permettent de suivre et d'analyser les symptômes moteurs tels que les tremblements et la bradykinésie, les symptômes non moteurs, l'efficacité des traitements et l'observance thérapeutique, les habitudes de sommeil, les comportements alimentaires, le niveau d'activité physique et l'engagement social.
L’une de ses capacités importantes réside dans le suivi des activités fonctionnelles – notamment la mesure du temps nécessaire pour porter la nourriture de l’assiette à la bouche, ce qui sert d’indicateur de la bradykinésie. Ces mesures détaillées constituent des ensembles de données précieux pour les chercheurs qui étudient la progression de la maladie et développent de nouvelles interventions. C’est exactement ce que les organismes de réglementation souhaitent observer pour évaluer les nouveaux médicaments : des améliorations dans les activités de la vie quotidienne plutôt que de simples mesures cliniques.
** Pourquoi le suivi continu est-il préférable aux évaluations traditionnelles ?
La prise en charge traditionnelle de la maladie de Parkinson repose en grande partie sur les entretiens avec les patients lors des consultations et sur des questionnaires tels que l’UPDRS Partie II et le PDQ-39, remplis lors de visites médicales peu fréquentes. Cependant, il existe une période d’incertitude assez chaotique entre ces visites. La qualité de vie, les tremblements et d’autres symptômes varient considérablement, car il s’agit d’une maladie neurodégénérative. Elle évoluera – rapidement ou lentement – mais malheureusement, elle évoluera.
La surveillance continue basée sur l’IA permet de mettre en lumière ce qui se passe sous la surface de l’iceberg. Par exemple, dans le cadre de nos programmes d’accompagnement des patients, l’IA a identifié la détérioration de la qualité du sommeil comme la cause première du déclin des capacités fonctionnelles globales, malgré la stabilité des symptômes moteurs – des informations qui n’auraient pas pu être mises en évidence par les évaluations cliniques traditionnelles.
** Quelle est la précision de ces systèmes d'IA ?
Cette technologie a été validée par des études cliniques rigoureuses. Lors de notre dernier essai clinique mené en Belgique auprès de 130 patients atteints de la maladie de Parkinson, nos chercheurs ont mis en évidence de fortes corrélations entre les mesures issues de l’IA et la façon dont les patients évaluaient leur qualité de vie. En comparant les mesures numériques aux indicateurs standard de qualité de vie, nous constatons une excellente concordance entre la manière dont la maladie de Parkinson affecte les patients et ce que la technologie est capable de détecter grâce à une surveillance passive. Ces résultats font l’objet d’un nombre croissant de publications dans des revues à comité de lecture, apportant ainsi une validation scientifique de la capacité de l’IA à suivre avec précision les symptômes de la maladie de Parkinson et leur impact sur la vie quotidienne.
** Quels sont les principaux avantages pour les patients ?
Tout d'abord, les patients se sentent responsabilisés. Les patients souhaitent prendre les rênes de leur maladie. Ils veulent avoir le sentiment de maîtriser la situation. Cela améliore considérablement leur qualité de vie.
Deuxièmement, l'IA permet d'intervenir plus tôt. Il n'est absolument pas nécessaire de passer plusieurs mois difficiles jusqu'à votre prochaine consultation pour comprendre quel est le problème. Les patients peuvent consulter leur neurologue plus tôt dès que les données indiquent un problème, ce qui permet potentiellement d'éviter des événements indésirables tels que les chutes.
Troisièmement, les patients acquièrent une meilleure compréhension de leur état. Savoir, c’est pouvoir. Savoir que le problème vient du sommeil, plutôt que de penser que le traitement n’est pas efficace ou que quelque chose ne va pas à cause d’une journée difficile sur le plan émotionnel, leur apporte des informations utiles pour agir.
Enfin, les données cliniques montrent que les soins fondés sur l'IA aident les patients à mieux dormir, à adopter de meilleures habitudes alimentaires et à multiplier leurs activités sociales.
** Quels sont les principaux défis liés à la mise en œuvre de l'IA dans la prise en charge de la maladie de Parkinson ?
On distingue deux grands axes de défis. Le premier concerne la confidentialité et la sécurité des données. Les utilisateurs doivent être conscients des informations qu’ils partagent. Le secteur de la santé a besoin de solutions éthiques permettant d’utiliser les données à des fins légitimes. Cela nécessite un chiffrement robuste, éventuellement des modèles d’IA décentralisés qui conservent les données sur les appareils des patients, ainsi qu’une conformité réglementaire stricte.
Le deuxième défi concerne la confiance et l'adoption. L'IA est extrêmement efficace, mais les patients et les professionnels de santé doivent lui faire confiance avant qu'elle ne se généralise. Cela s'explique principalement par un manque de compréhension de son fonctionnement.
Il y a dix ans, nous n’aurions jamais donné nos coordonnées bancaires en ligne. Aujourd’hui, nous le faisons. Les données de santé sont tout aussi précieuses, mais que se passerait-il en cas de fuite de données ? Nous devons sensibiliser l’ensemble de l’écosystème – patients, médecins, familles, professionnels de santé, assureurs – à ce qu’est l’IA, à ce qu’elle permet de réaliser et aux conditions nécessaires à son utilisation.
** Quelles sont les limites de l'IA dans la prise en charge de la maladie de Parkinson ?
L'IA ne peut pas remplacer les médecins – du moins pour l'instant. Elle ne dispose ni du jugement humain, ni de l'empathie, ni de l'intuition. Elle traite les données en fonction des paramètres sur lesquels elle a été entraînée. Elle peut formuler des recommandations, signaler des risques potentiels et rationaliser les tâches administratives, mais elle ne saurait se substituer à l'expertise clinique.
L'IA n'est pas une solution miracle. C'est un outil puissant qui peut aider à gérer les symptômes, à détecter des tendances et à améliorer la prise en charge. Elle peut contribuer au développement de médicaments et améliorer la qualité de vie des patients, mais elle ne permettra pas de guérir la maladie de Parkinson.
** Quel avenir pour l'IA dans la prise en charge de la maladie de Parkinson ?
À l'heure actuelle, le traitement de la maladie de Parkinson repose en grande partie sur une approche par essais et erreurs. Les patients commencent un traitement, ajustent la posologie en fonction de leur état, mais cette période d'adaptation peut prendre des mois, voire des années. Et comme la maladie est évolutive, l'efficacité d'un médicament ou d'une posologie donnée finit par diminuer, ce qui oblige les patients à recommencer le processus depuis le début.
Grâce à l'IA, notre objectif est de pouvoir intervenir de manière plus efficace et plus rapide. L'IA permet de détecter les changements dans l'efficacité des médicaments et de proposer des ajustements des schémas thérapeutiques avant que les problèmes ne s'aggravent.
D'ici 5 à 10 ans, nous pouvons nous attendre à une surveillance et à des interventions en temps réel, à des plans de traitement hyper-personnalisés, à une réduction des effets secondaires grâce à une meilleure gestion des médicaments, à une optimisation accrue de la stimulation cérébrale profonde et à des thérapies plus ciblées.
** Enfin, quel est l'élément essentiel que vous souhaitez que les gens comprennent à propos du travail que vous faites ?
L'IA n'est pas une solution miracle pour la maladie de Parkinson, mais elle transforme indéniablement la prise en charge de cette pathologie. L'objectif n'est pas le progrès technologique en soi, mais d'avoir un impact positif sur la vie des patients grâce à un suivi cliniquement pertinent qui permette de mieux adapter les traitements et, à terme, d'améliorer leur qualité de vie.
