Dans une nouvelle étude, le Dr Gregory Lodygensky, chercheur au CHU Sainte-Justine, propose une méthode permettant d’utiliser l’intelligence artificielle afin d’évaluer le développement cérébral des nouveau-nés. Un tel outil se révélerait précieux pour une analyse rapide et précise des données de l’imagerie par résonnance magnétique (IRM). En effet, bien que l’IRM soit régulièrement utilisée pour analyser la maturation cérébrale des bébés prématurés, les données générées sont difficiles à interpréter.

C’est pourquoi, en partenariat avec le chercheur Jose Dolz de l’École de Technologie Supérieure (ÉTS), le Dr Lodygensky et son équipe ont mis au point une méthode basée sur l’apprentissage par réseaux de neurones profonds. En segmentant le cerveau en 87 régions différentes afin d’évaluer la croissance cérébrale, les chercheurs ont pu prédire avec une grande précision l’âge postmenstruel des bébés, c’est-à-dire leur âge en semaines depuis la conception. « À l’heure actuelle, nous avons les meilleurs résultats à l’échelle mondiale pour estimer l’âge cérébral chez le nouveau-né en utilisant seulement l’IRM structurelle du cerveau! », se réjouit le Dr Logygensky, également professeur agrégé de clinique à l’Université de Montréal. Les résultats étaient aussi précis pour les filles que pour les garçons, ce qui suggère que la méthode n’a pas de biais de genre.

« Notre étude a d’énormes implications pour la recherche et pour la clinique, précise le Dr Lodygensky. Par exemple, notre méthode pourrait permettre d’estimer, chez un bébé avec un retard de croissance, le degré de son retard de maturation cérébrale. »

Image © Dr Gregory Lodygensky et al.