Comment l’utilisation de l’intelligence artificielle lors de l’analyse de données d’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle pourrait-elle faciliter le diagnostic du trouble du spectre autistique ?

Details

Supervisors

Coletti, Pietro

Faculty

Faculté de santé publique

Degree label

Master [120] en sciences de la santé publique, à finalité spécialisée

Abstract

- Contenu : Le trouble du spectre autistique est un trouble neurodéveloppemental dont la prévalence mondiale est estimée à 1%. Bien qu’il soit détectable dès l’âge de 2 ans, le diagnostic est souvent posé plus tardivement. Il peut prendre jusqu’à 5 ans ce qui va donc retarder la mise en place d’une prise en charge thérapeutique multi-disciplinaire adaptée. Cette revue systématique, basée sur la méthode PRISMA, va viser à comparer les différentes approches diagnostiques. Une approche avec l’intelligence artificielle et la lecture d’IRMf va être comparée au gold standard (ADIR et ADOS) grâce à différents indicateurs afin de vérifier la plus-value de chacun, tout en abordant les enjeux éthiques et organisationnels. - Méthode : Pour ce faire, une analyse de 12 articles a été réalisée. Les résultats des différentes recherches ont été utilisés. Ces articles ont été trouvés dans la base de données de l’UCLouvain, comme springer et CINAHL. - Résultats : Afin de comparer les résultats, les indicateurs tels que la sensibilité, la spécificité etc., ont été utilisés. Il en est sorti qu’il n’y a pas de différence significative entre les deux méthodes. Cependant la différence se joue dans la rapidité de diagnostic de la méthode avec l’intelligence artificielle.