Smartphone : votre futur meilleur ami dans la myasthénie ?
Devenu omniprésent dans nos vies, le smartphone pourrait aussi servir à évaluer les symptômes de la myasthénie auto-immune au quotidien, hors des murs de l’hôpital. Une nouvelle étude, dopée à l’intelligence artificielle, en témoigne.
Près de 70% des terriens possèdent un téléphone mobile et c’est le plus souvent un smartphone. De là à imaginer utiliser cet objet connecté pour suivre l’évolution de la myasthénie auto-immune en vie réelle, il n’y a qu’un pas… que des collaborateurs du laboratoire pharmaceutique UCB et de la société Sharecare ont franchi.
Cette équipe a conduit aux États-Unis une étude auprès de 82 adultes atteints d’une myasthénie modérée à sévère. L’objectif ? Étudier la maladie et sa variabilité telle qu’elle est vécue au quotidien par ceux qui en sont atteints. Pour ce faire, les participants ont utilisé chaque jour leur smartphone pour renseigner différentes informations : symptômes, sévérité, sentiment d’aggravation…
Repérer les signaux faibles d’une dégradation…
Un peu plus de la moitié d’entre eux ont connu des exacerbations de la myasthénie, en moyenne sur un total de 6 jours par participant durant les trois mois de l’étude. Le score qui évalue le retentissement de la maladie sur les activités de la vie quotidienne (MG-ADL), calculé d’après leurs réponses à différentes questions, était en moyenne significativement plus élevé au cours d’une exacerbation (7) qu’en dehors (0,3). Sa valeur concorde avec le sentiment des participants de connaitre, ou non, une aggravation de leurs symptômes.
À chacun son propre signal d’alarme ?
- Mieux repérer une exacerbation de la myasthénie est essentiel car elle peut annoncer une crise myasthénique qui nécessite une hospitalisation en urgence. Or cette étude a identifié, grâce à l’utilisation de méthodes d’intelligence artificielle (machine learning), différents sous-groupes de participants ayant déclaré des exacerbations. Chacun se caractérise par un profil de symptômes particuliers.
- Par exemple, dans le sous-groupe 1, les exacerbations se manifestent par des signes visuels (vision floue, double…) et une fermeture involontaire des paupières (ptosis) sévères, mais sans faiblesse des bras et des jambes. Dans le sous-groupe 3 au contraire, l’aggravation de la maladie se traduit par une augmentation importante de la faiblesse musculaire des membres, accompagnée d’un ptosis, d’un essoufflement et des difficultés à avaler moins sévères.
… et déceler le ptosis
La même étude nord-américaine a permis de valider un outil basé sur une technique d’intelligence artificielle (réseau neuronal) pour mesurer de façon automatisée l’importance du ptosis sur des vidéos selfies enregistrées par les participants sur leur propre smartphone, toujours en vie réelle. Alors même que les 82 patients possédaient des smartphones différents (60 modèles), produisant des images de qualité très variable, captées dans des conditions (éclairage, arrière-plan…) très variables également, l’algorithme de mesure automatique s’est montré performant.
Les manifestations de la myasthénie étant fluctuante au fil du temps, le ptosis peut ne pas être présent au moment d’une consultation. Dès lors, disposer d’un moyen de le détecter à distance et de façon répétée, sans intervention humaine pour analyser les images, serait précieux pour saisir la fluctuation des symptômes et adapter, si besoin, le traitement en conséquence.
Sources
Digital 2023 Global Overview , produit par We Are Social et Meltwater, sur https://wearesocial.com/fr/blog/2023/01/digital-2023/ consulté le 21.09.2023
A decentralized, prospective, observational study to collect real-world data from patients with myasthenia gravis using smartphones.
Steyaert S, Lootus M, Sarabu C et al.
Front Neurol. 2023 Aug 1;14:1144183.
Development and assessment of an artificial intelligence-based tool for ptosis measurement in adult myasthenia gravis patients using selfie video clips recorded on smartphones.
Lootus M, Beatson L, Atwood L et al.
Digit Biomark. 2023 Jul 28;7(1):63-73.