Les maladies neurodégénératives, telles que la maladie d’Alzheimer et la maladie de Parkinson, représentent un défi croissant à l’échelle mondiale, notamment avec le vieillissement des populations. La détection précoce est essentielle : plus ces affections sont identifiées tôt, plus les interventions peuvent être efficaces. L’intelligence artificielle (IA) émerge rapidement comme un allié transformateur pour les cliniciens — non pour remplacer leur expertise, mais pour améliorer la prise de décision, l’efficacité et la qualité des soins centrés sur le patient.
Un domaine en pleine expansion : l’IA dans la recherche sur les maladies neurodégénératives
La recherche sur les applications de l’IA dans les maladies neurodégénératives a connu une croissance exponentielle au cours de la dernière décennie. Une revue bibliométrique analysant plus de 1 400 publications de 2000 à début 2025 révèle une augmentation significative des études depuis 2017, portée par les avancées en apprentissage profond, réseaux de neurones et intégration de données multimodales. Les États-Unis et la Chine dominent en nombre de publications, tandis que le Royaume-Uni produit les études les plus citées (Zhang et al., 2025). Cette dynamique montre que l’IA n’est plus une innovation lointaine, mais qu’elle redéfinit activement la recherche et la pratique clinique aujourd’hui.
Détection précoce : révéler des signaux subtils
L’une des contributions les plus prometteuses de l’IA réside dans l’identification précoce des maladies neurodégénératives, souvent avant l’apparition des signes cliniques traditionnels. L’Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) a démontré que l’application de l’apprentissage profond aux scanners IRM et autres biomarqueurs permet de détecter la maladie d’Alzheimer avec une précision supérieure à 95 %, et les troubles cognitifs légers avec une précision de plus de 82 % (ADNI, 2025).
Des revues narratives suggèrent que les modèles multimodaux et longitudinaux surpassent les approches unimodales, offrant des perspectives pronostiques puissantes. Cependant, leur intégration en pratique clinique et l’amélioration de leur interprétabilité restent des défis majeurs pour les chercheurs (Rudroff et al., 2024).
L’intelligence artificielle est également appliquée de façon non invasive et innovante. Par exemple, l’imagerie ophtalmologique assistée par IA peut détecter l’amincissement de la couche des fibres nerveuses rétiniennes, un biomarqueur de la maladie de Parkinson, avec une précision diagnostique atteignant une AUC de 0,918 (Tukur et al., 2025). L’intégration de données génétiques, d’imagerie et cliniques via l’IA pourrait révolutionner la détection et la prise en charge, permettant aux cliniciens d’intervenir plus tôt et avec plus de précision (Mikić et al., 2025).
Au-delà de la détection : soutenir les cliniciens et améliorer les soins
L’apport de l’IA ne se limite pas au diagnostic. Les tâches administratives, en particulier la documentation, contribuent fortement à l’épuisement professionnel des cliniciens, réduisant le temps disponible pour les patients. L’IA permet d’optimiser ces processus. Par exemple, une étude réalisée par le Mass General Brigham a révélé que l’utilisation de systèmes de documentation ambiante assistés par intelligence artificielle diminuait l’épuisement professionnel des médecins de 21,2 %, parallèlement à une amélioration de 30,7 % du bien-être associé à la documentation sur une période de quelques mois (Mass General Brigham, 2025). De même, les assistants de rédaction IA du Permanente Medical Group ont permis d’économiser près de 15 800 heures de documentation en un an, permettant aux cliniciens de se concentrer davantage sur les soins aux patients (Permanente Medical Group, 2025). La Cleveland Clinic a rapporté que l’IA a réduit le temps moyen de documentation de deux minutes par consultation, améliorant les interactions sans compromettre la précision (Cleveland Clinic, 2025).
Ces exemples illustrent un principe central : l’IA ne remplace pas les soins humains, mais les renforce, libérant l’énergie mentale des cliniciens pour les aspects relationnels et empathiques de la thérapie.
L’IA risque-t-elle de ralentir l’activité clinique ?
Certains experts mettent en garde contre une dépendance excessive à l’IA, qui pourrait éroder les compétences diagnostiques ou réduire la transparence des décisions cliniques (Patel, 2025). Pourtant, la neuroscience offre une analogie utile : comme le cerveau s’adapte à la maladie en se réorganisant en réseaux neuronaux plus efficaces, l’IA agit en prenant en charge les tâches répétitives, permettant aux cliniciens de conserver leurs ressources cognitives pour le raisonnement critique, l’empathie et la connexion thérapeutique. Une supervision par des professionnels formés garantit que l’IA reste un outil, et non un substitut.
Intégrer l’IA de manière réfléchie et éthique
Pour que l’IA tienne ses promesses de manière responsable, certains standards doivent être respectés :
- Les outils doivent être validés sur des populations de patients diversifiées pour garantir équité et généralisabilité (Zhang et al., 2025).
- Les cliniciens doivent être impliqués dans le développement des outils et recevoir une formation pour interpréter correctement les résultats de l’IA (Rudroff et al., 2024).
- La protection de la vie privée, la réduction des biais et le maintien de l’autonomie des cliniciens sont essentiels pour instaurer la confiance et une intégration éthique.
Lors de l’instauration de mécanismes de contrôle appropriés, l’intelligence artificielle agit comme un amplificateur de l’expertise humaine plutôt que comme un substitut, en assistant les cliniciens dans la prestation de soins à la fois plus précis, plus efficaces et plus empathiques.
Conclusion
L’IA transforme progressivement le paysage des soins neurodégénératifs — de la détection précoce et la modélisation prédictive à la réduction de la charge administrative. Son objectif n’est pas de remplacer les cliniciens, mais de les outiller pour détecter les maladies plus tôt, travailler plus efficacement et maintenir une approche centrée sur le patient. En intégrant l’IA de manière réfléchie dans la pratique clinique, nous pouvons préserver l’aspect le plus important de la thérapie : la connexion entre le clinicien et le patient.
Références
Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative. (2025). Diagnosis and prediction of Alzheimer’s from neuroimaging using deep learning. Wikipedia. https://en.wikipedia.org/wiki/Alzheimer%27s_Disease_Neuroimaging_Initiative
Cleveland Clinic. (2025, August). Less typing, more talking: AI reshapes clinical workflow at Cleveland Clinic. Cleveland Clinic Consult QD. https://consultqd.clevelandclinic.org/less-typing-more-talking-how-ambient-ai-is-reshaping-clinical-workflow-at-cleveland-clinic
Mass General Brigham-led study. (2025, August 21). Ambient documentation technologies reduce physician burnout and restore ‘joy’ in medicine. Mass General Brigham Press Release. https://www.massgeneralbrigham.org/…burnout
Mikić, M., et al. (2025). Public hesitancy for AI-based detection of neurodegenerative disorders. Scientific Reports. https://www.nature.com/articles/s41598-025-11917-8
Patel, A. (2025). The case for slowing down clinical AI deployment. Chief Healthcare Executive. https://www.chiefhealthcareexecutive.com/…deployment-viewpoint
Permanente Medical Group. (2025, June). AI scribes save 15,000 hours—and restore the human side of medicine. AMA News Wire. https://www.ama-assn.org/…medicine
Rudroff, T., Rainio, O., & Klén, R. (2024). AI for the prediction of early stages of Alzheimer’s disease from neuroimaging biomarkers—A narrative review of a growing field. arXiv. https://arxiv.org/abs/2406.17822
Tukur, H. N., et al. (2025). AI-assisted ophthalmic imaging for early detection of neurodegenerative diseases. International Journal of Emergency Medicine, 18, Article 90. https://intjem.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12245-025-00870-y
Zhang, Y., Yu, L., Lv, Y., Yang, T., & Guo, Q. (2025). Artificial intelligence in neurodegenerative diseases research: A bibliometric analysis since 2000. Frontiers in Neurology. https://doi.org/10.3389/fneur.2025.1607924