Photo de Ben Hershey
Autrefois considérées comme des blessures passagères, les commotions cérébrales sont aujourd'hui perçues comme un problème de santé chronique. Elles peuvent entraîner des séquelles durables sur les signaux électriques du cerveau, qui peuvent persister des années après la commotion initiale. Pourtant, les médecins, qui s'appuient sur leurs propres observations et sur les témoignages de leurs patients, sont généralement incapables de déterminer le degré de détérioration.
Une nouvelle étude, intitulée « Statistiques de niveau de groupe à la prédiction unique-subject : détection automatique de la concussion dans les athlètes retraités », réalisée par une équipe de chercheurs de l’Université McMaster, dont les affiliés postdoctoraux de l’Institut Vector, Rober Boshra, Kiret Dhindsa et Omar Boursalie ; les affiliés de la faculté de Vector, John Connolly, Jim Reilly, Ranil Sonnadara, Thomas Doyle et Reza Samavi ; et le collaborateur Kyle Ruiter, offre la possibilité d'identifier ces effets même des décennies après une blessure, grâce à l'apprentissage automatique (ML).
Cet article approfondit une étude antérieure menée par le groupe en collaboration avec le Hamilton Spectator . Cette étude avait démontré la persistance de déficits dans les réponses des signaux cérébraux chez un groupe d'anciens joueurs de la Ligue canadienne de football (LCF). À partir des mêmes données, l'équipe a développé un algorithme d'apprentissage automatique capable de détecter les effets des commotions cérébrales chez chaque joueur (et non dans l'ensemble du groupe) jusqu'à trente ans après les faits. Avec un taux de précision de 81 %, cette méthode surpasse tous les outils cliniques actuellement disponibles et pourrait aider les personnes ayant reçu un diagnostic erroné ou ignorant la gravité de leur blessure.
De nombreux résultats d'apprentissage machine sont opaques, c'est-à-dire que les chercheurs sont incapables d'expliquer comment l'algorithme est arrivé à ses conclusions. Or, cette étude a permis de déterminer non seulement si une personne avait subi une commotion cérébrale, mais aussi quelles réponses cérébrales spécifiques en étaient la cause. Ce faisant, elle a non seulement validé l'application d'apprentissage automatique à visée clinique, mais a également mis en évidence un signe de commotion cérébrale jusqu'alors inconnu.
