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L'objectif du projet est d'évaluer dans quelle mesure les biomarqueurs numériques (DM) extraits d'un système de capteurs de marche mobile ainsi que des enregistrements de la voix (par téléphone) et des mouvements du visage (par vidéo) pourraient aider à obtenir un diagnostic précis de la maladie et un pronostic dépendant du traitement pour chaque patient atteint de la maladie de Parkinson (MP).

À partir de données préexistantes et de méthodes d'IA avancées développées par les partenaires du projet dans le passé, le projet évalue différents types de DM en ce qui concerne leur capacité à faire la distinction entre la MP et les témoins sains, à prédire différents types de trajectoires de la MP et à prédire l'évolution des symptômes de la maladie en fonction du traitement au fil du temps.

Il étudie également, par le biais de méthodes statistiques et d'intelligence artificielle, la relation entre les différents types de DM, les scores de résultats cliniques et les mécanismes moléculaires de la maladie, ce qui ouvre la voie à un nouveau niveau d'interprétation des DM.

Enfin, il fournit des indications importantes sur les voies juridiques possibles pour l'utilisation de l'IA et des DM dans ce domaine (en particulier en ce qui concerne les aspects liés à la confidentialité des données), et étudie l'acceptation, les préoccupations éthiques et la valeur perçue de ces approches par les patients.