Une série d’innovations en médecine a récemment été rejointe par un décodeur sémantique – un lecteur d’esprit. Basé sur l’intelligence artificielle (IA), il peut traduire l’activité cérébrale en texte et est une invention qui permet pour la première fois une lecture non invasive des pensées d’une personne. Utilisant uniquement des données provenant de l’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle, c’est-à-dire le scan IRMf, il peut reconstruire la parole avec une précision incroyable pendant que les gens écoutent une histoire ou imaginent silencieusement son contenu. Les systèmes de décodage du langage précédents nécessitaient des implants chirurgicaux, mais ce décodeur augmente les perspectives de nouvelles façons de restaurer la parole aux patients ayant des difficultés de communication en raison d’un AVC endommageant leur centre de la parole ou souffrant de maladies des neurones moteurs.
Trop bruyant et trop lent
Le neuroscientifique Dr. Alexander Huth, le chercheur principal à l’Université du Texas à Austin, qui a abouti au décodeur après quinze ans, a déclaré que tout le monde est très surpris de la façon dont le décodeur fonctionne. Cette réalisation surmonte la limitation fondamentale de l’IRMf, qui est que, bien que la technique puisse cartographier l’activité cérébrale à un emplacement spécifique avec une résolution incroyablement élevée, il existe un retard inhérent qui empêche le suivi en temps réel de l’activité. Le retard existe parce que le scan IRMf mesure la réponse du flux sanguin à l’activité cérébrale qui atteint un pic et revient à la ligne de base sur une période d’environ dix secondes, ce qui signifie que même le scanner le plus puissant ne peut pas améliorer cela. Dr. Huth l’a qualifié de ‘substitut bruyant et lent de l’activité neuronale’, ce qui est une limitation qui a entravé la capacité d’interpréter l’activité cérébrale comme une réponse à la parole naturelle car elle fournit ‘un mélange d’informations’ étalé sur plusieurs secondes. Cependant, l’émergence de grands modèles de langage basés sur l’intelligence artificielle (IA) soutenant ChatGPT d’OpenAI a permis une nouvelle approche. Ces modèles peuvent représenter le sens sémantique de la parole, permettant aux scientifiques de voir quel modèle d’activité neuronale correspond à des chaînes de mots avec des significations spécifiques. Le décodeur a été formé pour aligner l’activité cérébrale avec le sens du texte en utilisant le grand modèle de langage GPT-1, le prédécesseur de ChatGPT. L’étude a impliqué trois volontaires qui ont passé seize heures dans le scanner à écouter des podcasts. Plus tard, les mêmes individus ont été scannés en écoutant une nouvelle histoire ou en imaginant raconter une histoire, et le décodeur a été utilisé pour générer du texte uniquement à partir de leur activité cérébrale. Environ la moitié du temps, le texte correspondait presque précisément à la signification prévue des mots originaux.
– Notre système fonctionne au niveau des idées, de la sémantique et du sens. C’est pourquoi ce que nous extrayons n’est pas des mots exacts, mais l’essence – a déclaré Dr. Huth.
Comment ça se lit
Par exemple, lorsque les participants imaginaient la phrase ‘Je n’ai toujours pas de permis de conduire.’, le décodeur l’a interprétée comme ‘Il n’a même pas encore commencé à apprendre à conduire.’. Dans un autre cas, la phrase ‘Je ne savais pas si je devais crier, pleurer ou fuir. Au lieu de cela, j’ai dit : ‘Laissez-moi tranquille! » a été traduite par ‘Il a commencé à crier et à pleurer et a dit : ‘Laissez-moi tranquille! » Pendant qu’ils étaient dans le scanner, les volontaires ont également été montrés quatre vidéos courtes et silencieuses, et le décodeur, lisant leur activité cérébrale, a décrit avec précision une partie du contenu. Le texte scientifique sur le décodeur sémantique a été publié dans la revue Nature Neuroscience, où Dr. Huth a écrit : ‘Pour une méthode non invasive, c’est un véritable pas en avant par rapport à ce qui a été fait auparavant.’ Parfois, le décodeur fait des erreurs dans la lecture des pensées car il ne distingue pas entre les pronoms et les genres, mais les scientifiques ne savent toujours pas comment résoudre ce problème. Un autre défi se profile – le décodeur a été personnalisé pendant la recherche, et lorsque le modèle a été testé sur une autre personne, il n’a pas montré les mêmes résultats. Bien qu’il reste encore beaucoup de travail à faire sur son perfectionnement avant une application pratique, les scientifiques réfléchissent déjà à la manière de prévenir les abus. Le co-auteur du décodeur Jerry Tang, doctorant à l’Université du Texas à Austin, a déclaré qu’ils prennent très au sérieux la préoccupation qu’il pourrait être utilisé à des fins malveillantes.
– Nous voulons nous assurer que les gens utiliseront cette technologie uniquement lorsqu’elle les aide – a déclaré Tang.
Interface cerveau-ordinateur
Jusqu’à présent, il n’y a pas d’opinion scientifique divisée sur le décodeur sémantique. Par exemple, le neuroscientifique informatique à l’Université d’Oxford, le professeur Tim Behrens, qui n’a pas participé à l’invention, l’a décrit comme ‘techniquement extrêmement impressionnant’ et a déclaré qu’il ouvre de nombreuses possibilités expérimentales, y compris la lecture des pensées de quelqu’un qui rêve ou l’exploration de la manière dont de nouvelles idées émergent de l’activité de fond du cerveau.
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– Ces modèles génératifs vous permettent de voir ce qui se trouve dans le cerveau à un nouveau niveau. Cela signifie que vous pouvez vraiment lire quelque chose de profond à partir de l’IRMf – a déclaré Behrens.
Le professeur Shinji Nishimoto de l’Université d’Osaka, pionnier dans la reconstruction d’images visuelles à partir de l’activité cérébrale, a décrit le décodeur comme une avancée significative et une base pour de nouvelles découvertes.
– Il a montré que le cerveau représente des informations linguistiques continues pendant la perception et l’imagination de manière compatible. Cette découverte pourrait être la base du développement d’une interface cerveau-ordinateur – a déclaré Nishimoto.
Prévention des AVC
L’équipe de recherche de l’Université du Texas à Austin a l’intention de poursuivre ses recherches et de voir si son décodeur peut être appliqué à d’autres systèmes d’imagerie cérébrale, tels que la spectroscopie proche infrarouge fonctionnelle (fNIRS). Ce qui se passe réellement et comment un AVC endommage la parole et comment ses conséquences sont traitées est expliqué par le professeur Dr. Branko Malojčić, FESO, FWSO, directeur de l’Hôpital de jour et du Centre TIA au Centre hospitalier clinique de Zagreb, président de la Société européenne de neurosonologie et d’hémodynamique cérébrale (ESNCH), et président du comité de rédaction du portail éducatif (eSTEP) de l’Organisation européenne des AVC (ESO).
– Les cellules cérébrales sont extrêmement sensibles à la réduction du flux sanguin, c’est-à-dire à l’approvisionnement en nutriments. Déjà environ quatre minutes d’interruption complète du flux sanguin causent la mort (infarctus) de ceux recevant du sang de l’artère affectée, tandis que les cellules environnantes entrent dans un état hypoénergétique qui les amène à cesser de fonctionner, mais avec une thérapie optimale, elles peuvent survivre. Les patients dans la zone, c’est-à-dire l’artère, affectée par l’AVC peuvent développer deux types de troubles de la parole : la dysarthrie est un trouble de l’articulation de la parole qui découle de la perte de contrôle sur les muscles impliqués dans la production de la parole, tandis que l’aphasie est un trouble de la compréhension ou de la production des éléments de contenu de la parole (langue). En termes simples, un patient avec dysarthrie bégaye, s’emmêle la langue ou bégaie, tandis qu’un patient avec aphasie ne comprend pas ce qui lui est dit ou produit des sons que les autres ne comprennent pas comme des mots – souligne le professeur Malojčić et souligne que le meilleur traitement est la prévention, suivie d’un traitement aigu dans des centres spécialisés (unités de traitement des AVC).
Possible récupération
Selon lui, les deux méthodes réduisent considérablement le degré de handicap en cas d’AVC. Si la dysarthrie ou l’aphasie persistent après un AVC, une thérapie de la parole est menée, dont les résultats dépendent d’un début précoce et de la persistance.
– Aujourd’hui, nous croyons qu’avec une réhabilitation intensive, une récupération supplémentaire est possible même un an ou deux après l’apparition d’un AVC. Malheureusement, en raison de la sensibilité susmentionnée du cerveau aux carences en nutriments, il est souvent le cas que malgré la réhabilitation, au moins un certain degré de déficit demeure, ce qui peut signifier un risque accru de pneumonie par aspiration en cas de dysarthrie ou des difficultés de contact social en cas d’aphasie – déclare le professeur Malojčić.
Il ajoute que lorsqu’il s’agit d’AVC et de ses conséquences, la nouvelle technologie joue un rôle de plus en plus important dans le traitement. De nouvelles méthodes intéressantes impliquant la robotique et l’intelligence artificielle deviennent de plus en plus courantes. La robotique permet le mouvement des membres dans n’importe quelle position et avec une intensité extrêmement précisément définie, ce qui peut aider la thérapie physique standard.
– L’intelligence artificielle aide les chercheurs à affiner les méthodes existantes ou à les orienter vers de nouvelles. La recherche du Dr. Huth et de ses collègues, qui ont utilisé l’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) pour étudier les modèles de formation d’informations de parole dans le cerveau, en est un exemple. Une méthode qui existe depuis des années, qui peut suivre la dynamique des changements dans l’activité des régions cérébrales individuelles, n’a jusqu’à présent pas pu reconstruire des changements rapides à court terme en temps réel, mais avec l’aide de l’intelligence artificielle, la vitesse de détection atteinte a permis de reconnaître comment certaines régions cérébrales réagissent à des termes de parole spécifiques, puis l’ordinateur pouvait reconstruire le sens à partir de la liste des régions activées avant les termes de parole présentés – explique le professeur Malojčić et ajoute que des résultats similaires n’ont jusqu’à présent été obtenus que par des méthodes invasives (implantation d’électrodes, qui est fortement investie par Elon Musk), donc c’est certainement un outil prometteur. Cependant, avant son application complète dans la pratique quotidienne, c’est-à-dire la réhabilitation des patients ayant des troubles de la parole, l’expérience doit être confirmée sur de vrais patients et dans différentes indications.
