Traitement automatique du langage naturel en neuropsychologie cognitive du vieillissement: détection d’un trouble sémantique

  • À ce jour, les maladies neurodégénératives comme la maladie d’Alzheimer n’ont pas de traitement pharmacologique efficace. La recherche actuelle est centrée sur la découverte de marqueurs précoces, le raffinement du diagnostic et la prise en charge des symptômes dans une approche individualisée. On sait que les changements dans la cognition sémantiques sont parmi les marqueurs les plus précoces de l’apparition d’une maladie d’Alzheimer. En effet, de nombreux patients doivent composer avec une érosion progressive de leurs connaissances sur le monde et de leur habileté à se le représenter. Le décours temporel de ces troubles sémantiques réclame une prise en charge spécifique, en raison notamment des conséquences sérieuses pour la personne, ses proches et le personnel soignant. Toutefois, l’apparition et l’intensité de ces troubles varient d’un patient à l’autre. Il a été démontré que le traitement automatique du langage naturel (TALN) et l’apprentissage automatique (AA) peuvent supporter la recherche en neuropsychologie cognitive du vieillissement en permettant l’analyse de courts échantillons de discours. Dans cette optique, nous étudions la possibilité d’identifier dans un groupe de patients, strictement à partir de leur discours, ceux qui présentent des troubles sémantiques. Nous extrayons pour ce faire un ensemble de caractéristiques grammaticales, psycholinguistiques et sémantiques d’un court échantillon de discours non invasif. Notre approche en TALN et AA prouve qu’il est possible d’identifier avec une précision d’environ 90%, parmi des personnes âgées en santé ou avec une maladie neurodégénérative, lesquelles présentent une atteinte sémantique. Ces résultats, leur portée, ainsi que des applications futures sont discutées dans le contexte des écrits techniques et cliniques actuels.

 

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