Identifier et interpréter les anomalies inter critiques : l’analyse visuelle de l’EEG standard a-t-elle encore une place ?

Abstract

L’analyse de l’électroencéphalogramme (EEG) est cruciale pour le diagnostic et le suivi de l’épilepsie, en particulier pour repérer les anomalies paroxystiques intercritiques (API). Bien que l’examen visuel par des experts reste la méthode de référence, il fait face à des défis, tels que la variabilité entre observateurs et la difficulté à différencier les API des artefacts ou variations physiologiques. Des critères objectifs ont été proposés pour identifier les API. L’intelligence artificielle (IA), et plus spécifiquement le deep learning, ouvre de nouvelles perspectives en offrant une analyse plus rapide, objective et précise des signaux EEG. Grâce à des algorithmes puissants comme les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) et les réseaux neuronaux récurrents (RNN), ces technologies ont montré des performances impressionnantes, rivalisant avec l’expertise humaine en termes de sensibilité et de spécificité. Toutefois, l’IA ne remplace pas totalement l’œil humain. Le besoin considérable de données d’entraînement et la complexité des modèles « boîtes noires » limitent leur adoption clinique. La solution la plus efficace réside dans une approche complémentaire : l’IA peut servir d’outil de pré-screening, détectant les segments d’EEG suspects, tandis que l’expert humain approfondit l’analyse, intégrant son expertise clinique et le contexte spécifique du patient. Cette collaboration hybride maximise la précision diagnostique tout en optimisant le temps d’analyse.

The analysis of electroencephalogram (EEG) is crucial for the diagnosis and monitoring of epilepsy, particularly for detecting interictal abnormalities. Although visual examination by experts remains the gold standard, it faces challenges such as inter-observer variability and the difficulty in distinguishing interictal abnormalities from artifacts or physiological variations. Objective criteria have been proposed to identify interictal abnormalities. Artificial intelligence (AI), and more specifically deep learning, offers new perspectives by providing faster, more objective, and precise analysis of EEG signals. With powerful algorithms like Convolutional Neural Networks (CNN) and Recurrent Neural Networks (RNN), these technologies have shown impressive performance, rivaling human expertise in terms of sensitivity and specificity. However, AI does not fully replace human expertise. The large need for training data and the complexity of “black-box” models limit their clinical adoption. The most effective approach is a complementary one: AI can serve as a pre-screening tool, detecting potentially abnormal EEG segments, while the human expert performs a more in-depth analysis, integrating their clinical expertise and the patient's specific context. This hybrid collaboration maximizes diagnostic accuracy while optimizing analysis time.