Tejas R. Mehta, Venkat S. Lavu, Hao Gao, Tania Banerjee, Renjie Hu, Ruogu Fang, Joshua K.Wong , Semin Neurol 2026 ; 46(01) : 117-127.
La stimulation cérébrale profonde (DBS) est un traitement très efficace des troubles du mouvement comme la maladie de Parkinson, le tremblement essentiel et la dystonie. Cependant, le système multidisciplinaire actuel, le flux de travail pour implanter et programmer une DBS est souvent complexe, ce qui peut entraîner des erreurs d’implantations, une gestion des symptômes sous-optimale et un délai de procédure allongé, ce qui entraîne au final de mauvais résultats pour les patients. Il y a un besoin pressant d’une approche plus rationalisée, une approche précise, reproductible et personnalisée de la thérapie DBS. L’intelligence artificielle (IA), capable d’analyser des données complexes et d’identifier des schémas avec une vitesse remarquable, présente un potentiel significatif en tant qu’outil pour relever ces défis. Cette revue explore les applications actuelles et futures de l’IA pour améliorer l’ensemble du flux de travail de la DBS, de la planification chirurgicale et du placement des électrodes à la programmation postopératoire, avec l’objectif d’améliorer l’efficacité clinique et d’obtenir des résultats meilleurs et plus personnalisés pour les patients ayant des troubles du mouvement.
Résumé : Dr Nicole SARDA, ex Directeur de recherche INSERM-NeuroPsy
