Une étude clinique majeure lancée par l'hôpital et centre de recherche Jaslok de Mumbai pourrait révolutionner la façon dont les médecins prédisent l'une des complications les plus dangereuses de la maladie de Parkinson. L'hôpital a dévoilé une initiative basée sur l'intelligence artificielle pour prédire les épisodes de blocage de la marche (FOG) chez les patients atteints de la maladie de Parkinson, à partir de simples vidéos de leurs déplacements quotidiens. Lancé officiellement à l'occasion de la Journée mondiale de la maladie de Parkinson, ce projet représente une avancée significative vers des soins neurologiques plus précoces, plus efficaces et beaucoup plus accessibles dans toute l'Inde.
Qu’est-ce que la maladie de Parkinson et pourquoi est-elle en augmentation en Inde ?
La maladie de Parkinson est la deuxième maladie neurodégénérative la plus fréquente au monde. Elle se développe lorsque les neurones dopaminergiques du cerveau se détériorent, entraînant progressivement des troubles de la motricité, de l'équilibre et de la coordination. Les symptômes comprennent des tremblements, une rigidité, un ralentissement des mouvements et, à terme, un handicap physique important.
En Inde, le fardeau s'alourdit. Les neurologues ont observé une augmentation constante des cas de maladie de Parkinson, liée au vieillissement de la population et à une meilleure sensibilisation au diagnostic. Dr. Paresh Doshi, directeur du service de neurochirurgie de l'hôpital Jaslok, a fait remarquer lors du lancement de l'étude : « La maladie de Parkinson est en constante augmentation en Inde, ce qui exerce une pression accrue sur les systèmes de soins neurologiques. »
Parmi ses complications les plus invalidantes figure un symptôme connu sous le nom de blocage de la marche.
Comprendre le blocage de la marche
Le blocage de la marche, ou FOG, est l'un des symptômes les plus pénibles de la maladie de Parkinson à un stade avancé. Les patients décrivent une sensation soudaine de pieds « collés au sol » en plein mouvement, même lorsqu'ils veulent continuer à marcher. Ces épisodes peuvent durer quelques secondes ou quelques minutes et survenir sans prévenir, par exemple en traversant une rue, en tournant à un carrefour ou en passant une porte.
Les troubles de la marche (FOG) touchent jusqu'à 80 % des patients atteints de la maladie de Parkinson à un stade avancé et constituent une cause majeure de chutes, de fractures, d'hospitalisations et de perte d'autonomie. Malgré sa fréquence, prédire l'apparition de ces troubles chez un patient reste l'un des défis les plus difficiles à relever dans la prise en charge de la maladie de Parkinson. C'est précisément cette lacune que cette nouvelle étude sur l'intelligence artificielle vise à combler.
Comment fonctionne le système d'IA
L'hôpital Jaslok a conçu une étude clinique en deux phases qui utilise la vision par ordinateur et l'apprentissage automatique pour analyser des vidéos de marche et détecter les premiers signes de vulnérabilité au FOG, avant l'apparition des symptômes visibles.
Ce système ne nécessite ni capteurs portables, ni équipement coûteux, ni tests en laboratoire. Il analyse des vidéos de marche quotidiennes pour détecter des changements subtils de démarche, imperceptibles à l'œil nu mais reconnaissables par un modèle d'IA entraîné.
- Phase 1 (Formation rétrospective) : L'IA est entraînée sur des données historiques et des vidéos de plus de 150 patients ayant déjà développé un syndrome de blocage de la marche (FOG), apprenant ainsi les premiers signes de risque de FOG liés à la démarche.
- Phase 2 (Validation prospective) : Le modèle est ensuite validé sur 337 patients suivis pendant une période allant jusqu'à trois ans, testant sa capacité à prédire le risque de FOG chez les patients qui n'ont pas encore connu d'épisode.
L'ensemble du système repose sur un ensemble de données exceptionnel. L'hôpital Jaslok a accumulé 25 ans de données longitudinales auprès de plus de 750 patients ayant bénéficié d'une stimulation cérébrale profonde (SCP), constituant ainsi l'une des archives les plus complètes au monde. Cette richesse de données cliniques réelles confère à l'IA une base que très peu d'institutions à l'échelle mondiale peuvent fournir.
Une collaboration Inde-France
L'étude est menée conjointement par Dr. Paresh Doshi et Dr. Carine Karachi, experte mondialement reconnue en matière de FOG (phénomène de marche en boucle), de l'Institut du cerveau de Paris, en France. Dr. Karachi a décrit Dr. L'ensemble de données de Doshi, couvrant 30 ans, est unique au monde, et la collaboration est soutenue par le financement du CEFIPRA (actuellement en cours d'examen).
Le PDG de l'hôpital Jaslok, Jitendra Haryan, a clairement défini l'ambition plus large de l'établissement : l'objectif est une IA pratique et déployable qui simplifie la détection neurologique et améliore les résultats pour les patients dans le paysage diversifié des soins de santé en Inde, et non la technologie pour elle-même.
Pourquoi cela est important au-delà de Mumbai
Le choix de conception le plus significatif de ce projet réside dans ce dont le système n'a pas besoin. Entièrement dépourvu de dispositif portable et basé sur la vidéo, il est parfaitement adapté à des environnements bien au-delà des hôpitaux urbains bien équipés.
Un smartphone avec appareil photo et connexion internet suffisent. Ceci ouvre la voie à la télémédecine, au suivi des patients à distance et à l'adoption de cette technologie dans les dispensaires et les programmes de santé communautaires où l'équipement spécialisé est rare. L'objectif à long terme est de proposer une application en accès libre que tout clinicien puisse utiliser pour identifier précocement les patients à risque, prédire l'évolution des épisodes de blocage de la marche et initier des soins préventifs avant l'apparition d'un handicap.
Ce que la prédiction précoce rend possible
La prédiction précoce des épisodes de blocage de la marche (FOG) n'est pas seulement une étape diagnostique importante ; c'est une véritable opportunité clinique. Lorsqu'un patient est identifié comme présentant un risque élevé plusieurs mois avant son premier épisode, les médecins peuvent intervenir grâce à un entraînement moteur ciblé, une rééducation de la marche, des ajustements de la programmation de la stimulation cérébrale profonde (DBS) et une optimisation du traitement médicamenteux.
Pour les patients et leurs familles, l'enjeu est profondément personnel. Les chutes lors des épisodes de blocage de la marche (FOG) comptent parmi les événements les plus redoutés dans le parcours de la maladie de Parkinson. Elles entraînent des blessures, érodent la confiance en soi et marquent souvent la transition entre l'autonomie et la prise en charge à temps plein. Un outil capable de prédire ces épisodes suffisamment tôt pour permettre une intervention représente un véritable tournant dans la prise en charge de la maladie de Parkinson : d'une gestion réactive des symptômes à une prévention proactive.
Points clés à retenir
- L'hôpital Jaslok de Mumbai a lancé une étude d'intelligence artificielle pour prédire le blocage de la marche à partir de vidéos de marche quotidienne.
- Le syndrome de blocage de la marche (FOG) touche jusqu'à 80 % des patients atteints d'une forme avancée de la maladie de Parkinson et constitue une cause majeure de chutes et de perte d'autonomie.
- L'IA utilise la vision par ordinateur et l'apprentissage automatique sans nécessiter de dispositifs portables ni d'équipement spécialisé.
- L'étude s'appuie sur plus de 25 ans de données longitudinales provenant de plus de 750 patients traités par stimulation cérébrale profonde à Jaslok.
- La collaboration entre Dr. Paresh Doshi et Dr. Carine Karachi (Institut du cerveau de Paris) est financée par le CEFIPRA.
- L'objectif à long terme est de créer une application en accès libre pour les cliniciens exerçant en télémédecine et dans des contextes aux ressources limitées.
Conclusion
L'étude FOG menée par l'hôpital Jaslok sur l'intelligence artificielle illustre parfaitement ce qu'il est possible de réaliser lorsque l'expertise clinique pointue, un ensemble de données longitudinales exceptionnel et une collaboration internationale se conjuguent. Face à la progression constante de la maladie de Parkinson en Inde et dans le monde, des outils accessibles et adaptables comme celui-ci seront essentiels pour faire évoluer la prise en charge de la maladie, passant d'une gestion de crise à une prévention précoce.
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Références
IndiaMedToday. (13 avril 2026). L'hôpital Jaslok lance une étude d'intelligence artificielle pour prédire le blocage de la marche chez les patients atteints de la maladie de Parkinson à partir de simples vidéos de marche. https://indiamedtoday.com/jaslok-hospital-launches-ai-study-to-predict-parkinsons-freezing-of-gait-using-simple-walking-videos/
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