Détection de la maladie d’Alzheimer par EEG : abstract sélectionné à PariSanté Campus & Inria !

Research poster on EEG-based Alzheimer's detection presented at the Recent Advances in Machine Learning for Healthcare event.

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Poster sélectionné sur les modèles de fondation EEG pour l’Alzheimer

Notre abstract intitulé « Generalizable EEG-Based Alzheimer’s Detection Using Foundation Models: Validation on Independent Clinical Cohorts» a été sélectionné pour une présentationde poster lors de l’événement « Recent Advances in Machine Learning for Healthcare », organisé par PariSanté Campus et l’Inria, le 27 janvier 2026. Continuons à faire progresser le diagnostic neurologique assisté par l’IA grâce à des recherches innovantes sur l’EEG et à des approches d’apprentissage automatique cliniquement validées.

Le rôle de BIOSerenity-E1 dans la détection de la maladie d’Alzheimer

Face au défi du diagnostic couteux et peu accessible de la maladie d’Alzheimer, notre étude explore l’utilisation de l’électroencéphalographie couplée à l’intelligence artificielle.

Nous avons spécialisé BIOSerenity-E1, notre modèle de fondation EEG, afin de détecter la maladie d’Alzheimer à partir des signaux EEG, en utilisant l’une des plus grandes cohortes EEG Alzheimer disponibles à ce jour. Le modèle a ensuite été évalué sur un jeu de données externe totalement indépendant, démontrant une généralisation robuste et sa capacité à apprendre des signatures neurophysiologiques transférables.

Ce travail illustre le potentiel des modèles de fondation pour dépasser les limites liées à la variabilité des données EEG et ouvre des perspectives pour des outils de diagnostic plus accessibles.

Découvrez Neurophy, notre service de diagnostic EEG pour les soins neurologiques et le Large Brain Model, notre intelligence artificielle pour le diagnostic électrophysiologique.