détecter la maladie mentale avec intelligence artificielle

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Les progrès de l'IA ont permis aux ordinateurs d'aider les médecins à diagnostiquer la maladie et de surveiller les signes vitaux des patients, où qu'ils se trouvent.

Une équipe de chercheurs du Université du Colorado à Boulder travaillent pour appliquer l'apprentissage automatique intelligence artificielle (AI) en psychiatrie, avec une application mobile basée sur la parole qui permet de catégoriser le patient santé mentale statut aussi bien, ou mieux, qu'un humain peut.

le document de recherche universitaire a été publié dans Bulletin de la schizophrénieet présente les promesses et les pièges potentiels de l’IA en psychiatrie.

Peter Foltz, professeur de recherche à la Institut des sciences cognitives et co-auteur de l'article, a déclaré: "Nous n'essayons en aucun cas de remplacer les cliniciens, mais nous croyons que nous pouvons créer des outils qui leur permettront de mieux surveiller leurs patients."

Accéder aux soins de santé mentale

En Europe, le QUI estimé que 44,3 millions de personnes souffrent de dépression et 37,3 millions souffrent d'anxiété.

Le diagnostic des troubles mentaux repose sur une méthode séculaire qui peut être subjective et peu fiable, note Brita Elvevåg, co-auteur du document, neuroscientifique en cognition à l'Université de Tromsø, en Norvège.

Elvevåg a déclaré: «Les humains ne sont pas parfaits. Ils peuvent être distraits et parfois passer à côté de subtilités de la parole et de signes précurseurs.

"Malheureusement, il n'y a pas de test sanguin objectif pour la santé mentale."

Elvevåg et Foltz se sont associés pour développer une technologie d'apprentissage automatique capable de détecter plus précisément les changements quotidiens de la parole qui suggèrent un déclin de la santé mentale.

Par exemple, les phrases qui ne suivent pas un schéma logique peuvent être un symptôme critique de la schizophrénie. Des changements de ton ou de rythme peuvent faire allusion à la manie ou à la dépression et une perte de mémoire peut être le signe de problèmes de santé tant cognitifs que mentaux.

«La langue est une voie critique pour la détection des états mentaux des patients», déclare Foltz. "En utilisant des appareils mobiles et l'IA, nous sommes en mesure de suivre les patients au quotidien et de surveiller ces changements subtils."

AI en psychiatrie

La nouvelle application mobile demande aux patients de répondre à une série de questions de cinq à dix minutes en discutant avec leur téléphone. Parmi diverses tâches, ils sont interrogés sur leur état émotionnel, ils doivent raconter une histoire courte, écouter une histoire et la répéter, puis passer une série de tests de motricité par toucher et glisser.

L’équipe a mis au point un système d’IA qui évalue les échantillons de parole, les compare aux échantillons précédents du même patient et de la population en général, puis évalue l’état mental du patient.

L'équipe a demandé à des cliniciens humains d'écouter et d'évaluer des échantillons de parole de 225 participants – la moitié présentant des problèmes psychiatriques graves; volontaires sains et demi – dans les régions rurales de la Louisiane et du nord de la Norvège. Ils ont ensuite comparé ces résultats à ceux du système d’apprentissage automatique.

Si l’application détecte un changement préoccupant, elle peut demander au médecin du patient de s’enregistrer.

Foltz a déclaré: «Nous avons constaté que les modèles d’IA de l’ordinateur peuvent être au moins aussi précis que les cliniciens.

"Les patients doivent souvent être surveillés au moyen d'entretiens cliniques fréquents par des professionnels qualifiés pour éviter des soins d'urgence coûteux et des événements malheureux, mais il n'y a tout simplement pas assez de cliniciens pour cela."

Dans cet article, les chercheurs ont lancé un appel à des études plus vastes pour prouver l'efficacité et gagner la confiance du public avant que la technologie de l'IA ne soit largement utilisée dans la pratique clinique en psychiatrie.

Le document déclare: «Le mystère autour de l’IA ne nourrit pas la confiance, ce qui est essentiel lors de l’application de la technologie médicale.

«Plutôt que de rechercher des modèles d’apprentissage automatique pour devenir le décideur ultime en médecine, nous devrions tirer parti de ce que les machines font bien et qui est distinct de celui des humains.»