L’intelligence artificielle pour évaluer la santé mentale des patients › Geeky News

Quel sera le rôle de l’intelligence artificielle dans le domaine de la santé mentale demain ? Les algorithmes peuvent-ils aider à mieux déterminer l’âge du cerveau et à mieux diagnostiquer les maladies mentales ? Peuvent-ils remplacer les médecins ? S’il est encore trop tôt pour dire oui, la recherche dans ce domaine progresse. C’est ce que démontre l’étude d’une équipe internationale de chercheurs en intelligence artificielle, neurosciences et psychiatrie, publiée vendredi 15 octobre dans la revue scientifique Gigascience.

Dans ce travail, les scientifiques expliquent avoir entraîné un algorithme d’apprentissage automatique, branche de l’intelligence artificielle, pour prédire l’âge biologique du cerveau des patients, mais aussi pour mesurer leur « intelligence fluide » et leur « névrosisme », trois mesures indirectes pour améliorer l’évaluation de la santé mentale des patients. Pour ce faire, ils ont utilisé des milliers d’imagerie par résonance magnétique (IRM) du cerveau, ainsi que des informations sociales de la « Biobank UK » (UK Biobank). Cette base de données biomédicale, l’une des plus riches et des plus complètes au monde, contient des informations détaillées sur la santé et les habitudes de milliers de citoyens britanniques, telles que l’âge, le sexe, le niveau d’éducation, la consommation de tabac et d’alcool, la durée du sommeil et la pratique d’exercices physiques. , mais aussi des questionnaires liés à l’humeur ou aux sentiments, c’est-à-dire un ensemble d’informations qui permet notamment de mesurer l’intelligence fluide et le névrosisme.

Détecter les signaux faibles

« Au cours des dix dernières années, de nombreuses études ont montré que l’analyse de données biomédicales permet de prédire le risque de développer un trouble neurocognitif lié, par exemple, à la neurodégénérescence ou au vieillissement », explique Denis Engemann., auteur principal. de l’étude et chercheur de l’équipe Pariétal, de l’Institut national de recherche en informatique et en automatique (Inria, Paris-Saclay), interviewé par L’Express. En d’autres termes, si l’âge biologique du cerveau d’un patient est supérieur à son âge réel, cela peut indiquer un déclin cognitif, lui-même annonciateur d’une potentielle pathologie neurodégénérative, telle que la maladie d’Alzheimer. « En entraînant un algorithme à prédire l’âge d’un cerveau à partir d’images médicales et en comparant sa prédiction avec l’âge réel du patient, il est possible de déterminer le risque de développer une maladie à partir de cela. Personne », poursuit le chercheur. Une méthode scientifiquement prouvée par de nombreux travaux, dont ceux précédemment réalisés par Denis Engemann et son équipe.

Prédiction de l’algorithme (A) et mesures réelles (B) de l’âge, de l’intelligence fluide et basée sur différentes données de consommation d’alcool, d’activité sportive, de temps de sommeil et de consommation de tabac.

GigaScience / Inria

L’intelligence fluide, quant à elle, correspond à la capacité de penser logiquement et de résoudre de nouveaux problèmes sans pouvoir utiliser ses propres connaissances. Cette aptitude, qui culmine généralement à l’adolescence avant de chuter, peut être évaluée à l’aide de tests neuropsychologiques personnalisés fondés sur le jugement d’experts et nécessitant une interprétation prudente. « La mesure de l’intelligence peut être un marqueur indirect des problèmes de santé mentale. Une personne atteinte de troubles psychotiques, par exemple, peut avoir des difficultés à effectuer certaines tâches parce qu’elle entendra des voix dans sa tête. De leurs performances ou capacités cognitives, il s’agit d’un effet indirect, mais bien corrélé, à leur santé mentale. » Denis Engemann illustre Enfin, le névrosisme est un trait de personnalité qui caractérise la tendance persistante à avoir des émotions négatives, qui peuvent, par exemple, suggérer une dépression.

Algorithmes de prédiction (proxy) et mesures réelles (cible) de l’âge, de l’intelligence fluide et du névrosisme basés sur différentes données sur la consommation d’alcool, l’activité sportive, le temps de sommeil et la consommation de tabac.

Gigascience / Inria

Pour démontrer la puissance de leur algorithme, les chercheurs ont collecté des informations (IRM et données de la biobanque britannique) auprès d’environ 10 000 patients. Ils en ont utilisé la moitié pour entraîner leur algorithme et l’autre pour vérifier que leur intelligence artificielle pouvait prédire avec précision l’âge du cerveau, l’intelligence fluide et la névrose des patients. Dans la plupart des cas, leur algorithme était capable de prédire avec précision ces trois critères. Il a également prédit certains comportements des patients, tels que la consommation d’alcool et de tabac, la qualité de leur sommeil et s’ils faisaient ou non de l’exercice physique.

« Les algorithmes ne remplaceront pas les humains »

Bien que cette recherche soit encore expérimentale, elle suggère de nombreuses améliorations dans la détection et le diagnostic de la maladie mentale. La bonne nouvelle, c’est que les troubles de santé mentale, qui ont augmenté de 13 % dans le monde entre 2007 et 2017 selon les calculs de l’Organisation mondiale de la santé, sont encore très mal pris en charge, faute de moyens ou de médecins spécialisés. Le développement des intelligences artificielles dans ce domaine pourrait non seulement améliorer et accélérer les diagnostics, mais aussi aider à prévenir et mieux traiter ces maladies. « On pourrait imaginer qu’à l’avenir, les clients ou les patients d’une application accorderaient un accès sécurisé à l’intelligence artificielle à leurs comptes de réseaux sociaux ou aux données de leur téléphone mobile, puis renverraient des mesures indirectes utiles à la fois au client et au client. médecin. », indiquent également les auteurs de l’étude.

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Cependant, Denis Engemann tient à souligner que si l’intelligence artificielle sera probablement en mesure de fournir des outils d’évaluation essentiels à l’avenir, elle ne remplacera jamais les médecins. « L’algorithme pourra guider le psychologue ou le psychiatre et lui permettre d’avoir une vision plus riche, mais les professionnels devront tout de même interpréter et contextualiser soigneusement les résultats des tests au cas par cas et par interaction sociale, ce qui. obtenus par le machine learning ou par des tests classiques, insiste-t-il. Et puis il y a aussi le facteur humain. Personne ne veut prendre un café avec un algorithme. L’interaction humaine est irremplaçable ».

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