L'intelligence artificielle dans les soins de santé mentale

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Nous avons essayé d'explorer les utilisations de l'intelligence artificielle dans les soins de santé mentale et nous sommes tombés sur des algorithmes intelligents qui aident les cliniciens à détecter et à diagnostiquer précocement les problèmes de santé mentale, à repérer les risques de suicide et d'autres qui aident les patients à gérer leur état en leur offrant des conseils et en étant constamment là pour eux.

En préparant notre article sur l'avenir de la psychiatrie, nous avons réalisé que l'une des intersections les plus excitantes et les plus controversées de la santé mentale et de la technologie est la tentative de placer l'intelligence artificielle en psychologie et psychiatrie. Les algorithmes d'apprentissage machine et d'apprentissage profond sont basés sur des ensembles de données physiques " dures " : lésions repérées sur des images radiographiques, des tomodensitogrammes ou des échantillons de tissus malins. Comment les réalisations de l'intelligence artificielle étroite et de ses deux domaines les plus avancés, la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel, pourraient-elles être appliquées dans un domaine aussi facilement classifiable que les troubles de santé mentale ?

Abordons la question difficile en examinant les domaines dans lesquels les algorithmes intelligents excellent : la classification et le regroupement de données provenant d'images, de textes écrits ou parlés, puis la recherche de modèles dans les énormes piles d'ensembles de données. Comme le traitement des problèmes de santé mentale repose dans la majorité des cas sur l'interaction linguistique, l'analyse de l'utilisation des données sur la parole pourrait être un moyen viable d'aller de l'avant - peu importe si les données proviennent des médias sociaux, des séances de thérapie ou des réponses aux sondages. D'autre part, les manifestations " physiques " des troubles mentaux pourraient également être étudiées de plus près par des algorithmes d'I.A. - ce qui signifie que les changements dans le cerveau pourraient être analysés de plus près.

Pearl Chiu, du Laboratoire de neuroimagerie humaine, croit que les algorithmes d'apprentissage automatique alimentés par les deux types de données permettront de diagnostiquer la maladie mentale. Le laboratoire espère qu'ils pourront bientôt ajouter des échantillons de salive et de sang à l'équation. Peut-être, dit-elle, cette méthode permet-elle d'identifier des modèles que les cliniciens ne remarquent pas ou auxquels ils n'ont pas accès uniquement par le cerveau. En rendant les troubles de santé mentale plus physiques, Chiu espère contribuer à les déstigmatiser également. Si elles peuvent être diagnostiquées aussi objectivement et physiquement que les maladies cardiaques, la dépression, le trouble bipolaire ou la schizophrénie auraient-ils la même honte ?

Il semble que l'émergence de l'I.A. pourrait non seulement signifier un changement profond dans le diagnostic - ou nous verrons bientôt le traitement - des problèmes de santé mentale, mais aussi dans la façon dont nous voyons les troubles eux-mêmes. Peut-être l'ère de la honte liée à la dépression, aux pensées suicidaires, au trouble bipolaire est-elle terminée avec l'I.A. ? Nombreux sont ceux qui font des recherches sur l'émergence potentielle d'algorithmes intelligents pour diagnostiquer ou gérer les troubles de santé mentale. Voyons quelques exemples prometteurs.

À l'avenir, les patients pourraient se rendre à l'hôpital avec un bras cassé et quitter l'établissement avec un plâtre et une note avec une séance de psychiatrie obligatoire en raison d'un risque de suicide signalé. C'est ce que certains scientifiques visent avec leur système d'I.A. développé pour détecter les comportements dépressifs dès le début et aider à réduire l'émergence de maladies mentales graves. L'algorithme d'apprentissage automatique créé au Vanderbilt University Medical Center de Nashville utilise des données sur les admissions à l'hôpital, notamment l'âge, le sexe, le code postal, les médicaments et les antécédents diagnostiques, pour prévoir la probabilité qu'une personne donnée se suicide. Dans les essais utilisant des données recueillies auprès de plus de 5 000 patients admis à l'hôpital pour automutilation ou tentative de suicide, l'algorithme était précis à 84 % pour prédire si une personne ferait une tentative de suicide la semaine suivante et à 80 % pour prédire si elle ferait une tentative de suicide dans les deux années suivantes.

Dans une autre expérience, les chercheurs ont prouvé qu'un smartphone couplé à un algorithme de surveillance du comportement de l'utilisateur sur une période de temps pourrait aboutir à un diagnostic similaire. Selon des études préliminaires, des changements dans la vitesse de frappe, le ton de la voix, le choix des mots et la fréquence à laquelle les enfants restent à la maison pourraient signaler des problèmes. Il pourrait y avoir jusqu'à 1 000 " biomarqueurs " de la dépression par téléphone intelligent, a déclaré le Dr Thomas Insel, ancien directeur de l'Institut national de la santé mentale et maintenant un chef de file dans le mouvement de la psychiatrie par téléphone intelligent. En ce moment, les chercheurs testent des applications expérimentales qui utilisent l'intelligence artificielle pour tenter de prédire les épisodes dépressifs ou l'automutilation potentielle. Un autre outil appelé EARS (Effortless Assessment of Risk States) utilise également les données des smartphones pour identifier les personnes en détresse psychologique et pourrait un jour aider à repérer les personnes à risque de suicide.

Facebook permet également de faire quelque chose de similaire sur ses plateformes. Pendant des années, l'entreprise a permis aux utilisateurs de signaler les contenus suicidaires, mais le réseau social a intensifié ces efforts après que plusieurs personnes aient diffusé leurs suicides en direct sur Facebook Live début 2017. Il y a environ un an, Facebook a ajouté une technologie basée sur l'I.A. qui signale automatiquement les messages avec des expressions de pensées suicidaires que les évaluateurs humains de l'entreprise peuvent analyser. Ainsi, l'entreprise utilise maintenant à la fois des algorithmes et des rapports d'utilisateurs pour signaler d'éventuelles menaces de suicide.

Les chercheurs qui ont participé à une étude publiée dans World Psychiatry ont utilisé un ordinateur d'apprentissage automatique pour classer les schémas d'élocution chez les personnes atteintes de schizophrénie et ont prédit avec une précision de 83 % à quel moment la psychose se produirait.

Un autre domaine où l'analyse algorithmique pourrait aider est l'automatisation de certaines tâches qui visent à être répétitives pour une raison. Par exemple, des entrevues cliniques structurées pourraient être réalisées à l'avenir par des humains virtuels - car ils poseraient certainement les mêmes questions et les personnes interrogées ne seraient pas tellement chargées de partager leurs secrets à une entité virtuelle anonyme qu'à un autre humain, qui pourrait porter un jugement.

Par exemple, dans une étude, un humain virtuel a mené des entrevues avec des personnes réelles en détresse émotionnelle. On a analysé des schémas d'expression distincts, comme des voyelles larmoyantes, et des schémas de langage corporel, comme la direction dans laquelle quelqu'un regarde, ont été analysés. Si une machine apprend que les personnes déprimées n'ouvrent pas leur bouche aussi largement qu'une personne qui n'est pas déprimée, elle peut utiliser l'analyse de la parole pour identifier les personnes qui sont plus susceptibles d'être déprimées. Une telle technologie a le pouvoir d'améliorer considérablement la recherche et le traitement. Des algorithmes intelligents pourraient trouver des modèles et des comportements que les intervieweurs humains pourraient manquer ou laisser hors de leur vue - parce que nous avons tous des biais cognitifs.

Une autre recherche publiée dans Studies in Health Technology and Informatics a révélé qu'un plus grand nombre de symptômes du syndrome de stress post-traumatique ont été décelés chez les militaires qui ont parlé à un humain virtuel au moyen de l'analyse des expressions faciales que chez les militaires qui ont reçu une évaluation de santé après leur déploiement.

Néanmoins, l'intelligence artificielle pourrait non seulement aider au diagnostic et à la détection précoce des problèmes de santé mentale, mais elle pourrait aussi participer de façon significative à la gestion des troubles. Par rapport à un psychiatre ou à un psychologue humain, les caractéristiques les plus avantageuses des algorithmes intelligents pourraient être leur anonymat et leur accessibilité. Par exemple, de nombreuses applications basées sur les smartphones ont été développées au cours des dernières années, qui sont capables de contrôler de manière proactive les patients, d'être prêts à écouter et à discuter n'importe quand, n'importe où et de recommander des activités qui améliorent le bien-être des utilisateurs. Peu importe qu'il soit 3 heures du matin, le chatbot est prêt à écouter n'importe quel problème et personne n'a à attendre le prochain rendez-vous avec le thérapeute. De plus, ces applications sont généralement plus abordables que la thérapie elle-même, de sorte que les personnes qui n'auraient pas pu obtenir de conseils autrement pourraient également obtenir de l'aide.

Par exemple, Woebot, un petit assistant algorithmique vise à améliorer l'humeur. Il promet de se connecter de manière significative avec l'utilisateur, de faire preuve d'un peu d'empathie tout en vous donnant l'occasion de parler de vos problèmes à un robot virtuel, et d'avoir quelques conseils en retour. Pacifica est un outil similaire pour améliorer l'humeur des utilisateurs grâce à la thérapie cognitivo-comportementale. Les outils et les activités comprennent la méditation, la relaxation, les outils de suivi de l'humeur et de la santé.

Moodkit, développé par la société de développement d'applications mobiles Thriveport, est un système d'applications qui aide les utilisateurs à soulager les symptômes de la maladie mentale, et il base également les activités guidées sur les réalisations de la thérapie cognitive comportementale afin d'identifier et de changer les modèles de pensées négatives au fil du temps. Le chatbot Wysa, basé à l'A.I., combine des techniques de thérapie cognitivo-comportementale, de thérapie comportementale dialectique, de méditation guidée, de respiration et de yoga. Il a été développé en collaboration avec des chercheurs des universités de Columbia et de Cambridge, et vise à aider les utilisateurs à gérer leurs émotions et leurs pensées.

Faire face aux problèmes de santé mentale est l'une des tâches les plus difficiles de la vie - et avec l'aggravation des statistiques mondiales sur les troubles mentaux, nous apprécions le travail acharné que chaque professionnel de la santé mentale fait, et nous accueillons vraiment toutes les innovations et technologies qui visent à réduire la prévalence de la dépression, le risque de suicide, ou tout autre trouble mental. Selon les statistiques, toutes les 40 secondes, une personne se suicide et pour chaque adulte qui se suicide, il y en a plus de 20 autres qui ont tenté de mettre fin à leur vie. Si nous pouvons empêcher une seule personne de se suicider avec l'aide de la technologie, nous avons déjà gagné. Continuons le combat ensemble.

L'intelligence artificielle dans les soins de santé mentale