Ces dernières années, nous avons beaucoup entendu parler du potentiel des médecins et infirmiers numériques : l’exemple de l’IA devenant directement responsable de notre bien-être.
Étant une étape logique après l’aide à l’IA dans le diagnostic et l’évaluation des parcours de traitement, la numérisation des professionnels de la santé est une chose avec laquelle le grand public n’est pas encore tout à fait à l’aise.
Mais que se passerait-il si la technologie se tournait vers la santé mentale et commençait à numériser non pas les médecins, mais les psychologues?
La numérisation des psychologues: est-ce possible?
Les implications sont toutes favorables à l’introduction de l’IA dans le domaine : Il est estimé que un quart de la population adulte souffrez de troubles mentaux. Selon l'Organisation Mondiale de la Santé , la dépression touche à elle seule quelque 300 millions de personnes dans le monde. La triste vérité est que tout le monde ne peut pas demander de l'aide. Les obstacles sont liés à la stigmatisation qui existe encore dans la société, au manque de thérapeutes, au prix de la thérapie et, dans certains pays, à la qualification des spécialistes.
Il semble que l’IA offre de nombreuses possibilités pour aider les gens à maintenir et à améliorer leur santé mentale. Actuellement, les domaines les plus prometteurs pour l’application des techniques d’IA sont la psychiatrie computationnelle et le développement de chatbots spécialisés qui pourraient fournir des services de conseil et thérapeutiques.
Psychiatrie computationnelle
La psychiatrie computationnelle, largement définie, englobe deux approches: axée sur les données et fondée sur la théorie.
Approches basées sur les données
Ils appliquent des méthodes d'apprentissage automatique aux données de grande dimension pour améliorer la classification des maladies, prédire les résultats des traitements ou améliorer la sélection des traitements.
Approches basées sur la théorie
Ils utilisent des modèles qui instancient la connaissance préalable de tels mécanismes à plusieurs niveaux d'analyse et d'abstraction. La psychiatrie computationnelle combine plusieurs niveaux et types de calcul avec plusieurs types de données pour améliorer la compréhension, le diagnostic, la prédiction et le traitement des troubles mentaux.
Numérisez les diagnostics
Les troubles mentaux sont connus pour être difficiles à diagnostiquer. Actuellement, le diagnostic repose sur l'affichage de symptômes classés en troubles de santé mentale par les professionnels et rassemblés dans le Manuel diagnostique et statistique des troubles mentaux (DSM). Cependant, dans de nombreux cas, en raison du manque actuel de biomarqueurs et de symptômes collectés par le biais d’observations, ces symptômes se chevauchent entre différents diagnostics. De plus, les humains sont sujets à l’inexactitude et à la subjectivité : ce qui représente un trois sur l’échelle d’anxiété d’une personne peut être un sept pour une autre.
Une possibilité pour l’IA d’assister, voire de remplacer les experts humains, comme le propose le groupe Virginia Tech , consiste à numériser ces réponses inhomogènes avec des critères homogènes, combinant la neuroimagerie IRMf avec une collecte massive de données. Réponses aux sondages, IRM fonctionnelles et structurelles, données comportementales, données vocales issues d'entretiens et d'évaluations psychologiques.
Santé du quatuor
Un autre exemple est Santé du quatuor , qui analyse les antécédents médicaux et les modèles de comportement des patients pour découvrir des problèmes de santé mentale non diagnostiqués. Pour illustrer le concept, Quartet peut également signaler une possible anxiété basée sur le fait qu'une personne a été testée à plusieurs reprises pour un problème cardiaque inexistant.
L’intelligence artificielle peut aider les chercheurs à découvrir les symptômes physiques des troubles mentaux et à suivre l’efficacité de diverses interventions sur le corps. En outre, cela pourrait révéler de nouveaux modèles dans nos comportements sociaux. Ou voyez où et quand une certaine intervention thérapeutique est efficace, fournissant ainsi un modèle pour numériser le traitement préventif en santé mentale.
Digitaliser l’assistance thérapeutique
À l’instar des maladies somatiques, les algorithmes d’IA peuvent être utilisés pour évaluer le traitement des troubles mentaux, prédire l’évolution de la maladie et aider à sélectionner le parcours de traitement optimal. La création de modèles statistiques en extrayant les données des essais cliniques existants peut permettre l’identification prospective des patients susceptibles de répondre à une ligne spécifique de traitement médicamenteux.
Prédire le meilleur antidépresseur
Un exemple d’utilisation de l’apprentissage automatique estapplication d'algorithmes pour prédire l'antidépresseur spécifique ayant les meilleures chances de succès . Bien que les cliniciens ne disposent pas de mécanismes empiriquement validés pour évaluer si un patient souffrant de dépression répondra à un antidépresseur spécifique, l'efficacité du traitement peut être améliorée en associant les patients aux interventions.
En plus d'analyser les images IRMf, les visages de la psychiatrie computationnelle, les problèmes éthiques, spirituels, pratiques et technologiques. Par exemple, les énormes réserves de données extrêmement personnelles nécessaires aux algorithmes soulèvent immédiatement la question de la cybersécurité. Mais en même temps, il s'agit d'une barrière entre l'individu, les données personnelles et le consultant. Un obstacle qui peut aider à surmonter la peur de la stigmatisation et la réticence des patients à demander de l’aide.
Développement de chatbot
L’idée de créer des chatbots fournissant des services de conseil instantanés est venue en réponse au manque de thérapeutes et à l’embarras des patients. On pense que les patients, qui sont souvent réticents à révéler leurs problèmes à un thérapeute qu’ils n’ont jamais rencontré auparavant, baissent leur garde avec les outils basés sur l’IA. De plus, le coût inférieur des traitements par IA par rapport à un psychiatre ou un psychologue permet d'étendre la couverture à un cercle plus large de personnes recherchant un traitement.
Conseil virtuel
L’idée de numériser (et de simuler) les conversations entre un thérapeute et un patient remonte aux années 60. À l’époque, le laboratoire d’intelligence artificielle du MIT concevait ELIZA, le grand-père des chatbots modernes. Les progrès actuels dans le traitement du langage naturel et la popularité des smartphones sont à l'avant-garde des soins de santé mentale.
Par exemple, l'application Ginger.io propose des séances de thérapie et de coaching par vidéo et par texte. Grâce à l'analyse des évaluations passées et des données en temps réel collectées via des appareils mobiles, l'application Ginger.io peut aider les spécialistes à suivre les progrès des patients, à identifier les moments de crise et à élaborer des plans de soins personnalisés.
Un autre exemple est Woebot. Woebot est un programme informatique intégré à Facebook qui vise à numériser et reproduire les conversations entre un patient et un thérapeute. La technologie numérique de la santé vous pose des questions sur votre humeur et vos pensées. Il « écoute » ce que vous ressentez, apprend à vous connaître et vous livre outils de thérapie cognitivo-comportementale (TCC) basé sur les preuves . La première étude de contrôle randomisée avec Woebot a montré des résultats intéressants. Après seulement deux semaines, les participants ont constaté une réduction significative de dépression e anxiété.
Ellie
La prochaine génération de chatbots comportera des avatars capables de détecter des signaux non verbaux et de répondre en conséquence. Un tel thérapeute virtuel nommé Ellie est a été lancé par l'Institut des technologies créatives (TIC) de l'Université de Californie du Sud. Le but? Traitez les vétérans souffrant de dépression et du syndrome de stress post-traumatique. Ellie travaille selon différents algorithmes qui déterminent ses questions, ses mouvements et ses gestes. Le programme observe 66 points sur le visage du patient et détecte la vitesse de parole du patient ainsi que la durée des pauses. Les actions, les mouvements et le discours d'Ellie imitent ceux d'un vrai thérapeute dans la mesure où ils ne semblent pas trop humains.
Prévenir l’isolement social
Un autre problème qui peut être résolu par les chatbots basés sur l’IA est l’extrême isolement social et les difficultés à établir des relations sociales étroites entre les personnes souffrant de maladies mentales. En combinaison avec les réseaux sociaux sur Internet, ces chatbots peuvent favoriser un sentiment d’appartenance et encourager une communication positive. Le Centre national d'excellence en santé mentale des jeunes de Melbourne, en Australie, a lancé le projet Moderate Online Social Therapy (MOST). Son objectif est d'aider les jeunes à se remettre de psychose et de dépression. La technologie numérise un environnement thérapeutique où les jeunes apprennent et interagissent, et sert également de plateforme pour pratiquer des techniques thérapeutiques.
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Les développements récents suggèrent que nous serons bientôt confrontés à la révolution de l'intelligence artificielle dans santé mentale,. Et cela se traduira par un meilleur accès et de meilleurs soins à des coûts abordables. Cependant, si l’IA construit des modèles pour les troubles de santé mentale, ne construisons-nous pas également un modèle pour la normalité ? Et si oui, qui définira ce qui est « normal » et sera-t-il utilisé comme un outil ou un gourdin ?
Ce que nous devons retenir lorsque nous utilisons l’intelligence artificielle pour étudier notre cerveau, c’est que nous devons veiller à ne pas réduire la personnalité à une combinaison de facteurs quantifiables et à démystifier les troubles mentaux sans trouver de problèmes dans chaque idiosyncrasie.
Bianca Stan – Diplômé en droit, écrivain avec plusieurs livres publiés en Roumanie et journaliste pour le groupe "Anticipatia" (Bucarest). Il se concentre sur l'impact des technologies exponentielles, de la robotique militaire et de leur intersection avec les tendances mondiales, l'urbanisation et la géopolitique à long terme. Il vit à Naples.
