L’intelligence artificielle pour mieux intervenir en santé mentale

Le 1er Symposium sur les applications de l’intelligence artificielle en médecine s’est notamment penché sur les avancées dans les domaines de la santé mentale et des neurosciences.

L’intelligence artificielle amène un tout nouveau regard sur les problèmes de santé mentale et sur différentes affections neurologiques. Trois chercheurs de l’Université de Montréal ont expliqué, au 1er Symposium sur les applications de l’intelligence artificielle en médecine, qui s’est tenu à l’UdeM les 4 et 5 mai, comment ces avancées technologiques peuvent influencer l’intervention auprès des patients.

À 40 ans, un Canadien sur deux vivra ou aura vécu un problème de santé mentale. C’est l’une des principales causes d’invalidité au Canada et l’on estime qu’elle coûte environ 51 milliards de dollars par année. Or, l’accès aux soins n’est pas toujours facile ni rapide pour ceux qui luttent contre ces problèmes. En toxicomanie, l’intervention précoce est une stratégie assez efficace, mais qui faut-il cibler au juste? C’est ce sur quoi travaille Patricia Conrod, professeure au Département de psychiatrie et d’addictologie de l’UdeM et chercheuse au CHU Sainte-Justine.

Il existe plusieurs marqueurs de risque pour prédire l’abus de substances, tels certains traits de personnalité, comme l’impulsivité et la recherche de sensations fortes, ou l’histoire individuelle. L’apprentissage machine a permis d’analyser une grande quantité de données sur des jeunes à l’âge de 14, puis de 16 ans afin de voir quels marqueurs de risque permettent de mieux prédire la consommation excessive d’alcool sur une courte période de temps (binge drinking). «Cela a confirmé que la personnalité est un prédicteur particulièrement fort», affirme Patricia Conrod.

Son équipe a ensuite recouru à des programmes de prévention pour faire de l’intervention de groupe dans des écoles, en ciblant différents types de personnalité chez les jeunes.

L’apprentissage machine est aussi utilisé pour offrir de l’information sur la manière dont les jeunes répondent à l’intervention. Les modèles informatiques permettent également de montrer les comorbidités qui viennent souvent avec l’abus de substances afin d’étendre les efforts de prévention. «C’est une preuve qu’il existe vraiment des applications de l’intelligence artificielle dans le monde réel, mentionne Patricia Conrod. Même s’il y a plusieurs inquiétudes quant à l’utilisation des données, je crois qu’on peut s’en servir de façon responsable, en respectant des lignes de conduite.»

Lire la suite sur UdeMNouvelles

Articles reliés