L'IA et la dépression ne sont pas des mots que vous auriez associés il y a cinq ans. Aujourd'hui, cependant, la dépression intelligente gagne du terrain. Les apps de dépression IA et les traitements IA remplacent les méthodes imprécises et obsolètes de diagnostic des maladies mentales.
Et nous n'aurions pas pu choisir un meilleur moment. Aux États-Unis, plus de sept pour cent des adultes souffrent de dépression majeure. Le Institut National de la Santé Mentale ajoute que c’est le trouble mental le plus courant chez les citoyens. De plus, tout le monde n’est pas diagnostiqué à temps ni ne trouve le traitement adéquat.
Aujourd’hui, nous allons faire la lumière sur l’IA et la dépression. Vous découvrirez notamment comment la medical IA technology aide les professionnels de la santé mentale à traiter la dépression. Nous expliquerons aussi les avantages des intelligent systems dans ce domaine.
Intelligence et dépression : comment les deux s'articulent
Solutions de santé intelligentes sont de vieilles nouvelles dans l'industrie médicale. Pourtant, l'intelligence dépressive est encore en train de se former.
Nous nous sommes habitués aux analyses sanguines spéciales pour établir un diagnostic complet. Cependant, la plupart des méthodes conventionnelles n'identifient pas les troubles de l'humeur.
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Selon Southwestern Medical Center, les professeurs de psychiatrie mettent en évidence les méthodes diagnostiques suivantes :
- Examen physique
- Dépistage du questionnaire de santé du patient (PHQ-9)
- Antécédents de santé familiaux
- Discussion des symptômes.
Mais la plupart de ces procédures reposent sur un amalgame de critères subjectifs. Et c'est là qu'un biais algorithmes d'apprentissage automatique intervenir.
IA en santé mentale : principaux différenciateurs
Nous avons bâti le progrès scientifique sur l’échec. La nouvelle technologie de traitement de la dépression pourrait réduire le nombre d’échecs liés aux marqueurs de dépression. C’est pourquoi les institutions médicales se tournent vers| Évolutions de l'IA pour aider les organisations Combattre le problème. Voyons ce qui rend l'IA pour la dépression si particulière.
Accessibilité des applications
Le temps d'attente médian pour les rendez-vous physiques est environ 6 jours. Les applications d'IA dédiées à la dépression, en revanche, offrent une accessibilité 24 h/24. Par conséquent, ces applications peuvent prédire avec précision les situations d'urgence et réduire considérablement les temps d'attente. Cela signifie également que les patients reçoivent un traitement de la dépression en temps utile dans les zones isolées.
L'équipe IA en santé mentale les systèmes collectent également les informations qui leur permettent d’établir une connexion thérapeutique avec les utilisateurs et de répondre de manière appropriée. Et à mesure que la machine apprend des données, l’engagement continue de croître.
Vie privée et sécurité
Les technologies sont dépersonnalisées. Cela signifie que de nombreux patients apprécieront le niveau d'anonymat que la technologie médicale IA offre. De plus, des initiatives réglementaires comme le RGPD et le CCPA établissent des politiques de confidentialité. Le premier garde vos données de santé sensibles sûres et privées.
Stigmatisation de la santé mentale
Les individus peuvent hésiter à répondre aux questions concernant le bien-être mental. Cela est dû à la stigmatisation associée aux troubles de l'humeur. Les sentiments de peur et de honte empêchent également les patients d'obtenir l'aide dont ils ont besoin. logiciel basé sur l'IA peut détecter la détresse psychologique sans effets secondaires indésirables.
Mais cela ne signifie pas que logiciel de vision par ordinateur ou les applications IA remplaceront le traitement clinique. Les études computationnelles ont encore des limites. C’est la principale raison pour laquelle nous n’avons pas vu la prolifération des méthodes basées sur l’IA en milieu clinique.
Intelligence et dépression : limites de l'IA
Plusieurs obstacles cliniques à l'IA freinent la prise de conscience de la révolution en cours. La nature à haut risque de la médecine ne donnera jamais un contrôle total à Algorithmes de Deep-learning.
Les limitations les plus claires de l'Intelligence Artificielle pour la dépression incluent :
1. absence de réglementation
Les algorithmes propulsés par l'IA se sont avérés efficaces pour les médecins et les patients. Mais réglementer ces algorithmes est une entreprise complexe. La FDA américaine a approuvé certains algorithmes assistifs. Pourtant, aucune uniformité de directives n'est à prévoir. De plus, les praticiens n'ont pas créé de systèmes intelligents. Par conséquent, les spécialistes en informatique computationnelle pourraient ne pas être suffisamment compétents pour fournir une application de santé mentale exhaustive.
2. données fragmentées
Précision de la data dans la santé est essentiel pour produire, relier et apprendre à partir de diverses sources. Cependant, les algorithmes IA sont généralement adaptés à une clinique spécifique. Par conséquent, un autre établissement médical ne peut pas implémenter l'algorithme immédiatement. Aujourd'hui, l'industrie médicale ne dispose toujours pas d'une infrastructure de données pour gérer la validation, le déploiement et l'ajustement stable des algorithmes intelligents.
3. Manque d'expertise
La pénurie de compétences en IA entrave également l'adoption de l'intelligence artificielle et le traitement de la dépression. Les cliniciens manquent actuellement de compétences en IA et de procédures établies. Selon une enquête, seulement 3,8 % des répondants ont exploité tout le potentiel de l'IA. Le reste des répondants a critiqué les bénéfices thérapeutiques de la technologie. Cette méfiance peut être attribuée à un soupçon d'intelligence dépressive.
Maintenant que nous avons examiné les bases de la dépression liée à l'IA, passons aux cas d'usage réels.
Traitement de la dépression par IA : applications
Voici quelques exemples de technologies basées sur l'IA existantes. Toutes les applications aident les praticiens de la santé mentale et les patients à gérer la dépression. Cependant, ce ne sont pas des méthodes de traitement autonomes. Elles complètent plutôt la thérapie traditionnelle.
Modèles d'ondes cérébrales
L'activité cérébrale fait essentiellement référence à une combinaison d'ondes cérébrales. Celles-ci changent en fonction du niveau de conscience et des processus mentaux. Depuis des années, les psychiatres enregistrent l'activité cérébrale pour détecter les troubles mentaux. Cette technique est désormais connue sous le nom d'électroencéphalographie ou EEG. En 1940, les premières études sur les troubles affectifs ont révélé un nombre inattendu d'anomalies chez les patients.
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Aujourd’hui, l’Intelligence Artificielle contribue à cette méthode scientifique.
Ainsi, de nouvelles recherches prometteuses en Nature Biotechnology ont vu le jour en février. Elles montrent qu'un simple test cérébral basé sur l'IA peut prédire si un antidépresseur fonctionnera. Dans le cadre de cette étude, les participants ont reçu soit un antidépresseur prescrit, soit un placebo pendant huit semaines. Un algorithme spécial d'IA a ensuite analysé les données EEG. La plupart des participants avaient un modèle d'ondes cérébrales similaire. Cela signifie que cette partie des participants a bien répondu à l'antidépresseur.
Dans l'ensemble, les algorithmes intelligents s'avèrent plus efficaces que les facteurs cliniques. Ainsi, les médecins n'auront plus à deviner si un médicament prendra effet.
Applications IA pour la dépression et chatbots
Les options de traitement ne se limitent pas aux thérapies traditionnelles et aux médicaments. De nouvelles alternatives propulsées par l'IA offrent des méthodes plus rentables et faciles d'accès. Ainsi, les organisations peuvent utiliser des applications pour la dépression afin d'améliorer le bien-être de l'utilisateur. Le|La applications mobiles Couvre un éventail de besoins, de l'intervention directe au soutien post-traitement.
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Les chatbots, par exemple, peuvent soutenir un utilisateur en fonction de son entrée. Le logiciel utilise Traitement du Langage Naturel pour analyser les réponses, le ton et le choix des mots. Les chatbots sont d'excellentes options pour les personnes réticentes aux séances en présentiel. Replika, Woebot et Youper comptent parmi les exemples les plus marquants dans ce créneau.
Reconnaissance faciale pour la détection de la dépression
Reconnaissance faciale pour la médecine permet aux médecins de diagnostiquer des conditions génétiques, médicales et comportementales. Mais l’extraction de traits faciaux pour diagnostiquer la dépression est une approche inédite. Par conséquent, elle n’a pas encore pris de l’ampleur, mais éclaire la voie pour les chercheurs.
Ainsi, le National Center for Biotechnology Information a publié deux études sur le sujet. En avril, Des chercheurs chinois ont utilisé des réseaux neuronaux profonds pour reconnaître la dépression.
Ils ont d'abord créé un ensemble de données en demandant aux participants de réaliser des tâches d'initiation d'humeur. Ensuite, les chercheurs ont collecté du contenu audio et vidéo pour extraire des caractéristiques d'apparence en 2D et 3D avec des modèles DBN. Le résultat final de la décision provient de la combinaison des deux modèles.
En 2019, un un groupe de chercheurs a également utilisé l’IA pour évaluer les niveaux de Depression Anxiety Stress Scale (DASS). Le Facial Action Coding System a analysé les expressions faciales via une architecture non invasive unique. Les résultats sont encourageants : les chercheurs ont atteint plus de 87 % de précision pour la dépression et plus de 90 % pour le stress.
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De plus, analyse des émotions pour les troubles de l’humeur permet également une analyse en temps réel. Il aide à étiqueter et à extraire des états cognitivo-affectifs à partir des expressions faciales et de la parole humaine. Les informations peuvent également être déduites de| estimation de la pose et données physiologiques.
Reconnaissance de texte et de voix
Le texte et le langage écrit détiennent également un énorme potentiel pour l'intelligence et la dépression. Les systèmes alimentés par l'IA peuvent analyser et signaler des marqueurs linguistiques faisant référence à une instabilité émotionnelle.
Des spécialistes de IBM ont contribué à explorer les capacités de Reconnaissance IA. Pour dévoiler des motifs dans la parole, les chercheurs combinent les transcriptions et les données audio avec des approches ML. Les cliniciens peuvent utiliser cette technologie pour prédire et surveiller la schizophrénie, la manie et la dépression à l'avenir.
Prévention du suicide
Les sentiments de dépression ou de perturbation mentale peuvent déclencher des pensées suicidaires. Autrefois, la prévention du suicide reposait principalement sur l'expérience des médecins et les dossiers cliniques. Mais avec l'IA et la Big Data, les professionnels de la santé mentale détecteront les comportements suicidaires.
Ainsi, le logiciel localise des modèles pour produire des algorithmes de risque. Ces derniers peuvent ensuite prédire des épidémies de suicides et identifier les individus ou populations à risque.
Une équipe de l'University of Southern California a construit un algorithme intelligent pour étudier les connexions sociales. Le logiciel visait à identifier les individus pouvant veiller sur leurs amis. En cas d’urgence, ces sentinelles pouvaient orienter les patients vers de l’aide.
L'IA dans la technologie médicale : n'est plus un outsider
La médecine a toujours été confrontée au défi du diagnostic. Mais pour la santé mentale, les enjeux sont encore plus élevés. Un diagnostic tardif de la dépression frappe les psychiatres et conduit à des conditions de vie ou de mort.
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Cependant, les applications d'IA pour la dépression peuvent réduire le taux de dépression et améliorer la santé mentale. Et bien que l'IA et la prise en charge de la dépression n'aient pas encore développé une symbiose stable, nous avons fait un premier pas.
Ainsi, les applications mobiles mentales et les chatbots sont désormais les incarnations les plus populaires du diagnostic intelligent. La reconnaissance faciale et les motifs d'ondes cérébrales ont également montré des résultats prometteurs. Par conséquent, nous pouvons dire en toute sécurité que la psychiatrie intelligente est en route.
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