L’IA peut améliorer les soins de santé mentale et compenser le manque de personnel

L’intelligence artificielle pourrait aider à améliorer les soins de santé mentale, les rendant plus efficaces, ainsi que résoudre les problèmes de personnel qui sont sur le point d’avoir un impact sur le domaine de la santé mentale au cours de la prochaine décennie. L’IA peut potentiellement dériver des modèles complexes à partir des données, des modèles que même les psychiatres et les cliniciens formés ont du mal à voir. De plus, comme le rapporte Time, l’IA pourrait aider à compenser les pénuries critiques de travailleurs de la santé mentale, offrant un soutien aux patients en dehors du temps qu’ils passent avec un clinicien.

Au cours des cinq prochaines années, il est prévu que le système de santé mentale américain pourrait manquer d’environ 15 600 psychiatres, selon une étude publiée par le National Council for Behavioral Health. Cela signifie que le temps et les ressources des cliniciens et des autres professionnels de la santé mentale seront répartis de manière très fine. Même maintenant, les cliniciens passent généralement très peu de temps avec leurs patients, voyant parfois un patient seulement une fois tous les quelques mois.

L’intelligence artificielle a récemment apporté d’énormes contributions au domaine médical, améliorant la précision du diagnostic, utilisant la vision par ordinateur pour trouver des modèles obscurs dans les images médicales, et concevant de meilleurs plans de traitement pour les patients. L’un des moyens par lesquels les soins de santé mentale diffèrent des soins de santé physique est qu’ils nécessitent un niveau élevé de perception et d’intelligence émotionnelle pour diagnostiquer et traiter les patients, mais l’IA pourrait encore avoir un effet bénéfique sur le domaine. Le pouvoir de l’apprentissage automatique pour analyser les données et extraire des modèles, y compris ceux qui sont si confus et subtils que les humains les trouvent difficiles à remarquer/interpréter, peut aider les professionnels de la santé mentale à traiter et à soutenir leurs patients.

Les techniques avancées d’analyse de données peuvent améliorer le diagnostic de certaines affections de santé mentale comme la maladie bipolaire, et plus vite le diagnostic est posé, plus vite les patients peuvent être mis sur le bon parcours de traitement. Au-delà de cela, l’intelligence artificielle peut aider les cliniciens de plusieurs autres manières, telles que permettre aux médecins d’interagir avec leurs patients à distance ou en collectant et en analysant automatiquement les données qui peuvent être utilisées pour mettre à jour les plans de traitement.

Actuellement, il existe certaines applications qui utilisent l’intelligence artificielle pour soutenir les personnes atteintes de troubles de santé mentale. Woebot, par exemple, est un chatbot qui utilise des principes dérivés de la thérapie cognitivo-comportementale pour aider les gens à suivre leur humeur et à gérer leurs modèles de pensée. Les prochaines années pourraient voir des applications beaucoup plus sophistiquées de l’intelligence artificielle dans le domaine de la santé mentale. Comme l’a expliqué le Dr Henry Nasrallah, un psychiatre au University of Cincinnati Medical Center à Time, il existe des méthodes qui peuvent être utilisées pour déduire l’état de santé mentale d’un patient, telles que le manque d’affectation du discours souvent corrélé à la dépression, ou avec un usage de mots disjoint corrélé à la schizophrénie.

Les cliniciens utilisent souvent des modèles de discours comme celui-ci pour diagnostiquer les patients, et les algorithmes d’IA peuvent potentiellement repérer des modèles si subtils que les gens ne les découvrent pas. Récemment, Peter Foltz, un professeur de recherche à l’University of Colorado Boulder, et ses collègues ont créé une application qui fait subir aux patients divers exercices verbaux, collectant des données sur leur ton et leurs affections lorsqu’ils répondent à des questions concernant leur état émotionnel et racontent des histoires. Ces données sont ensuite analysées par un système d’IA qui compare les extraits avec des extraits sonores d’une population de patients plus large afin de découvrir d’éventuels problèmes de santé mentale. Lorsqu’elle a été testée sur une population de 225 individus dans deux endroits différents, l’application a performé au moins aussi bien que les cliniciens pour détecter les symptômes des troubles ou de la détresse de santé mentale. Une reconnaissance de modèles similaire peut également être effectuée avec le langage écrit, en analysant le choix des mots et l’ordre d’utilisation des mots.

Il existe un quelques obstacles notables à la création d’outils de diagnostic de santé mentale basés sur l’IA. L’un des plus grands problèmes est que les cliniciens et les psychiatres eux-mêmes ne sont souvent pas d’accord sur les critères nécessaires pour poser un diagnostic, avec des maladies comme la dépression basées sur une variété d’échelles et de critères. D’autres problèmes comme la fiabilité douteuse des données auto-déclarées par les patients pourraient également entraver les efforts pour concevoir des outils de diagnostic d’IA. Même les chercheurs en IA et en santé mentale eux-mêmes soulignent que leurs outils ne sont pas destinés à remplacer les psychiatres humains et reconnaissent leurs limites. Cependant, à mesure que la collecte de données s’améliore et que les modèles deviennent plus sophistiqués, la fiabilité des IA de diagnostic de santé mentale peut augmenter. Enfin, en automatisant de nombreux processus chronophages avec lesquels les cliniciens doivent composer, les IA peuvent permettre aux fournisseurs de soins de santé mentale de passer plus de temps avec les patients, un objectif digne en soi.