L’intelligence artificielle peut déjà diagnostiquer les dépressions mieux qu'un médecin. Et conseiller le meilleur traitement

L’intelligence artificielle (IA) est sur le point de révolutionner la façon dont nous diagnostiquons et traitons les maladies. Cela pourrait être particulièrement utile pour la dépression, car cela pourrait permettre de poser des diagnostics plus précis et de déterminer quels traitements sont les plus susceptibles de fonctionner.

Environ 20 % d’entre nous souffriront de dépression au moins une fois dans notre vie. Dans le monde, 300 millions de personnes souffrent actuellement de dépression, et 1,5 million d'Australiens sont susceptibles d'être déprimés à un moment donné. Pour cette raison, la dépression a été décrite par l’Organisation mondiale de la santé comme la principale cause de mauvaise santé dans le monde.

Alors, comment l’IA pourrait-elle exactement aider ?

La dépression peut être difficile à repérer

Malgré sa fréquence, la dépression est difficile à diagnostiquer. Si difficile, en fait, que les médecins généralistes détectent avec précision la dépression dans moins de la moitié des cas.

En effet, il n’existe pas de test unique pour détecter la dépression : les médecins utilisent les symptômes autodéclarés, des questionnaires et des observations cliniques pour poser un diagnostic. Mais les symptômes de la dépression ne sont pas les mêmes pour tout le monde. Certaines personnes dorment plus, d’autres dorment moins ; certaines personnes manquent d’énergie et d’intérêt pour les activités, tandis que d’autres peuvent se sentir tristes ou irritables.

Pour ceux qui reçoivent un diagnostic précis de dépression, il existe toute une gamme d’options de traitement, notamment la thérapie par la parole, les médicaments et un changement de mode de vie. Cependant, la réponse au traitement est différente pour chaque personne et nous n’avons aucun moyen de savoir à l’avance quels traitements fonctionneront et lesquels ne fonctionneront pas.

L’IA entraîne les ordinateurs à penser comme les humains, avec un accent particulier sur trois comportements humains : l’apprentissage, le raisonnement et l’autocorrection (pour affiner et améliorer les performances au fil du temps). L’une des branches de l’IA est l’apprentissage automatique, dont l’objectif est d’entraîner les ordinateurs à apprendre, à trouver des modèles dans les données et à faire des prédictions fondées sur les données, sans l’aide des humains.

Ces dernières années, on a assisté à une recrudescence des recherches appliquant l’IA à des maladies comme la dépression, qui peuvent être difficiles à diagnostiquer et à traiter.

Ce qu'ils ont trouvé jusqu'à présent

Les scientifiques ont comparé les diagnostics et les recommandations médicales de ChatGPT à ceux de vrais médecins avec des résultats surprenants. Lorsqu'on lui a transmis des informations sur des patients fictifs de gravité, de sexe et de statut socio-économique variés, ChatGPT a principalement recommandé une thérapie par la parole. En revanche, les médecins ont recommandé des antidépresseurs.

Les directives américaines, britanniques et australiennes recommandent la thérapie par la parole comme première option de traitement avant les médicaments.

Cela suggère que ChatGPT pourrait être plus susceptible de suivre les directives cliniques, alors que les médecins généralistes pourraient avoir tendance à prescrire de manière excessive des antidépresseurs.

ChatGPT est également moins influencé par les préjugés socio-économiques et liés au genre, tandis que les médecins sont statistiquement plus susceptibles de prescrire des antidépresseurs aux hommes, en particulier à ceux qui occupent des emplois cols bleus.

Comment la dépression affecte le cerveau

La dépression affecte des parties spécifiques du cerveau. Mes recherches ont montré que les zones du cerveau touchées par la dépression sont extrêmement similaires chez différentes personnes. À tel point que nous pouvons prédire si une personne souffre de dépression ou non avec une précision de plus de 80 % simplement en regardant ces structures cérébrales sur des IRM.

D'autres recherches utilisant des modèles d'IA avancés ont étayé cette découverte, suggérant que la structure du cerveau pourrait être une orientation utile pour le diagnostic basé sur l'IA.

Les études utilisant des données d’imagerie par résonance magnétique (IRM) sur la fonction cérébrale au repos peuvent également prédire correctement la dépression dans plus de 80 % du temps.

Cependant, la combinaison des informations fonctionnelles et structurelles de l’IRM donne la meilleure précision, prédisant correctement la dépression dans plus de 93 % des cas. Cela suggère que l’utilisation de plusieurs techniques d’imagerie cérébrale par l’IA pour détecter la dépression pourrait être la voie à suivre la plus viable.

Les outils d’IA basés sur l’IRM ne sont actuellement utilisés qu’à des fins de recherche. Mais à mesure que les examens IRM deviennent moins chers, plus rapides, il est probable que ce type de technologie fera bientôt partie de la boîte à outils de votre médecin, l’aidant à améliorer le diagnostic et les soins aux patients.

Les outils de diagnostic que vous possédez peut-être déjà

Bien que les applications d’IA basées sur l’IRM soient prometteuses, une méthode plus simple et plus facile de détection de la dépression pourrait littéralement être à portée de main.

Les appareils portables comme les montres intelligentes font l'objet d'études pour leur capacité à détecter et prédire la dépression. Les montres intelligentes sont particulièrement utiles car elles peuvent collecter une grande variété de données, notamment la fréquence cardiaque, le nombre de pas, le taux métabolique, les données sur le sommeil et les interactions sociales.

Une revue récente de toutes les études réalisées jusqu'à présent sur l'utilisation des appareils portables pour évaluer la dépression a révélé que la dépression était correctement prédite dans 70 à 89 % du temps. Puisqu’ils sont couramment utilisés et portés 24 heures sur 24, cette recherche suggère que les appareils portables pourraient fournir des données uniques qui autrement seraient difficiles à collecter.

Il existe cependant certains inconvénients, notamment le coût important des appareils intelligents qui peuvent être inaccessibles pour beaucoup de personnes. D’autres incluent la capacité remise en question des appareils intelligents à détecter des données biologiques chez les personnes de couleur et le manque de diversité dans les populations étudiées.

Des études se sont également tournées vers les réseaux sociaux pour détecter la dépression. Grâce à l’IA, les scientifiques ont prédit la présence et la gravité de la dépression à partir du langage de nos publications et de nos adhésions à la communauté sur les plateformes de réseaux sociaux. Les mots spécifiques utilisés prédisaient la dépression avec des taux de réussite allant jusqu'à 90 % en anglais et en arabe. La dépression a également été détectée avec succès à ses débuts grâce aux emojis que nous utilisons.

Prédire les réponses au traitement

Plusieurs études ont montré que la réponse au traitement antidépresseur pouvait être prédite avec une précision de plus de 70 % à partir des seuls dossiers de santé électroniques. Cela pourrait fournir aux médecins des preuves plus précises lors de la prescription de traitements médicamenteux.

En combinant les données de personnes participant à des essais sur les antidépresseurs, les scientifiques ont prédit si la prise de médicaments aiderait certains patients à entrer en rémission de la dépression.

L’IA s’avère très prometteuse dans le diagnostic et la gestion de la dépression, mais les découvertes récentes doivent être validées avant de pouvoir être utilisées comme outils de diagnostic. En attendant, les IRM, les appareils portables et les réseaux sociaux peuvent être utiles pour aider les médecins à diagnostiquer et à traiter la dépression.

Cet article a été publié initialement sur le site The conversation : cliquez ICI