L’intelligence artificielle pour mieux intervenir en santé mentale

  • Forum
  • Le 11 mai 2018

  • Martine Letarte
L’intelligence artificielle et les mégadonnées sont porteuses d’espoir pour la recherche en santé mentale et en neurosciences.

L’intelligence artificielle et les mégadonnées sont porteuses d’espoir pour la recherche en santé mentale et en neurosciences.

En 5 secondes

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.»

Prédire les crises d’épilepsie

Elie Bou Assi, doctorant au laboratoire de Dang Khoa Nguyen, au Département de neurosciences de la Faculté de médecine de l’UdeM, utilise pour sa part l’intelligence artificielle pour anticiper les crises d’épilepsie. «Cette maladie, encore mal comprise, a de grosses répercussions sur la qualité de vie des gens atteints en raison de l’imprévisibilité des crises», dit le chercheur.

M. Bou Assi travaille avec le chien, identique à l’humain du point de vue électrophysiologique, pour enregistrer l’activité cérébrale. «Nous faisons appel aux données pour optimiser le cadre de prévision, un peu comme on le fait dans le domaine de la météo», souligne-t-il.

L’épilepsie, qui touche un pour cent de la population mondiale, est traitée actuellement par médication et par chirurgie, deux méthodes peu efficaces pour un grand nombre de patients. Les travaux d’Elie Bou Assi visent à améliorer la gestion de cette maladie.

«Arriver à prédire les crises grâce à l’intelligence artificielle pourrait vraiment changer des vies», déclare-t-il.

Cartographier l’activité cérébrale des malades

Karim Jerbi, professeur au Département de psychologie de la Faculté des arts et des sciences, utilise également l’intelligence artificielle dans son laboratoire de l’UdeM pour décoder le dysfonctionnement cérébral. Grâce à différentes techniques d’électrophysiologie cérébrale, il étudie plusieurs troubles, comme la schizophrénie.

«Il y a 21 millions de personnes qui souffrent de troubles psychotiques dans le monde et l’on peut trouver environ 5000 articles scientifiques sur le sujet dans la base de données PubMed, mais les progrès pour comprendre ce qui se passe dans le cerveau des gens atteints se font très lentement», signale M. Jerbi.

Pour tenter d’y voir plus clair, il a notamment comparé à l’aide de la magnétoencéphalographie les signaux envoyés par le cerveau de personnes schizophrènes avec ceux émis par le cerveau de gens non malades.

«L’exploration de données permet de voir où sont les différences exactement dans le réseau cérébral des individus atteints de schizophrénie comparativement aux autres personnes», explique-t-il. Une meilleure connaissance des troubles et maladies peut favoriser la mise au point de nouveaux traitements.

«L’intelligence artificielle est donc très prometteuse dans le domaine des neurosciences pour élaborer de meilleures interventions cliniques», conclut M. Jerbi.