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L'IA peut désormais détecter la dépression dans le discours d'un enfant

L'IA peut désormais détecter la dépression dans le discours d'un enfant

Une nouvelle intelligence artificielle (IA) peut désormais détecter des signes d'anxiété et de dépression dans le discours des enfants. L'algorithme d'apprentissage automatique a le potentiel de fournir un moyen efficace de diagnostiquer des conditions difficiles à détecter.

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Difficile à diagnostiquer

On estime qu'environ un enfant sur cinq souffre d'anxiété et de dépression. Cependant, les enfants de moins de huit ans ne peuvent pas articuler correctement leurs émotions, ce qui rend difficile le diagnostic pour les adultes.

«Nous avons besoin de tests rapides et objectifs pour attraper les enfants lorsqu'ils souffrent», a déclaré Ellen McGinnis, psychologue clinicienne au Vermont Center for Children, Youth and Families de l'Université du Vermont Medical Center et auteur principal de l'étude.

"La majorité des enfants de moins de huit ans ne sont pas diagnostiqués."

Lorsqu'il s'agit de troubles de santé mentale, en particulier de troubles d'intériorisation, un diagnostic précoce est essentiel. S'ils sont pris et traités alors que leur cerveau est encore en développement, les enfants ont des résultats positifs. Si, cependant, ils ne sont pas traités plus tard dans la vie, ils courent un plus grand risque de toxicomanie et de suicide.

La tâche Trèves-Stress social

Pour tester leur diagnostic de l'IA, les chercheurs ont soumis 71 enfants âgés de trois à huit ans à la tâche Trier-Social Stress. Il s'agit d'un protocole conçu pour induire un stress psychologique.

On a dit aux enfants d'improviser une histoire de trois minutes et on leur a dit qu'ils seraient jugés en fonction de son intérêt. Pendant le test, ils n'ont reçu que des commentaires neutres ou négatifs.

«La tâche est conçue pour être stressante et pour les mettre dans l’esprit que quelqu'un les jugeait», a déclaré Ellen McGinnis.

Les chercheurs ont ensuite utilisé un algorithme d'apprentissage automatique pour analyser les enregistrements audio de l'histoire de chaque enfant. Les résultats de l'IA correspondaient à ceux reçus d'un entretien clinique structuré et d'un questionnaire destiné aux parents.

"L'algorithme a été capable d'identifier les enfants avec un diagnostic de trouble d'intériorisation avec une précision de 80%, et dans la plupart des cas, cela se comparait très bien à l'exactitude de la liste de contrôle des parents", a déclaré Ryan McGinnis, ingénieur biomédical et auteur principal de l'étude de l'Université du Vermont. Et il l'a fait en quelques secondes.

Les chercheurs disent maintenant que la prochaine étape consistera à développer leur nouvel algorithme en un outil de dépistage universel à usage clinique. Il pourrait être transformé en une application pour smartphone qui pourrait à la fois enregistrer et analyser les résultats immédiatement, avertissant les parents de tout problème potentiel.

L'étude est publiée dans leJournal de l'informatique biomédicale et de la santé.


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