Des scientifiques américains ont mis au point un algorithme d’apprentissage automatique capable de détecter les signes d’anxiété et de dépression chez les jeunes enfants.
Le but de ces travaux publiés dans le Journal of Biomedical and Health Informatics est de fournir un moyen rapide et facile de diagnostiquer le stress et l’anxiété chez les enfants âgés de moins de 8 ans, qui ne sont pas toujours capables d’exprimer clairement leurs émotions.
« Nous avons besoin de tests rapides et objectifs pour détecter les enfants lorsqu’ils souffrent« , estime Ellen McGinnis, psychologue clinicienne au Vermont Center for Children, Youth and Families de l’université du Vermont (Etats-Unis) et autrice principale de l’étude.
Généralement posé par des praticiens spécialisés ou le médecin généraliste, le diagnostic de troubles anxieux chez l’enfant est établi à partir de symptômes décrits par les parents et d’entretiens avec l’enfant et les médecins. Cette technique présente toutefois des limites, les symptômes physiques pouvant parfois être confondus avec des troubles psychologiques.
Ryan McGinnis, ingénieur biomédical à l’université du Vermont et co-auteur de l’étude, suggère d’utiliser l’intelligence artificielle afin de proposer un diagnostic plus rapide et plus fiable.
Une précision de 80% dans le diagnostic
Pour concevoir leur algorithme, les scientifiques ont recruté un groupe de 71 enfants âgés de trois à huit ans. Les participants ont été invités à improviser, en racontant une histoire pendant trois minutes. Leur « performance » a été sévèrement jugée, selon l’intérêt de l’histoire racontée. Pour corser le tout, un signal sonore a retenti deux fois au cours de l’exercice afin d’indiquer aux enfants combien de temps il leur restait. « La tâche est conçue pour être stressante et pour les soumettre au jugement d’une tierce personne« , explique Ellen McGinnis.
Les enfants ont également été diagnostiqués à l’aide d’une entrevue clinique structurée et d’un questionnaire rempli par leurs parents. « L’algorithme a été en mesure d’identifier les enfants ayant reçu un diagnostic de troubles anxieux 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« , affirme Ryan McGinnis.
Trois caractéristiques ont retenu l’attention des chercheurs : une voix monotone, des répétitions et une intonation plus aiguë au moment où le signal sonore se déclenche. Des critères qui, selon Ellen McGinnis, peuvent correspondre aux symptômes d’une personne souffrant de dépression.
La psychologue indique que la prochaine étape consistera à développer l’algorithme afin de concevoir un outil de dépistage universel à usage clinique, éventuellement via une application smartphone qui pourrait enregistrer et analyser les résultats en temps réel.
Source: RTBF.be
