Les troubles neuropsychiatriques sont une des principales causes de handicap dans le monde. Selon les Nations Unies, la pandémie du COVID-19 pourrait gravement impacter la santé mentale de certaines populations incluant les enfants, les jeunes adultes et les soignants.
Malgré des progrès considérables réalisées dans la compréhension et le traitement des troubles « physiques », la prise en charge des patients souffrant de maladies « mentales » demeure encore très complexe et leur efficacité largement améliorable.
Par rapport à d’autres domaines de la médecine, l’utilisation de la Data Science et de l’intelligence artificielle restent encore peu répandues en santé mentale. Cela tient en partie au fait que les outils de machine learning et de deep learning sont traditionnellement basés sur l’utilisation de sets de données « dures ». Mais la classification et l’évaluation des troubles mentaux reposent en grande partie sur des données épisodiques et subjectives ; l’accès à des données plus objectives et continues demeure encore restreint pour construire des modèles apprenants performants.
Pour les data scientistes, l’enjeu est donc de s’assurer un accès à des sets de données qui soient riches, fiables et représentatifs de la population souffrant de troubles mentaux. C’est pourquoi il est crucial d’investir dans le développement d’outils innovants qui peuvent améliorer la qualité et la quantité des données qui sont collectées tout en prenant en compte les considérations éthiques et légales particulières pour les patients et les professionnels de la psychiatrie. Ainsi de nombreuses solutions digitales commencent à émerger et à être validées pour permettre une utilisation à large échelle générant les « datasets » nécessaires à la mise au point d’algorithmes plus fiables.
Par exemple, on peut citer l’utilisation des « chatbots » ou agents conversationnels pour la détection, le diagnostic et la prise en charge de certaines maladies mentales comme la dépression, l’anxiété, les troubles bipolaires ou les toxicomanies.
Autre exemple, le traitement du langage naturel ou « natural Langage processing » (NLP) qui analyse le contenu sur les réseaux sociaux, blogs et forums pour évaluer le comportement et suivre les émotions pour guider le diagnostic et adapter la prise en charge.
Un dernier exemple parmi les plus prometteurs, le « Digital Phenotyping » qui est l’analyse du comportement individuel basé sur les données générées lors de l’interaction entre l’humain et le digital (capteurs et logiciels). Ces données peuvent être générées de manière active ou passive. Ainsi l’objectif est d’identifier des marqueurs digitaux du comportement humain pouvant être reliés à des symptômes de troubles mentaux.
Au sein du projet de SIBIUS, spinoff de l’Institut des Sciences Cognitives de Lyon, nous développons ainsi un marqueur de la cognition qui utilise l’interaction de l’individu avec l’écran tactile lors d’un simple jeu d’exploration d’images. Cette simplicité d’utilisation permet de collecter des données fiables de manière large, et d’atteindre une masse critique nécessaire aux outils d’intelligence artificielle.
Dans ces nouvelles approches où les données personnelles de l’individu sont prises en compte, son implication qu’il soit sujet sain ou patient et celle des professionnels de santé est indispensable dès les stades de la recherche. Cette compréhension du contexte particulier des troubles mentaux est fondamentale pour l’expert en datascience afin de le guider dans la mise en œuvre de modèles d’intelligence artificielle transparents et responsables.
A propos de Sibius
Créée en 2019, SIBIUS est une startup deeptech qui développe des solutions E-santé pour améliorer le diagnostic et la prise en charge des troubles neuropsychiatriques.
Issue d’un transfert de technologie de la SATT Pulsalys, SIBIUS s’appuie sur le Digitracking, une approche brevetée d’analyse des mouvements oculaires inventée par le CNRS à l’Institut des Sciences Cognitives de Lyon. Destinée aux professionnels, la première application de SIBIUS vise à détecter de manière précoce et objective en quelques minutes les risque de troubles du neurodéveloppement dont le trouble du spectre de l’autisme.
SIBIUS réunit des spécialistes de la santé, du digital et de la Data Science. SIBIUS est lauréat du Prix innovation de la Fédération Française des hôpitaux et cliniques psychiatriques et du Healthcare Data Institute. SIBIUS est accompagnée par le Pfizer Healthcare Hub et l’iPeps, l’accélérateur dédié aux maladies du cerveau et à la santé digitale.
Contact : contact@sibius.eu / tél: 0611859231
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