Une avancée vers un diagnostic de la dépression plus précis grâce à l'intelligence artificielle

ParisDes chercheurs de l'Université de Technologie de Kaunas utilisent l'intelligence artificielle pour améliorer le diagnostic de la dépression. Ce nouveau système d'IA analyse à la fois les données de la parole et de l'activité cérébrale. Il affiche un taux de précision de 97,53%, surpassant les méthodes traditionnelles. Cette innovation pourrait rendre le diagnostic de la dépression plus rapide et plus simple.

Cette nouvelle approche intègre diverses technologies en collaboration.

Analyse du discours : Identifie les variations subtiles dans les schémas de parole, l’intonation et les niveaux d’énergie souvent liés à la dépression. Données EEG : Enregistre l’activité électrique cérébrale pour repérer les formes d’ondes indiquant des états dépressifs. Modèle d’apprentissage profond DenseNet-121 : Un réseau neuronal avancé utilisé pour classer les données de spectrogrammes en catégories saines ou dépressives.

Ces avancées sont prometteuses, mais elles s'accompagnent de nouveaux défis. Un problème majeur est la pénurie de jeux de données publics pour entraîner l'IA dans le domaine de la santé mentale, car les préoccupations de confidentialité rendent les gens réticents à partager leurs données. L'équipe de KTU a réussi à contourner ce problème en utilisant le jeu de données EEG de MODMA, recueilli dans des conditions contrôlées avec des participants au repos. Toutefois, il est crucial d'élargir ce jeu de données pour inclure une plus grande diversité de personnes et de contextes afin de rendre leur modèle plus fiable.

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À l'avenir, il est essentiel que le modèle explique clairement ses raisons pour les diagnostics, ce qui constitue un élément crucial de l'intelligence artificielle explicable. Sans explications claires, les médecins pourraient avoir des difficultés à accorder pleinement leur confiance aux résultats des diagnostics de l'IA. Le modèle doit non seulement être précis, mais aussi offrir une compréhension claire de son processus décisionnel.

Cette recherche ne se contente pas d'améliorer la précision des diagnostics. Elle promet des diagnostics plus rapides et fiables, pouvant soutenir le personnel médical et atténuer les stigmates liés aux évaluations de santé mentale. Avec plus d'avancées, ces systèmes d'IA pourraient également permettre des diagnostics à distance, facilitant l'accès aux soins de santé mentale pour tous.

Les outils d'IA pourraient également transformer d'autres domaines comme la finance et le droit, où il est essentiel que les gens comprennent et aient confiance dans les décisions prises par l'IA. Au fur et à mesure que l'IA progresse, elle doit être capable de traiter des informations complexes et de fournir des raisons claires pour ses conclusions afin d'être largement acceptée et utilisée.