Dans l'actualité : Prédiction de la schizophrénie

Un outil d'IA permet de prédire la schizophrénie et la gravité des symptômes

Un groupe de l'Université de l'Alberta fait la une des médias après avoir publié des recherches qui mettent en évidence le développement d'un outil d'intelligence artificielle permettant de prédire la schizophrénie en analysant les scans du cerveau.

L'étude, publiée dans Nature, a été menée par Sunil Vasu Kalmady (spécialiste principal de l'apprentissage automatique, Faculté de médecine, Université de l'Alberta) sous la co-supervision de Russ Greiner (boursier et titulaire de la chaire d'IA du CIFAR à Amii, professeur d'informatique à l'Université de l'Alberta).

Il détaille un outil qui peut prédire avec succès les premiers symptômes de la schizophrénie chez les parents de personnes déjà diagnostiquées. Auparavant, l'outil avait également atteint une précision de 87 % dans la prédiction d'un diagnostic de la maladie par l'examen des scanners cérébraux.

À propos de l'outil

L'outil d'apprentissage automatique "EMPaSchiz" (Ensemble algorithm with Multiple Parcellations for Schizophrenia prediction) a été développé conjointement avec Andrew Greenshaw et Serdar Dursun (professeurs du département de psychiatrie de l'université d'Alberta), et une équipe de chercheurs du National Institute of Mental Health and Neurosciences en Inde.

En examinant les scanners cérébraux des patients, EMPaSchiz a déjà été utilisé dans une étude de 2017 pour aider à identifier des modèles multivariés plus fiables pour une prédiction précise de la schizophrénie et de la gravité de ses symptômes. L'outil pourrait fournir un moyen axé sur les données aux psychologues cliniciens et aux psychiatres pour améliorer leur diagnostic et l'évaluation des symptômes de l'état des patients.

L'outil a depuis été développé avec un algorithme d'apprentissage automatique pour prédire si un individu est atteint de schizophrénie, sur la base des caractéristiques extraites des scanners IRM. Selon l'équipe de recherche, cette recherche "démontre le potentiel des modèles de diagnostic par apprentissage automatique pour prédire la vulnérabilité indépendante de l'état, même lorsque les symptômes ne répondent pas à l'ensemble des critères du diagnostic clinique."

Comme une grande partie de la recherche en IA menée dans le domaine de la médecine de précision, cet outil est conçu pour fournir des informations et des idées afin de soutenir la prise de décision clinique et de donner aux psychiatres humains des méthodes de diagnostic et d'évaluation plus axées sur les données.

Où lire la suite

L'article a été mis en avant dans plusieurs médias, notamment :

• Psychology Today
• CTV News
• Nouvelles mondiales
• Réseaux technologiques
• Réseau d'apprentissage en psychiatrie et santé comportementale
• Université de l'Alberta
• Nouvelles médicales
• EurekAlert !
• Nouvelles du Mirage

Pour en savoir plus sur les travaux de Russ Greiner visant à faciliter le diagnostic des troubles mentaux, cliquez ici.

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