Prédiction du trouble obsessionnel-compulsif : Importance de la conception de caractéristiques assistée par la neurobiologie et de l'apprentissage par transfert de diagnostic croisé

Résumé :

Les applications d'apprentissage automatique utilisant la neuro-imagerie offrent une approche multidimensionnelle et axée sur les données qui permet de saisir le niveau de complexité nécessaire pour aider objectivement le diagnostic et le pronostic en psychiatrie. Cependant, les modèles appris à partir de petits échantillons d'entraînement ont souvent une généralisation limitée, ce qui reste un problème pour le diagnostic automatisé de maladies mentales telles que le trouble obsessionnel-compulsif (TOC). Des études antérieures ont montré que les caractéristiques incorporant des connaissances neurobiologiques préalables du fonctionnement du cerveau et combinant des parcellations cérébrales provenant de diverses sources peuvent potentiellement améliorer la prédiction globale. Cependant, on ne sait pas si ces méthodes basées sur la connaissance peuvent fournir des performances comparables aux approches de pointe basées sur les réseaux neuronaux.