L'apprentissage-machine au service de la détection de troubles anxieux des adolescents
Chavanne, A.V., Paillère Martinot, M.L., Penttilä, J. et al. Anxiety onset in adolescents: a machine-learning prediction. Molecular Psychiatry 28, 639–646 (2023).
L'IA au service de la détection et de la prédiction
L’article fournit la preuve de concept que l’apprentissage-machine peut prédire comment les troubles anxieux pourraient se développer chez les adolescents à l’échelle de l’individu.
Recherche de facteurs prédictifs
Cette étude recherche des facteurs prédictifs de l’apparition de l’anxiété à l’adolescence par des méthodes originales de machine-learning. Les scores de questionnaires collectés à l’âge de 14 ans, particulièrement le neuroticisme, permettent ainsi de prédire individuellement la survenue d’anxiété clinique à l’âge de 18 ou 23 ans. De plus, les volumes des striata mesurés en IRM montrent une valeur prédictive comparable aux questionnaires pour la prédiction du trouble anxieux généralisé.
Impact sur la stratégie nationale de santé
Ces résultats ont été mis en exergue par le Haut Conseil de la Santé Publique dans son rapport sur la stratégie nationale de santé 2023-2033 (édition de mars 2023) car il met en lumière le potentiel de l’intelligence artificielle, qui « pourrait accompagner les professionnels de santé et les particuliers dans d’autres secteurs que le soin ». De nombreuses diffusions dans les médias spécialisés et grand public ont été réalisées à partir de ce travail.
