L’IA peut déterminer si un patient atteint d’un cancer a besoin d’un soutien en matière de santé mentale

L’IA peut déterminer si un patient atteint d’un cancer a besoin d’un soutien en matière de santé mentale

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Des chercheurs de l’UBC et de BC Cancer ont développé un nouveau modèle d’intelligence artificielle (IA) capable de prédire avec précision si une personne recevant des soins contre le cancer aura besoin de services de santé mentale au cours de son parcours de traitement.

L'IA utilise le traitement du langage naturel et des réseaux neuronaux avancés pour analyser les notes d'un oncologue lors de son premier rendez-vous de consultation avec un patient. Bien que ces rendez-vous soient généralement fortement axés sur les antécédents médicaux et les options de traitement du patient, l'IA détecte des indices subtils cachés dans le langage médical qui suggèrent qu'un patient pourrait bénéficier d'interventions psychiatriques ou de conseil précoces.

Selon des conclusions récemment publiées dans Médecine de la communication, l'IA peut prédire avec une précision supérieure à 70 % si un patient consultera un psychiatre ou un conseiller d'ici un an. C’est la première fois que l’IA est utilisée pour prédire les résultats en matière de santé mentale à partir de documents médicaux non psychiatriques.

“Lutter contre le cancer peut être une expérience déchirante, affectant non seulement notre corps mais aussi notre esprit et nos émotions”, a déclaré le chercheur principal, le Dr John-Jose Nunez, psychiatre et chercheur clinique au Centre des troubles de l'humeur de l'UBC et au BC Cancer.

“Ces résultats démontrent l'énorme potentiel de l'IA pour agir essentiellement comme un assistant personnel pour les oncologues, améliorant les soins aux patients en aidant à identifier plus tôt les besoins en matière de santé mentale et en garantissant qu'un plus grand nombre de patients reçoivent le soutien dont ils ont besoin.”

Il a été démontré que la santé mentale a un impact profond sur les résultats du traitement et la qualité de vie des personnes atteintes de cancer. En moyenne, les patients souffrant de dépression et d’anxiété importantes ont de moins bons résultats en matière de survie. Les experts estiment que c'est parce que ces patients ont plus de difficultés à suivre les recommandations de traitement et à tolérer les effets secondaires.

L'Association canadienne d'oncologie psychosociale estime qu'environ 15 % des patients atteints de cancer ont besoin de services psychiatriques, tandis que 45 % gagneraient à consulter un conseiller. Cependant, des obstacles tels que la stigmatisation, la méconnaissance des services et les difficultés à diagnostiquer les problèmes de santé mentale peuvent empêcher les personnes d'accéder aux soins psychosociaux.

Dans une prochaine étape, le Dr Nunez espère travailler avec des oncologues et des patients pour explorer comment un tel outil d'IA pourrait être mis en œuvre pour améliorer l'accès précoce à ces services importants.

“Peut-être que l'IA incite l'oncologue à parler avec son patient des services psychiatriques, ou qu'elle pourrait déclencher l'envoi d'un courrier électronique aux patients avec une liste personnalisée des services disponibles”, a déclaré le Dr Nunez. “Il existe de nombreuses possibilités, mais il est important que nous travaillions avec les professionnels de la santé et les patients pour garantir que l'IA arrive aux gens là où ils en ont besoin.”

L’IA a été développée par une équipe interdisciplinaire possédant une expertise en informatique, en oncologie médicale et en psychiatrie. Les chercheurs ont formé et testé le modèle en utilisant les données de 59 800 patients des six sites de cancer de la Colombie-Britannique situés dans des régions géographiquement diverses de la Colombie-Britannique.

Pour protéger la confidentialité, les données des patients sont restées stockées en toute sécurité au BC Cancer et ont été présentées de manière anonyme. Contrairement aux examens des dossiers des patients par des assistants de recherche humains, la nouvelle approche de l’IA présente l’avantage supplémentaire de maintenir une confidentialité totale des dossiers des patients.

Les chercheurs ont également réalisé des progrès significatifs dans l’interprétabilité de l’IA, en développant une nouvelle technique qui leur a permis d’examiner l’intérieur du modèle pour voir comment il faisait des prédictions. Des thèmes communs sont apparus, certains mots-clés et sujets suggérant un besoin accru de services de santé mentale : antécédents familiaux de cancer, habitudes de consommation d'alcool ou de substances, et certains types de cancers agressifs et stratégies de traitement.

“Les modèles neuronaux sont communément appelés boîtes noires parce qu'il est difficile d'interpréter comment ils arrivent à une réponse”, a déclaré le co-auteur de l'étude, le Dr Raymond Ng, professeur au département d'informatique de l'UBC. “Ces techniques de pointe nous permettent de percer ces mystères pour plusieurs documents à la fois, ce qui pourrait permettre aux chercheurs et aux cliniciens de comprendre les intersections complexes de l'oncologie et de la santé mentale.”

L'équipe envisage d'étendre l'utilisation de l'outil au-delà de l'oncologie à d'autres domaines de la médecine où les facteurs psychosociaux ont un impact significatif sur les résultats pour les patients. Cela pourrait ouvrir la voie à une application plus large de l’IA dans les soins de santé, en ciblant une intervention précoce dans diverses disciplines médicales.

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