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Dépression: l'IA peut identifier les cas nécessitant un traitement


Amélioration du diagnostic de la dépression grâce à l'IA?

En utilisant une nouvelle méthode, l'intelligence artificielle peut aider à identifier les personnes à risque accru de dépression avancée. Plus de 300 millions d'adultes sont touchés par la maladie dans le monde.

La dernière étude du Regenstrief Institute aux États-Unis a révélé que l'intelligence artificielle peut identifier avec succès la dépression avancée chez l'homme. Les résultats de l'étude ont été publiés dans la revue de langue anglaise "Journal of Medical Internet Research".

Le traitement avancé de la dépression est très important

La dépression est un problème de santé mondial qui touche plus de 300 millions d'adultes. La dépression est considérée comme la cause la plus courante d'invalidité et contribue de manière significative à la charge mondiale de morbidité. Il est essentiel de diagnostiquer les personnes qui ont besoin d'un traitement avancé contre la dépression. La méthode nouvellement développée permettra à l'avenir d'identifier les patients qui ont besoin d'un traitement avancé pour la dépression.

L'IA pourrait réduire le nombre de suicides

La nouvelle méthode, qui utilise l'apprentissage automatique ou l'intelligence artificielle (IA), peut aider à réduire le nombre de personnes qui présentent des symptômes dépressifs pouvant même conduire au suicide, expliquent les chercheurs. L'Organisation mondiale de la santé (OMS) estime que près de 800 000 personnes meurent chaque année de suicide. Le suicide est la principale cause de décès chez les personnes âgées de 15 à 29 ans. La dépression grave est l'une des maladies mentales les plus courantes dans le monde. Aux États-Unis, on estime que 17,3 millions d'adultes souffrent de dépression sévère, soit environ 7,1% de tous les adultes du pays.

Signes et symptômes de la dépression

Les signes et symptômes de dépression les plus courants sont le désespoir et l'impuissance, la perte d'intérêt pour les activités quotidiennes, les troubles du sommeil, l'irritabilité, la colère, les changements d'appétit, les changements de poids, le dégoût de soi, la perte de motivation, une mauvaise concentration, un comportement imprudent, des problèmes de mémoire et des douleurs inexpliquées.

Certaines formes de dépression sont plus graves

L'étude actuelle montre une nouvelle méthode pour identifier les patients qui pourraient avoir besoin d'un traitement avancé pour la dépression. Étant donné que certaines formes de dépression sont beaucoup plus graves et nécessitent plus de soins de la part de prestataires médicaux certifiés, il est important de savoir qui est à risque, expliquent les chercheurs. Cependant, l'identification de ces personnes est extrêmement difficile. Par conséquent, ils ont développé une méthode qui peut être utilisée pour examiner un large éventail de données diagnostiques, comportementales et démographiques au niveau des patients, y compris les antécédents médicaux des visites précédentes dans les cliniques, par rapport aux informations de santé nationales. À l'aide de ces données, une technique peut maintenant être développée avec laquelle les patients qui ont besoin de soins prolongés peuvent être correctement prédits.

L'algorithme d'apprentissage automatique combine des données comportementales et cliniques. L'objectif était de développer des modèles reproductibles qui s'intègrent dans les flux de travail cliniques, expliquent les chercheurs. L'algorithme est unique en ce qu'il fournit des informations exploitables qui peuvent aider à déterminer quels patients présentent un risque plus élevé d'événements indésirables dus à la dépression.

La méthode peut être facilement intégrée aux processus de travail des hôpitaux

Il est important de développer des modèles adaptés à différents groupes de patients. Cela permet aux prestataires de soins de santé de choisir la meilleure approche de dépistage, explique le groupe de recherche. La nouvelle méthode a la capacité de prédire le besoin de traitement dans différents groupes de patients souffrant de dépression avec une précision considérable. Le groupe de recherche explique qu'il peut également être facilement intégré dans les processus de travail existants dans les hôpitaux.

IA ayant le potentiel d'améliorer le traitement de la dépression

Étant donné le nombre élevé de personnes souffrant de dépression, il est important de déterminer qui est le plus à risque d'effets indésirables, y compris le suicide. Selon le niveau de risque, il existe différents types de dépression. Par exemple, les personnes souffrant de formes légères de dépression peuvent ne pas avoir besoin de soutien et récupérer plus rapidement. En revanche, ceux qui souffrent de dépression grave peuvent avoir besoin de plus de soins que ce que proposent les soins de base. Ces personnes peuvent avoir besoin de subir des traitements supplémentaires pour améliorer leur état. Par conséquent, la nouvelle méthode peut agir comme une mesure préventive pour réduire la fréquence des événements indésirables liés à la dépression, explique l'équipe. Avec l'application correcte de la nouvelle technologie, de nombreuses personnes souffrant de dépression peuvent être traitées en conséquence, ce qui réduirait les complications graves, selon les chercheurs. (comme)

Informations sur l'auteur et la source

Ce texte correspond aux spécifications de la littérature médicale, des directives médicales et des études en cours et a été vérifié par des médecins.

Se gonfler:

  • Suranga N Kasthurirathne, Paul G Biondich, Shaun J Grannis, Saptarshi Purkayastha, Joshua R Vest, Josette F Jones: Identification des patients nécessitant des soins avancés pour la dépression à l'aide de données extraites d'un échange d'informations sur la santé à l'échelle de l'État: une approche d'apprentissage automatique, dans Journal of Medical Internet Research (requête: 21.08.2019), JMIR


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