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Les modèles linguistiques de l’IA pourraient aider à diagnostiquer la schizophrénie

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Les modèles linguistiques de l’IA pourraient aider à diagnostiquer la schizophrénie


Les scientifiques de l’Institut de neurologie de l’UCL ont développé de nouveaux outils, basés sur des modèles de langage d’IA, capables de caractériser des signatures subtiles dans le discours de patients diagnostiqués avec la schizophrénie.

La recherche, publiée dans PNASvise à comprendre comment l’analyse automatisée du langage pourrait aider les médecins et les scientifiques à diagnostiquer et à évaluer les troubles psychiatriques.

Actuellement, le diagnostic psychiatrique repose presque entièrement sur la discussion avec les patients et leurs proches, avec un rôle minime pour les tests tels que les analyses de sang et les scintigraphies cérébrales.

Cependant, ce manque de précision empêche une meilleure compréhension des causes de la maladie mentale et le suivi du traitement.

Les chercheurs ont demandé à 26 participants atteints de schizophrénie et à 26 participants témoins d’effectuer deux tâches de maîtrise verbale, dans lesquelles il leur a été demandé de nommer autant de mots que possible, soit appartenant à la catégorie « animaux », soit commençant par la lettre « p », en cinq minutes. .

Pour analyser les réponses données par les participants, l’équipe a utilisé un modèle de langage d’IA qui avait été formé sur de grandes quantités de textes Internet pour représenter la signification des mots de la même manière que celle des humains. Ils ont testé si les mots dont les gens se souvenaient spontanément pouvaient être prédits par le modèle d’IA et si cette prévisibilité était réduite chez les patients atteints de schizophrénie.

Ils ont constaté que les réponses données par les participants témoins étaient en effet plus prévisibles par le modèle d’IA que celles générées par les personnes atteintes de schizophrénie, et que cette différence était plus importante chez les patients présentant des symptômes plus graves.

Les chercheurs pensent que cette différence pourrait être liée à la manière dont le cerveau apprend les relations entre les souvenirs et les idées et stocke ces informations dans ce que l’on appelle des « cartes cognitives ». Ils trouvent un soutien à cette théorie dans une deuxième partie de la même étude où les auteurs ont utilisé l’exploration cérébrale pour mesurer l’activité cérébrale dans les parties du cerveau impliquées dans l’apprentissage et le stockage de ces « cartes cognitives ».

L’auteur principal, le Dr Matthew Nour (Institut de neurologie UCL Queen Square et Université d’Oxford), a déclaré : « Jusqu’à très récemment, l’analyse automatique du langage était hors de portée des médecins et des scientifiques. Cependant, avec l’avènement de l’intelligence artificielle ( AI) modèles de langage tels que ChatGPT, cette situation est en train de changer.

« Ce travail montre le potentiel de l’application des modèles linguistiques de l’IA à la psychiatrie, un domaine médical intimement lié au langage et au sens. »

La schizophrénie est un trouble psychiatrique débilitant et courant qui touche environ 24 millions de personnes dans le monde et plus de 685 000 personnes au Royaume-Uni.

Selon le NHS, les symptômes de la maladie peuvent inclure des hallucinations, des délires, des pensées confuses et des changements de comportement.

L’équipe de l’UCL et d’Oxford prévoient désormais d’utiliser cette technologie sur un échantillon plus large de patients, dans des contextes de parole plus diversifiés, pour tester si elle pourrait s’avérer utile en clinique.

Le Dr Nour a déclaré : « Nous entrons dans une période très passionnante dans le domaine de la recherche en neurosciences et en santé mentale. En combinant des modèles de langage d’IA de pointe et une technologie de numérisation cérébrale, nous commençons à découvrir comment le sens est construit dans le cerveau, et  » Comment cela pourrait mal tourner dans les troubles psychiatriques. L’utilisation de modèles de langage d’IA en médecine suscite un énorme intérêt. Si ces outils s’avèrent sûrs et robustes, je pense qu’ils commenceront à être déployés en clinique au cours de la prochaine décennie. « 

L’étude a été financée par Wellcome.

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