Une étude fascinante a démontré une nouvelle technique qui permet d’identifier les enfants souffrant d’anxiété et de dépression simplement en analysant leurs mouvements. À l’aide d’un algorithme d’apprentissage machine qui examine le mouvement suivi par un capteur de mouvement portable, le système est censé identifier les enfants atteints de troubles psychologiques mieux et plus rapidement que de nombreuses méthodes actuelles.
On estime qu’environ 20 % des jeunes enfants souffrent de ce que l’on appelle des » troubles intériorisants « . Ces affections peuvent inclure l’anxiété et la dépression, mais elles sont notoirement difficiles à identifier en raison des difficultés qu’éprouvent les enfants à déclarer de façon fiable leurs symptômes et de la nature souvent inobservable de ces troubles. Les troubles d’intériorisation du développement précoce chez les enfants précèdent souvent des problèmes de santé ultérieurs tels que l’abus de substances et le suicide.
« En raison de l’ampleur du problème, il faut une technologie de dépistage permettant d’identifier les enfants suffisamment tôt pour qu’ils puissent être dirigés vers les soins dont ils ont besoin « , explique Ryan McGinnis, expliquant les motivations de la recherche.
L’étude s’est concentrée sur la formation d’un algorithme d’apprentissage automatique pour distinguer les enfants souffrant d’anxiété et de dépression à partir de petits mouvements physiques. Pour ce faire, les chercheurs ont recruté 63 enfants âgés de trois à sept ans, dont environ le tiers avaient déjà reçu un diagnostic de trouble d’internalisation.
Les enfants ont été équipés de détecteurs de mouvement portables et ont ensuite été soumis à une tâche d’induction de l’humeur destinée à induire certains sentiments tels que l’anxiété. Traditionnellement, des thérapeutes hautement qualifiés observaient ces tests comportementaux et établissaient ensuite un diagnostic, mais les chercheurs soupçonnaient qu’un algorithme formé pouvait faire le même travail, et ils avaient raison.
En utilisant seulement 20 secondes de données de mouvement provenant d’un stade précoce de la tâche d’induction de l’humeur, l’algorithme a finalement pu discerner les enfants présentant des troubles d’intériorisation de ceux qui n’en présentaient pas, avec un taux de précision de 81 %.
L’algorithme était plus précis dans l’identification des troubles d’intériorisation qu’un diagnostic généré à partir de ce qu’on appelle la Liste de contrôle du comportement de l’enfant, un questionnaire rempli par les parents comprenant 120 questions relatives aux problèmes de comportement.
« Quelque chose que nous faisons habituellement avec des semaines de formation et des mois de codage peut être fait en quelques minutes de traitement avec ces instruments « , dit Ellen McGinnis, une psychologue clinicienne qui travaille sur le projet.
Les chercheurs prévoient d’affiner l’algorithme avec un plus grand nombre de sujets et d’incorporer d’autres données, comme l’analyse vocale, pour accroître la spécificité des résultats. Idéalement, le système sera en mesure de faire la distinction entre des comportements comme l’anxiété et la dépression.
À long terme, les chercheurs suggèrent que cette technologie pourrait être introduite dans les écoles pour aider à identifier rapidement les enfants qui ont besoin d’une aide spéciale, ou même utilisée dans les cliniques médicales comme évaluations standard du développement.
https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0210267#sec012
