Pendant des décennies, le diagnostic de santé mentale s’est largement appuyé sur des évaluations subjectives – de longues conversations entre médecins et patients, analysant des groupes de symptômes qui se chevauchent souvent ou se présentent de manière incohérente. Aujourd’hui, une nouvelle ère émerge, portée par le potentiel de l’intelligence artificielle à identifier des « biomarqueurs numériques » qui évaluent objectivement le bien-être mental. Ce changement pourrait révolutionner la façon dont nous comprenons et traitons des pathologies telles que la dépression, l’anxiété et même les idées suicidaires, mais il soulève également des questions cruciales sur la confidentialité et la fiabilité des évaluations technologiques.
L’essor des biomarqueurs numériques
L’idée de base est simple : nos comportements quotidiens – modèles de parole, expressions faciales, cycles de sommeil et même variabilité de la fréquence cardiaque – laissent une trace numérique que l’IA peut analyser. Des entreprises comme Deliberate AI développent déjà des outils qui utilisent ces marqueurs pour prédire les états mentaux avec une précision surprenante. Dans une étude, l’analyse par IA des signaux vocaux à elle seule a correctement identifié les symptômes dépressifs dans 79 % des cas, ce qui correspond à la précision d’une évaluation clinique traditionnelle.
Ce n’est pas seulement théorique. La Food and Drug Administration des États-Unis a récemment inclus la technologie de Deliberate AI dans un programme pilote, ouvrant potentiellement la voie à son utilisation comme critère d’évaluation dans les essais cliniques. L’attrait est clair : l’IA peut assurer une surveillance continue et en temps réel, ce qui est impossible avec des visites peu fréquentes chez le médecin. Une personne pourrait s’enregistrer quotidiennement via un chatbot, tandis que le logiciel analyse sa voix et ses expressions faciales pour détecter de subtils changements d’humeur ou de comportement.
La longue recherche de marqueurs d’objectifs
La recherche de marqueurs biologiques de la maladie mentale se poursuit depuis des décennies. Au milieu du XXe siècle, les chercheurs espéraient identifier des indicateurs objectifs grâce aux niveaux de neurotransmetteurs, aux déséquilibres hormonaux ou à l’imagerie cérébrale. Cependant, ces efforts ont toujours échoué. Thomas Insel, ancien directeur de l’Institut national de la santé mentale, a admis en 2017 que, malgré un financement de 20 milliards de dollars, son agence n’avait pas réussi à faire des progrès significatifs dans la réduction des taux de suicide ou dans l’amélioration des résultats de guérison.
L’approche numérique représente un nouvel espoir. Contrairement aux marqueurs biologiques, les empreintes numériques sont facilement accessibles via les appareils que nous utilisons déjà : les smartphones, les montres intelligentes et même les assistants vocaux. Les progrès de l’IA ont permis d’analyser ce vaste flux de données, identifiant ainsi des modèles que les humains pourraient manquer. Les chercheurs ont découvert des corrélations entre la dépression et des tons vocaux plus plats, une réduction du débit de parole et même une augmentation de l’agitation mesurée par des capteurs portables.
La promesse et le péril du diagnostic basé sur l’IA
En cas de succès, les biomarqueurs numériques pourraient personnaliser les plans de traitement et anticiper les crises avant qu’elles ne surviennent. Par exemple, l’IA pourrait détecter des changements subtils dans les schémas de parole ou les expressions faciales qui indiquent une aggravation de la dépression, permettant ainsi aux médecins d’ajuster les dosages des médicaments ou de recommander des interventions avant qu’un patient ne sombre dans un épisode grave. Certaines entreprises explorent même la prédiction du suicide basée sur l’IA, à la recherche de signes révélateurs comme une cohérence anormale du discours ou des mouvements faciaux irréguliers.
Cependant, la transition n’est pas sans risques. Les préoccupations en matière de confidentialité sont primordiales : la surveillance constante des données personnelles soulève des questions sur qui a accès à ces informations et comment elles sont utilisées. Plus fondamentalement, se pose la question de la fiabilité. Les algorithmes d’IA peuvent être biaisés et des diagnostics erronés pourraient avoir des conséquences dévastatrices. Comme l’a prévenu un chercheur : « La montre de quelqu’un peut indiquer qu’il va bien même si ce n’est pas le cas, et donc personne ne l’écoutera. »
L’avenir des soins psychiatriques
L’American Psychiatric Association aborde avec prudence l’intégration des biomarqueurs numériques, en créant un sous-comité chargé d’évaluer les technologies émergentes. L’objectif n’est pas de remplacer entièrement l’interaction humaine, mais de la compléter par des données objectives. L’association prévoit de répertorier les biomarqueurs prometteurs comme technologies « émergentes », fournissant ainsi une approbation provisoire pendant que des recherches plus approfondies sont menées.
L’issue finale reste incertaine, mais la tendance est claire : la psychiatrie entre dans une nouvelle ère, dans laquelle l’IA joue un rôle de plus en plus important dans le diagnostic et le traitement. Que cela conduise à des soins plus efficaces ou à des conséquences inattendues dépendra de la prudence avec laquelle nous aborderons les défis éthiques et pratiques à venir.
Le domaine évolue rapidement et les prochaines années détermineront si les biomarqueurs numériques deviendront un outil de diagnostic courant ou resteront une application de niche. Pour l’instant, le potentiel est indéniable, mais la nécessité d’une mise en œuvre prudente est encore plus grande.
