L’IA pour prédire les résultats des antidépresseurs chez les jeunes
Des chercheurs de la Mayo Clinic ont fait un premier pas dans l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) pour prédire les résultats des antidépresseurs chez les enfants et les adolescents souffrant de troubles dépressifs majeurs.
L’IA au service des jeunes en détresses
« Ce travail préliminaire suggère que l’IA est prometteuse pour aider les décisions cliniques en informant les médecins sur la sélection du bon, de l’utilisation et de la posologie des antidépresseurs pour les enfants et les adolescents souffrant de troubles dépressifs majeurs », explique Paul Croarkin, psychiatre à la Mayo Clinic et auteur principal de cette étude. « Nous avons constaté une amélioration des prédictions des résultats du traitement dans des échantillons d’enfants et d’adolescents pour deux classes d’antidépresseurs. »
Dans cette étude, les chercheurs ont identifié la variation de six symptômes dépressifs : difficulté à s’amuser, retrait social, fatigue excessive, irritabilité, faible estime de soi et sentiments dépressifs. Ils ont évalué ces symptômes à l’aide de la Children’s Depression Rating Scale-Revised pour prédire les résultats d’une pharmacothérapie antidépressive de 10 à 12 semaines.
1- Ces six symptômes ont permis de prédire les résultats à 10 à 12 semaines après quatre à six semaines dans les ensembles de données de test de la fluoxétine, avec une précision moyenne de 73 %.
2- Les six mêmes symptômes permettaient de prédire les résultats obtenus entre 10 et 12 semaines après quatre et six semaines dans les ensembles de données de test de la duloxétine, avec une précision moyenne de 76 %.
3- Chez les patients traités par placebo, la précision de la prédiction de la réponse et de la rémission était nettement inférieure à celle des antidépresseurs, soit 67 %.
Un fort potentiel
Ces résultats montrent le potentiel de l’IA et des données des patients pour garantir que les enfants et les adolescents reçoivent un traitement qui a la plus grande probabilité d’apporter des bénéfices thérapeutiques tout en minimisant les effets secondaires, explique Arjun Athreya, chercheur à la Mayo Clinic et auteur principal de cette étude.
« Nous avons conçu l’algorithme pour qu’il imite la logique de gestion du traitement d’un clinicien à un moment intermédiaire, en fonction de son estimation de la probabilité qu’un patient bénéficie ou non d’une pharmacothérapie à la dose actuelle », explique le Dr Athreya.
« Par conséquent, il était essentiel pour moi, en tant qu’ingénieur informatique, d’intégrer et d’observer de près la pratique pour non seulement comprendre les besoins du patient, mais aussi comment l’IA peut être appliquer et utile au clinicien pour bénéficier au patient. »
Les prochaines étapes
Les résultats de cette recherche constituent une base pour de futurs travaux intégrant des informations physiologiques, des mesures basées sur le cerveau et des données pharmacogénomiques pour des approches de médecine de précision dans le traitement des jeunes souffrant de dépression. Cela améliorera la prise en charge des jeunes patients atteints de dépression et aidera les cliniciens à initier et à doser les antidépresseurs chez les patients qui en bénéficient le plus.
« Les progrès technologiques sont des outils peu étudiés qui pourraient améliorer les approches thérapeutiques », explique Liewei Wang. « Prédire les résultats chez les enfants et les adolescents traités pour une dépression est essentiel pour gérer ce qui pourrait devenir un fardeau d’une maladie à vie. »
Cette recherche a été publiée dans The Journal of Child Psychology and Psychiatry.
Source : Mayo Clinic
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