L’IA peut prendre de meilleures décisions cliniques que les humains

Étude : L'IA peut prendre de meilleures décisions cliniques que les humains

Taux d’erreur de type I (SMD = 0) et puissance (SMD = 1 à 5) sur les différences moyennes standardisées pour chaque méthode d’analyse Remarque. CDC : double critère conservateur, SGD : descente de gradient stochastique, SVC : classificateur à vecteur de support, SMD : différence moyenne standardisée. Crédit : DOI : 10.1002/jaba.863

C’est un vieil adage : il n’y a pas de mal à obtenir un deuxième avis. Mais et si ce deuxième avis pouvait être généré par un ordinateur, en utilisant l’intelligence artificielle ? Proposerait-il de meilleures recommandations de traitement que celles proposées par votre professionnel ?

Deux chercheurs canadiens en santé mentale pensent que oui. Dans une étude publiée dans le Journal d’analyse comportementale appliquée, Marc Lanovaz de l’Université de Montréal et Kieva Hranchuk du Collège St. Lawrence, en Ontario, plaident en faveur de l’utilisation de l’IA dans le traitement des problèmes de comportement.

« Les professionnels de la santé et de l’éducation sont souvent en désaccord sur l’efficacité des interventions comportementales, ce qui peut amener les gens à recevoir un traitement inadéquat », a déclaré Lanovaz, professeur agrégé qui dirige le laboratoire de recherche comportementale appliquée à l’École de psychoéducation de l’UdeM.

Pour trouver un meilleur moyen, Lanovaz et Hranchuk, professeur de sciences du comportement et de psychologie comportementale à Saint-Laurent, ont compilé des données simulées de 1 024 personnes recevant un traitement pour des problèmes de comportement.

Les chercheurs ont ensuite comparé les conclusions du traitement tirées dans chaque cas par cinq analystes du comportement de niveau doctoral avec celles produites par un modèle informatique que les deux universitaires ont développé à l’aide de l’apprentissage automatique.

« Les cinq professionnels ne sont arrivés aux mêmes conclusions qu’environ 75 pour cent du temps », a déclaré Lanovaz. « Plus important encore, l’apprentissage automatique a produit moins d’erreurs de prise de décision que tous les professionnels. »

Compte tenu de ces résultats très positifs, la prochaine étape serait « d’intégrer nos modèles dans une application qui pourrait automatiquement prendre des décisions ou fournir des commentaires sur la progression du traitement », a-t-il ajouté.

L’objectif, selon les chercheurs, devrait être d’utiliser l’apprentissage automatique pour faciliter le travail des professionnels, et non les remplacer, tout en rendant les décisions de traitement plus cohérentes et prévisibles.

« Par exemple, les médecins pourraient un jour utiliser la technologie pour les aider à décider de poursuivre ou d’interrompre le traitement des personnes atteintes de troubles aussi variés que l’autisme, le TDAH, l’anxiété et la dépression », a déclaré Lanovaz.

« La prise de décision clinique et éducative individualisée est l’une des pierres angulaires du traitement psychologique et comportemental. Notre étude peut ainsi conduire à de meilleures options de traitement pour les millions de personnes qui reçoivent ce type de services dans le monde. »


L’IA pour aider à surveiller le comportement


Plus d’information:
Marc J. Lanovaz et al, Machine learning pour analyser des graphes à cas unique : une comparaison avec l’inspection visuelle, Journal d’analyse comportementale appliquée (2021). DOI : 10.1002 / jaba.863

Offert par l’Université de Montréal

Citation: Étude : L’IA peut prendre de meilleures décisions cliniques que les humains (2021, 10 septembre) récupéré le 10 septembre 2021 sur https://techxplore.com/news/2021-09-ai-clinical-decisions-humans.html

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