L’intelligence artificielle (IA) a récemment montré son efficacité dans le diagnostic en Médecine, notamment dans le diagnostic des tumeurs du côlon, des tumeurs de la peau, de certains troubles ophtalmologiques, etc. avec une meilleure précision que les cliniciens. En psychiatrie, de plus en plus d’études ont exploré l’IA en analysant simultanément des données d’origine différentes, symptomatologiques, biologiques, génétiques, d’imagerie… à différentes étapes du parcours de soins, ambulatoire, services hospitaliers, réseaux de soins… Par exemple, des études ont retrouvé que le « machine learning » avait une très bonne capacité (73 %) à prédire un premier épisode psychotique sur des données d’imagerie cérébrales [1de Pierrefeu A., Löfstedt T., Laidi C., Hadj-Selem F., Bourgin J., Hajek T., et al. Identifying a neuroanatomical signature of schizophrenia, reproducible across sites and stages, using machine learning with structured sparsity Acta Psychiatr Scand 2018 ;  138 (6) : 571-580 [cross-ref]

Cliquez ici pour aller à la section Références], notamment sur les données de textes lus par les sujets [2Kalanderian H., Nasrallah H.A. Artificial intelligence in psychiatry Curr Psychiatry 2019 ;  18 : 33-38

Cliquez ici pour aller à la section Références], à prédire la survenue de dépression avec une précision de 86 % à 94 % [2Kalanderian H., Nasrallah H.A. Artificial intelligence in psychiatry Curr Psychiatry 2019 ;  18 : 33-38

Cliquez ici pour aller à la section Références]. Elle peut prédire la survenue de comportements suicidaires avec une précision de 78 %, alors qu’elle était de 63 % pour les cliniciens seniors et 49 % pour les internes [3Kasthurirathne S.N., Biondich P.G., Grannis S.J., Purkayastha S., Vest J.R., Jones J.F. Identification of patients in need of advanced care for depression using data extracted from a statewide health information exchange: a machine learning approach J Med Internet Res 2019 ;  21 (7) : e13809

Cliquez ici pour aller à la section Références]. L’IA peut différencier schizophrénie et troubles bipolaires par IRM avec une précision de 88 %. En psychiatrie, légale, des algorithmes tels que OxMIV peuvent aider à évaluer le risque de comportements violents, à partir de données sociodémographiques, sociologiques, criminologiques avec une meilleure précision que les cliniciens [4Fazel S., Wolf A., Larsson H., Lichtenstein P., Mallett S., Fanshawe T.R. Identification of low risk of violent crime in severe mental illness with a clinical prediction tool (Oxford Mental Illness and Violence tool [OxMIV]): a derivation and validation study Lancet Psychiatry 2017 ;  4 (6) : 461-468 [cross-ref]

Cliquez ici pour aller à la section Références]. Des logiciels d’analyse tels que SimSensei/Multisense de l’université Southern California analysent en temps réel les expressions faciales, les attitudes posturales et les caractéristiques acoustiques pouvant identifier la souffrance psychique. L’IA peut également faciliter les tâches automatisables, aider la détection de patients à risque dans un contexte de raréfaction des professionnels de santé mentale.

Cependant, l’IA a des limites, sa précision de l’IA n’atteint pas 100 %. Par exemple, dans un autre domaine, aucun acteur du « big data » n’a su deviner les deux équipes finalistes de la Coupe du monde de 2018. Elle pose aussi beaucoup de problèmes éthiques et de protection des données. Elle ne tient pas compte du potentiel de changement naturel des individus ou aidé par les professionnels. L’IA pourra probablement aider la psychiatrie à sortir de la crise économique, démographique, éthique, mais ne suffira pas à la résoudre. Elle ne pourra notamment pas remplacer les relations interhumaines ni le rapport au monde et aux autres dans lequel chaque individu peut exercer sa liberté de façon inaliénable.