L'IA pourrait détecter le TDAH chez les enfants des années avant un diagnostic

Des chercheurs ont démontré que des outils d'intelligence artificielle (IA) peuvent analyser les dossiers médicaux électroniques de routine pour évaluer avec précision le risque de développement du trouble du déficit de l'attention avec ou sans hyperactivité (TDAH) chez un enfant, bien avant qu'un diagnostic ne soit posé.

Publiée dans la revue Nature Mental Health, cette étude souligne comment des données médicales collectées lors de consultations régulières pourraient aider les professionnels de santé à identifier plus tôt les enfants nécessitant une évaluation approfondie ou un suivi spécialisé.

« Nous disposons d'une source d'information extrêmement riche dans les dossiers médicaux électroniques », explique Elliot Hill, auteur principal de l'étude et data scientist au département de biostatistiques et de bioinformatique de la faculté de médecine de l'Université Duke. « L'objectif était de déterminer si des schémas cachés dans ces données pourraient nous permettre de prédire quels enfants risquent d'être diagnostiqués avec un TDAH, bien avant que ce diagnostic ne soit généralement établi. »

Une analyse approfondie des données médicales

Pour parvenir à ces résultats, les chercheurs ont examiné les dossiers médicaux électroniques de plus de 140 000 enfants, avec et sans TDAH. Ils ont entraîné un modèle d'IA spécialisé pour analyser l'historique médical des enfants depuis leur naissance jusqu'à la petite enfance. Le modèle a appris à reconnaître des combinaisons d'événements développementaux, comportementaux et cliniques souvent présents des années avant qu'un diagnostic de TDAH ne soit posé.

Le modèle s'est avéré très précis pour estimer le risque futur de TDAH chez les enfants âgés de 5 ans et plus, avec des performances constantes quel que soit le sexe, l'origine ethnique ou le statut d'assurance des patients. Il est important de noter que cet outil ne pose pas de diagnostic. Il identifie les enfants qui pourraient bénéficier d'une attention accrue de la part de leur pédiatre ou d'une orientation plus précoce vers un spécialiste pour une évaluation du TDAH.

Un outil d'aide à la décision pour les cliniciens

« Ce n'est pas un médecin IA », précise Matthew Engelhard, co-auteur principal de l'étude et membre du département de biostatistiques et de bioinformatique de Duke. « C'est un outil conçu pour aider les cliniciens à optimiser leur temps et leurs ressources, afin que les enfants qui en ont besoin ne soient pas négligés ou doivent attendre des années pour obtenir des réponses. »

Les chercheurs soulignent que cette identification précoce pourrait conduire à un diagnostic et à une prise en charge plus précoces, ce qui est associé à de meilleurs résultats scolaires, sociaux et de santé pour les enfants atteints de TDAH. Ils insistent également sur la nécessité de mener d'autres études avant que de tels outils ne soient utilisés en milieu clinique.

L'importance d'une intervention précoce

« Les enfants atteints de TDAH peuvent rencontrer de grandes difficultés lorsque leurs besoins ne sont pas compris et que les soutiens adéquats ne sont pas mis en place », déclare Naomi Davis, auteure de l'étude et professeure associée au département de psychiatrie et de sciences du comportement de Duke. « Mettre les familles en relation avec des interventions fondées sur des preuves, en temps opportun, est essentiel pour les aider à atteindre leurs objectifs et poser les bases de leur réussite future. »

Hill et Engelhard ont également mené des recherches sur l'utilisation de modèles d'IA pour prédire les risques et les causes potentielles de troubles mentaux chez les adolescents. Cette étude a été financée par des subventions du National Institute of Mental Health et du National Center for Advancing Translational Sciences.