En analysant vos publications Facebook, cette IA lit entre les lignes pour déceler une dépression

Après l’université de l’Utah, qui a établit un lien entre le temps passé sur Facebook et l’augmentation du risque de dépression, c’est au tour des universités de Pennsylvanie et de Stonny Brook de s’intéresser au mal être 2.0. Ils tendent cependant à inverser la tendance et proposent une intelligence artificielle à même de détecter des maladies mentales comme la dépression, l’anxiété ou même le stress post-traumatique.

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Une alternative au corps médical ?

Alors que la dépression a touché près de 11,5 % des français âgés de moins de 45 ans en 2017, elle reste une maladie difficile à prévenir aussi bien qu’à traiter, particulièrement chez les jeunes.

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Cependant, cette étude parue dans Proceedings of the National Academy of Scientists pourrait, selon les chercheurs, pallier au sous-diagnostic, pouvant détecter la maladie près de trois mois avant son diagnostic par un professionnel, et s’avérant aussi performant que les questionnaires d’autoévaluation proposés actuellement par les psychiatres.

« Les contenus partagés et rédigés par les gens sur les réseaux sociaux sont des aspects difficilement accessibles en médecine et en recherche », a déclaré  H.Andrew Schwartz, un chercheur et informaticien responsable de l’enquête, qui voit en son outil une véritable alternative au diagnostic par un tiers.

 

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Une identification efficace des codes de la dépression sur les réseaux sociaux

Pour pouvoir permettre à la machine de repérer nos états d’âmes, ces chercheurs américains lui ont permis de scruter les profils Facebook de 683 volontaires, dont 114 avaient été diagnostiqués en dépression, dans le but de distinguer les profils dépressifs et non dépressifs.

Ils ont ainsi pu isoler certains comportements et marqueurs de langages représentatifs d’un trouble de la santé mentale. Parmi ces indicateurs, on trouve notamment l’utilisation récurrente de la première personne (avec les pronoms moi, je), ainsi que l’emploi d’un vocabulaire associé à la tristesse, à la solitude, à l’anxiété et à la rumination mentale. De plus, les personnes sujettes à la dépression seraient plus à même de publier des contenus conséquents, avec un supériorité de 1 424 mots par post par rapport à la moyenne.

En attendant la mise en place, des recours principalement sociaux

Si l’outil a fait ses preuves, Schwartz désire en faire une sorte de « dépistage du futur » qui pourrait ainsi redorer l’image des réseaux sociaux : « il y a une perception selon laquelle utiliser les réseaux sociaux n’est pas bon pour la santé mentale, mais cela peut s’avérer utile pour diagnostiquer, surveiller et finalement traiter », souligne-t-il.

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Si Facebook a récemment cautionné des tests d’intelligence artificielle pour prévenir les comportements suicidaires aux Etats-Unis, le réseau social compte en France sur son partenariat avec SOS amitiés ainsi que sur la vigilance au sein des cercles sociaux pour donner l’alerte en cas de comportement alarmant.