Diagnostics de précision des troubles de santé mentale à l’aide de l’apprentissage automatique
Chercheur principal : Dr Bo Cao
Affiliation : Université de l'Alberta
Début : 2024
Ce projet est dirigé par Yutong Li, étudiant diplômé de l’Université de l’Alberta.
Les troubles de santé mentale contribuent de manière significative à l’invalidité mondiale, représentant 125,3 millions d’années de vie en bonne santé perdues en 2019. Malgré leur prévalence généralisée (12 262 cas sur 100 000 personnes en 2019), les thérapies actuelles adoptent souvent une approche unique, négligeant des facteurs critiques tels que l’âge, le sexe, l’environnement et le statut socio-économique. Les chercheurs reconnaissent la nécessité de trouver des solutions personnalisées et d’être les pionniers de la santé de précision – un changement de paradigme dans le traitement de la santé mentale. Les chercheurs tirent parti de l’intelligence artificielle et des données de CanPath pour mettre au point un nouvel outil de dépistage individualisé en santé mentale. Cette approche novatrice améliore non seulement l’efficacité du traitement, mais met aussi en lumière la façon dont les antécédents personnels influent sur les résultats en matière de santé mentale, permettant d’identifier potentiellement les personnes les plus à risque de développer des troubles de santé mentale dans l’avenir.