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Systèmes d’aide à la décision clinique à l’aide de l’intelligence artificielle

Étudier l'ambivalence pour favoriser la motivation 

Des études ont démontré que l’ambivalence d’une personne, c’est-à-dire le tiraillement entre son désir de changer et les motifs qui l’empêchent de le faire, a une incidence sur sa capacité à adopter des comportements plus sains. Or, les expressions non verbales fournissent des indices subtils sur l’ambivalence d’une personne, et celles-ci ne sont pas prises en compte lors d’une intervention en ligne, car il n’y pas d’être humain pour les interpréter.  

Cela pourrait changer grâce aux travaux du professeur Granger, un spécialiste en sciences des données.  Le professeur et son équipe comptent élaborer un algorithme en mesure d’interpréter le langage non verbal des utilisateurs de ces services. En détectant son ambivalence et même sa détresse ou sa démotivation, le service adapterait ses interventions de manière à ce qu’elles soient personnalisées à l’état émotif de l’utilisateur.  

Assigner un état émotif à une combinaison de données

D’ici là, il faudra d’abord passer au crible une quantité importante de données multimodales extraites de vidéos. Grâce à des modèles spécialisés en apprentissage profond, il sera possible d’assigner avec précision un état émotif à une combinaison de données provenant de diverses sources (par exemple, des images et des sons) qui regroupent, par exemple l’expression du visage, l’intonation de la voix, la gestuelle ou la posture. Il faudra aussi améliorer la performance des réseaux de neurones profonds dans la reconnaissance des expressions, car bien que ces derniers soient performants dans plusieurs types d’application, ils ont tendance à se dégrader lorsqu'il existe un nombre réduit de données et une diversité de sources. 

Le fruit de ces recherches permettra d’établir des interventions qui auront une incidence sur la modification des comportements en santé, notamment sur l’inactivité physique et la mauvaise alimentation qui représentent jusqu’à 80 % du risque de maladies chroniques non transmissibles.