Note : Rapport provenant d'une seule source ; en attente de corroboration.
Une étude financée par les Instituts nationaux de la santé (NIH) a utilisé l'intelligence artificielle (IA) pour analyser le langage des enfants concernant les événements stressants, prédisant ainsi l'apparition future de troubles dépressifs et anxieux plusieurs années avant le diagnostic. Menée par Ian H. Gotlib, docteur en philosophie, à l'Université de Stanford, cette recherche a examiné le langage utilisé lors d'entretiens avec 204 enfants âgés de 9 à 13 ans participant à l'étude Early Life Stress Study. Ces entretiens, axés sur l'exposition aux événements traumatiques tout au long de la vie, ont servi de mesures de référence avant tout diagnostic de santé mentale.
L'équipe a appliqué quatre techniques de traitement automatique du langage naturel pour détecter des caractéristiques linguistiques telles que la structure des phrases, la grammaire, la sémantique, les thèmes et les catégories de mots. Ces caractéristiques ont ensuite été modélisées afin de prédire l'évolution de la santé mentale lors d'évaluations de suivi réalisées quatre ou six ans plus tard. L'étude a révélé que ces caractéristiques linguistiques constituaient de puissants indicateurs de futurs troubles dépressifs ou anxieux, surpassant les prédictions basées sur les facteurs de risque cliniques classiques ou les données démographiques.
Selon Chase Antonacci, doctorant à l'université de Stanford et premier auteur de l'étude, les méthodes cliniques actuelles ne permettent pas de distinguer avec certitude les enfants à risque de ceux susceptibles de faire preuve de résilience après une épreuve précoce. L'analyse du langage par l'intelligence artificielle pourrait constituer un outil objectif et fondé sur les données pour identifier les enfants à risque avant l'apparition de troubles mentaux, permettant ainsi une intervention préventive durant une période critique.
Ces résultats suggèrent que des indices subtils dans le langage des enfants concernant le stress ont peut-être été négligés et pourraient permettre une évaluation précoce des risques pour la santé mentale.