Intégrer l’apprentissage machine et les notions de l’intelligence artificielle à la thérapie par Avatar : vers une thérapie davantage personnalisée au bénéfice des patients

2 juin 2023, de 16h30 à 18h

Alexandre Hudon
Kingsada Phraxayavong
Stéphane Potvin
Alexandre Dumais

Communication libre (15 min)

Salle de Bal

 

La schizophrénie est une psychopathologie importante qui représente un défi clinique de taille ainsi qu’un coût sociétaire supérieur aux coûts de l’ensemble des cancers réunis ensemble. Environ 30-50% des patients qui en sont atteints sont résistants à la médication et parmi ceux-ci, environ 30% résistent aux lignes de traitements avancés. C’est dans cette optique que des traitements novateurs, comme la thérapie par Avatar pour aider les patients atteints d’hallucinations auditives réfractaires à la médication ont été développée. Il s’agit d’une thérapie immersive de 9 séances durant laquelle le patient interagit avec une représentation visuelle (un Avatar) de son hallucination auditive la plus désagréable. Cette présentation résume les avancées de projets d’intégrations de l’intelligence artificielle, notamment l’apprentissage machine et le traitement du langage naturel. À la suite d’une revue systématique démontrant que des algorithmes peuvent être utilisés pour le traitement automatisé du langage pour de petite bases de données, le classificateur Linear Support Vector Classifier fût entraîné auprès de verbatims de 35 patients ayant participés à la thérapie par Avatar entre 2017 et 2022. Puis, combiné à un algorithme de régression, le devenir de 15 patients a été prédit avec un taux de réussite de 88%. Cette approche pourra permettre de portait un regard qualitatif et quantitatif sur les processus intrinsèques de la thérapie par Avatar et éventuellement être un soutien pour les thérapeutes dans l’optique d’offrir un traitement davantage personnalisé pour améliorer le taux de succès.