Francisco Pereira a été l’un des orateurs du Forum Responsible AI 2025, qui s’est tenu à Lisbonne le 25 novembre, où il a abordé l’intelligence artificielle (IA) dans le domaine de la santé.
Dans le cas de la dépression, comme dans d’autres situations, « la technologie peut aider les chercheurs à comprendre pourquoi un patient diffère d’un autre, en se basant sur les données recueillies sur ce patient, comme son historique médical, ses analyses cliniques, les images de son cerveau », explique le responsable du département Machine Learning Core de l’Institut National de la Santé Mentale aux États-Unis, qui est le plus grand bailleur de fonds pour la recherche en santé mentale dans le monde.
« Mais nous n’avons pas encore les moyens d’utiliser cette information pour prévoir quel médicament aidera chaque personne. Cela reste l’objet de nombreuses recherches. Comme nous disposons de nombreux types de données sur les patients, nous espérons pouvoir les utiliser pour personnaliser le traitement de chaque personne », explique Francisco Pereira.
Il ajoute : « Ce dans quoi nous aidons le plus nos collègues, c’est dans des choses comme essayer de quantifier les aspects de ce que disent les patients. »
Par exemple, « nous travaillons avec des collègues » qui « veulent aider les parents à mieux communiquer avec les enfants en dépression et en traitement ».
En d’autres termes, « les parents peuvent se plaindre : Tu es très passif, tu ne fais rien. Et l’enfant peut dire : Vous ne comprenez rien de ce qui se passe dans ma tête », et ces collègues, indique-t-il, « ont une séquence d’étapes thérapeutiques qui fonctionnent pour aider les parents et les enfants à mieux communiquer dans ce contexte. Ils veulent comprendre ce qui se passe à mesure que le traitement progresse ».
L’objectif « est d’aider nos collègues à mieux comprendre les éléments liés au traitement en cours », ajoute-t-il.
En ce qui concerne les outils d’IA dans le domaine de la santé, il existe plusieurs applications, mais « bien peu ont été évaluées de manière formelle pour déclarer : ceci compte comme un traitement alternatif, cela fonctionne mieux », souligne Francisco Pereira.
Concernant l’utilisation de l’IA, « mon point de vue est celui d’un scientifique qui souhaite aider les personnes effectuant des recherches en santé », pour aider les scientifiques « à mieux comprendre pourquoi un traitement fonctionne ».
En fait, « notre laboratoire fonctionne sur cette base », souligne-t-il en précisant que beaucoup de ce qui est fait consiste à prendre les données que « les scientifiques parviennent à recueillir », qu’il s’agisse de questionnaires, d’IRM, ou d’autres types de données, et « essayer d’aider les gens à construire un meilleur modèle de ce qu’ils étudient ».
« C’est beaucoup l’objectif de notre groupe d’utiliser le machine learning et l’intelligence artificielle ou d’autres types de modèles probabilistes, mathématiques, pour que les scientifiques puissent poser des questions qu’ils ne pourraient pas formuler autrement », précise-t-il.
Interrogé sur l’objectif qu’il aimerait atteindre, il est catégorique : « Aider nos collègues qui étudient l’irritabilité chez les enfants à prévoir quelles choses vont plus probablement » provoquer une perte de contrôle et une montée d’irritation, se manifestant par des cris, des objets brisés, etc., en faisant allusion au Trouble Disruptif de Régulation de l’Humeur (TDDH).
« Il ne s’agit pas de prédire en soi que l’enfant a ce problème, car il est évident, mais plus d’aider les collègues à être dans une position pour aider les parents », car « nous avons des modèles qui peuvent, sur la base de questions posées régulièrement via une app, prévoir avec une certaine précision s’il y a une probabilité plus grande que l’enfant perde bientôt le contrôle », explique-t-il.
Et cela peut être utilisé pour rappeler aux parents les techniques qu’ils ont apprises avec les psychologues pour faire face à ces situations.
Concernant ce qu’il aimerait accomplir l’année prochaine en termes de recherche, Francisco Pereira affirme qu’il souhaite « voir cet essai clinique fonctionner », étant donné qu’ils travaillent encore au développement de l’intervention pilote.
« Notre groupe, Machine Learning Core, effectue l’analyse de données et les projets d’application pour plus de 40 laboratoires au NIMH. Nous développons également nos propres techniques en machine learning et statistiques pour répondre à de nouvelles questions » à l’institut et « offrons des conseils et de la formation pour les chercheurs dans tout le NIMH ».