DI-UMONS : Dépôt institutionnel de l’université de Mons

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(titres de publication, de périodique et noms de colloque inclus)
2018-05-03 - Colloque/Article dans les actes avec comité de lecture - Anglais - 0 page(s)

Itani Sarah , Rossignol Mandy , Lecron Fabian , Fortemps Philippe , "Towards Sustainable Technologies for the Early Diagnosis of Mental Disorders in Children" in Symposium HERA - Transmettre un monde habitable aux générations futures : l'apport de la recherche, Mons, Belgique, 2018

  • Codes CREF : Intelligence artificielle (DI1180), Modèles mathématiques d'aide à la décision (DI1151), Informatique médicale (DI3314), Technologies de l'information et de la communication (TIC) (DI4730), Progrès technologique (DI4371)
  • Unités de recherche UMONS : Psychologie cognitive et Neuropsychologie (P325), Management de l'Innovation Technologique (F113), Mathématique et Recherche opérationnelle (F151)
  • Instituts UMONS : Institut de Recherche en Technologies de l’Information et Sciences de l’Informatique (InforTech), Institut des Sciences et Technologies de la Santé (Santé)
  • Centres UMONS : Centre de recherche interdisciplinaire en Psychophysiologie et Electrophysiologie de la cognition (CIPsE)

Abstract(s) :

(Anglais) Malgré l’évolution de la recherche médicale, le diagnostic précoce des troubles mentaux chez les jeunes reste un enjeu sociétal majeur. Ce diagnostic se base sur les plaintes rapportées par l’entourage de l’enfant concerné, étayées par l’anamnèse et par des mesures comportementales ou auto-rapportées. De fait, il est parfois difficile pour le clinicien de parvenir à un diagnostic univoque. C’est pourtant le bien-être et la santé de l’enfant qui sont en jeu avec les conséquences qui s’en suivent, de la stigmatisation à l’éventuelle thérapie médicamenteuse, dont les effets secondaires restent controversés. En exploitant les potentialités récentes de l’analyse des données (data mining), notre recherche porte sur la détection de marqueurs neuroanatomiques pour un diagnostic objectif des troubles. En particulier, l’analyse d’Images par Résonance Magnétique (IRM) permet d’identifier des régions cérébrales dont une irrégularité de fonctionnement et/ou de structure révèlerait un signe évident de pathologie. Nous envisageons de modéliser les interactions qui existent entre ces marqueurs pour proposer au clinicien un outil d’aide au diagnostic du trouble étudié. Les premiers résultats obtenus pour le Trouble du Déficit de l’Attention avec ou sans Hyperactivité (TDAH) sont prometteurs. L’interaction des sciences de données avec les Neurosciences implique un certain nombre de défis. En particulier, afin de favoriser la gouvernance participative, il est crucial que les modèles d’aide au diagnostic proposés soient lisibles et interprétables. De la sorte, les cliniciens peuvent adhérer aux modèles et aux recommandations qu’ils proposent; les patients peuvent également obtenir une justification complète et compréhensible de leur diagnostic. Si dans un premier temps, l’IRM est une méthode que nous privilégions pour sa précision afin de mieux comprendre les troubles mentaux, il convient à terme de développer une technologie alternative de diagnostic. En effet, il faut actuellement compter de longs délais d’attente avant d’accéder à un examen IRM. Par ailleurs, bien que non invasif, l’équipement pose des désagréments pour les enfants examinés, éprouvant un certain malaise face à un dispositif aussi imposant et bruyant. Une perspective de notre travail porte donc sur l’élaboration d’un équipement plus convivial pour le sujet, réduisant les effets négatifs sur l’humain avec un examen ciblé des zones cérébrales pertinentes directement sur la tête, voire à distance. Moins sophistiqué et précis que l’IRM, cet équipement procurerait néanmoins une information suffisante aux fins d’un diagnostic, tout en étant moins énergivore. C’est donc là une dimension environnementale importante que revêt notre projet. Nous espérons par ailleurs que viser une minimisation de la consommation de ressources pour l’examen favorisera la prospérité grâce à un équipement au coût abordable et de fait, à un accès démocratisé aux soins de santé.