L’Albanaise qui a créé un programme d’IA pour détecter la dépression avec une précision de 99 %

Elle s’appelle Hana Selmani et est aujourd’hui considérée comme une véritable success story dans le domaine de l’intelligence artificielle, rapporte albinfo.ch.

Hana a récemment mis au point un programme capable de détecter la dépression à l’aide de l’intelligence artificielle.

Elle a suivi ses études à New York et à l’Université d’Abu Dhabi.

« Ma mentore, la professeure Mai Oudah, travaille dans le domaine de l’informatique  plus précisément dans la recherche sur le microbiome. L’étude s’articulait autour de deux questions principales : l’IA peut-elle détecter la dépression, et peut-on établir un lien entre une composante physique du corps, comme le microbiome intestinal, et une maladie mentale telle que la dépression ? Après avoir obtenu des réponses positives à ces deux questions, je me suis concentrée sur l’optimisation du programme afin qu’il soit aussi précis et efficace que possible. Le résultat final est presque parfait, avec une précision de 99 % dans la catégorisation. Le but de ce projet est de créer un outil accessible, efficace et peu coûteux. Les diagnostics psychiatriques traditionnels peuvent être onéreux et inaccessibles pour une grande partie de la population ; un outil comme celui-ci est donc nécessaire », a-t-elle déclaré.

L’étude repose sur l’utilisation de techniques d’apprentissage automatique (machine learning) pour concevoir un modèle prédictif basé sur les données du microbiome intestinal, en vue de détecter la dépression. Concrètement, cela signifie que « la machine » ou le modèle d’IA est entraîné à partir des données du microbiome : celles-ci sont étiquetées et séparées entre les microbiomes de personnes atteintes de dépression et ceux en bonne santé. Le modèle apprend ainsi à différencier les deux types de profils. Lors de la phase de test, les étiquettes sont supprimées, et le modèle doit identifier à quel groupe chaque microbiome appartient.

« Le modèle atteint une précision de 99 %, car notre programme identifie un ensemble de 30 à 50 microbes particulièrement informatifs et discriminants pour différencier les classes “dépression” et “sain”. C’est là un apport majeur, car ces microbes peuvent ensuite faire l’objet d’études biologiques pour établir un lien potentiel entre eux et la dépression. Les personnes intéressées peuvent consulter les détails techniques et les résultats dans notre article publié par Springer Nature, intitulé Using Machine Learning for Depression Detection Based on Gut Microbiome », a-t-elle ajouté