Science des données : une aubaine pour la santé mentale

Si vous vous connectez à n'importe quel canal de médias sociaux en ce moment, vous remarquerez diverses citations et fils de conversation mettant en évidence, voire empathique avec ceux qui souffrent de dépression ou de problèmes de santé mentale réprimés. Bien qu'on ne sache pas combien de temps ces conversations vont se poursuivre avec la même vigueur, le fait que les gens se manifestent et reconnaissent le problème de santé mentale est globalement un pas dans la bonne direction.

En 2019, l'OMS avait estimé que 20% de la population indienne souffrirait d'un problème de santé mentale cette année. Étant donné que l'OMS n'avait pas tenu compte de l'isolement qu'apporterait le COVID-19, cette estimation est peut-être loin de la grave réalité d'aujourd'hui.

Avant d'explorer comment les problèmes de santé mentale sont diagnostiqués et traités, et pourquoi la science des données peut être son plus grand allié dans le traitement, examinons d'abord le défi auquel les médecins traitant les patients sont confrontés aujourd'hui.

Lorsqu'elle s'est ouverte sur sa lutte contre la dépression, la célèbre célébrité hollywoodienne, Anne Hathaway, a partagé avec le monde : « Je me détestais si intensément. C'était juste un état d'esprit. Je ne savais pas m'aimer. Je ne savais pas comment aimer quelqu'un. Elle n'est pas la seule. Alors que les personnes souffrant de problèmes de santé mentale à travers le monde luttent non seulement pour reconnaître les symptômes, mais aussi pour reconnaître véritablement la gravité du problème, les médecins ont souvent du mal à choisir le bon traitement.

Souvent, ce défi de ne pas avoir de voie de traitement définie entraîne l'adoption d'une voie d'essai et d'erreur, ce qui prolonge davantage le traitement d'un patient sans assurance de guérison. Cela peut être à la fois déchirant et douloureux pour le patient et incroyablement frustrant pour les médecins eux-mêmes. 5 façons dont la science des données remodèle le secteur de la santé

Pour structurer le traitement actuel et éventuellement même réduire l'écart entre le diagnostic du patient et le traitement final, les professionnels de la santé ont besoin d'une méthodologie qui peut les aider à identifier des schémas autrement difficiles à détecter. Cette voie de traitement peut être trouvée à l'aide de la science des données.

Aller de l'avant avec la science des données pour les soins de santé mentale

À l'heure actuelle, cette approche en est à son stade naissant d'adoption. Alors que les professionnels de la santé se préparent lentement mais sûrement à ce partenariat, les cyniques doutent que l'analyse des données puisse aider à traiter des problèmes de santé mentale complexes. Cependant, la majorité pense que c'est un pas dans la bonne direction.

En fait, de nombreux chercheurs pensent que les mégadonnées peuvent même mettre fin au traitement actuel, c'est-à-dire. essai et erreur. Bien qu'il n'y ait pas une seule source d'information actuellement disponible, ces chercheurs estiment qu'il existe un vaste champ d'étude dans l'utilisation de la science des données dans le domaine de la santé mentale.

Explorons comment les data scientists peuvent aider à résoudre le dilemme actuel.

La science des données utilise des méthodes et des processus scientifiques pour tirer des enseignements de données structurées et non structurées. Les scientifiques des données peuvent appliquer leurs connaissances et leurs compétences pour créer des modèles qui aideront à relier les sources de données complexes actuellement disponibles dans le domaine de la santé mentale pour arriver à des conclusions constructives.

Si ces modèles peuvent être créés pour les soins de santé mentale, cela permettra aux chercheurs d'extraire les facteurs de risque de maladie mentale, qui ne sont actuellement pas disponibles. Être en mesure d'identifier les facteurs de risque peut en outre ouvrir la voie aux médecins pour donner le bon diagnostic et le bon traitement, cartographier l'amélioration de la santé mentale et même étudier comment la maladie peut être empêchée de se produire en premier lieu.

Les mégadonnées et la science des données ont le potentiel de créer des soins personnalisés pour les patients souffrant de maladie mentale, dont l'absence crée actuellement un large fossé entre ceux qui souffrent et ceux qui se sont rétablis/ou se rétablissent. Applications d'analyse de données fascinantes dans la vie réelle

Zoom sur quelques success stories

Bien qu'il semble que le rôle de la science des données dans le développement d'une gamme de traitements pour les patients en santé mentale puisse sembler trop beau pour être vrai, de nombreuses organisations ont déjà récolté ses bénéfices en agissant sur ces théories. Les scientifiques des données de Crisis Text Line , une organisation mondiale à but non lucratif basée aux États-Unis qui dispose d'une ligne d'assistance téléphonique en cas de crise basée sur la messagerie texte, utilisent l'apprentissage automatique pour analyser les mots et les émoticônes dans les messages texte qu'ils reçoivent.

L'apprentissage automatique les aide à extraire les mots et les émoticônes qui peuvent indiquer un niveau plus élevé de tendances suicidaires ou même d'automutilation. Cela les aide en outre à hiérarchiser les patients en identifiant qui a besoin de l'aide maximale et qui doit donc être traité en premier. Pour arriver à ce stade, les data scientists de Crisis Text Lines ont analysé plus de 30 millions de textes échangés avec les utilisateurs.

L'analyse a même révélé d'autres informations telles que des cas d'anxiété maximale reçus mercredi et des cas d'automutilation survenant au maximum aux heures les plus sombres de la nuit . Dans un pays qui ne dispose pas d'un seul test ou d'un panel de tests pour identifier une éventuelle crise suicidaire, cette utilisation de l'IA par les scientifiques des données pour prévenir le suicide peut aider à sauver de nombreuses vies, aujourd'hui.

Un autre exemple qui me vient à l'esprit est 'Ellie'. En 2017, une thérapeute virtuelle nommée Ellie a été amenée à interagir et à analyser le comportement de soldats récemment revenus d'Afghanistan. Étonnamment, Ellie a réussi à découvrir plus de signes de symptômes de trouble de stress post-traumatique (SSPT) chez les soldats que le personnel d'évaluation de la santé post-déploiement lui-même.

La liste d'exemples montrant comment la science des données et l'apprentissage automatique ont permis d'obtenir des résultats exemplaires dans le domaine de la santé mentale est longue. Cependant, ces exemples continuent d'exister dans des poches. La bonne nouvelle est que les pays s'ouvrent au moins à ses possibilités. Du World Well Being Project à une application qui surveille les habitudes nocturnes pour aider les étudiants universitaires à lutter contre la dépression, ce pont de science des données est peut-être le besoin de l'heure.

Cependant, avant de signer, il serait également important de noter que la santé mentale est une gamme de services de santé extrêmement personnelle. Étant donné que la question elle-même a été stigmatisée pendant de nombreuses années, et continue de l'être dans de nombreuses régions, il existe un grave problème de confidentialité. La question de l'éthique se pose lorsque l'on évoque la possibilité d'algorithmes fournissant des diagnostics cliniques ou des recommandations.

Aujourd'hui, de nombreuses applications pour smartphones en santé mentale manquent d'une "base de preuves sous-jacente, d'un manque de crédibilité scientifique et d'une efficacité clinique limitée". Ainsi, alors que l'avenir de la science des données dans les soins de santé mentale est prometteur, nous devons faire preuve de prudence avec la bonne infrastructure et les lois en place qui protègent les patients sans compromettre leur vie privée au profit d'une aubaine potentielle.

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