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Inventions de l'année 2020

Aifred Health: Psychiatrie personnalisée

08-10-2020

La cofondatrice d’Aifred Health Sonia Israel et la présidente-directrice générale de l’entreprise, Marina Massingham. Image: Creative Destruction Lab

Aifred Health veut mettre fin à la souffrance des personnes atteintes de dépression à la recherche du bon traitement.

Sonia Israel a patienté plusieurs années avant que lui soit prescrite la bonne combinaison d’antidépresseurs. Suivie à l’adolescence pour une dépression, elle a d’abord essayé de multiples traitements par essai-erreur. « Même à 15 ans, j’étais consciente que cela pouvait être mieux, se rappelle-t-elle. C’était hasardeux. On me disait : “Bonne chance, revenez nous voir dans un mois.” »

Son cas n’est pas unique. Le premier traitement essayé chez une personne atteinte de dépression majeure ne mène à une rémission qu’environ une fois sur trois. En 2016, en marge de ses études en neurosciences à l’Université McGill, Sonia Israel se lance avec des camarades de programme dans un défi inspiré en partie par son vécu : prédire dès le départ, à l’aide d’un système d’intelligence artificielle (IA), le traitement le plus efficace contre la dépression pour un patient donné, malgré les multiples visages de la maladie. « L’IA est très bonne pour repérer les patterns, les comprendre et réaliser des liens », déclare David Benrimoh, directeur scientifique d’Aifred Health, la jeune entreprise fondée dans la foulée. Le psychiatre résident a demandé s’il pouvait se joindre au projet quand il en a pris connaissance. Il croit fermement que cette technologie répond à un besoin et il n’est pas le seul : Aifred Health demeure parmi les 10 équipes encore dans la course du prestigieux concours international AI XPRIZE d’IBM Watson.

La machine ne pose aucun diagnostic ni ne suggère d’opter pour la médication. L’outil entre plutôt en jeu lorsque le patient et le médecin s’accordent pour explorer l’avenue des antidépresseurs. En plus d’indiquer les probabilités de succès des divers traitements selon son profil, l’IA ne laisse pas le patient dans le flou. L’entreprise d’une quinzaine d’employées consacre une large part de ses efforts à développer une technologie en mesure d’expliquer pourquoi les algorithmes en arrivent à ces conclusions.

L’innovation fait l’objet d’une étude de faisabilité dans le suivi d’une douzaine de patients répartis dans des hôpitaux montréalais. Au Québec, 12 % des gens de plus de 15 ans disent avoir déjà vécu une dépression majeure. Sonia Israel espère réduire le temps pendant lequel ils souffrent, cessent de travailler et retournent chez leur médecin avec peu ou pas de résultats. « Si cela aide une seule personne, je serai très heureuse. »

Comment ça marche?

  1. Par la technique d’apprentissage profond, une IA est entraînée à l’aide de données démographiques (éducation, revenu, origine ethnique, etc.) et cliniques (douleurs physiques, crises de panique, antécédents médicaux…) liées à de vastes études au sujet des troubles de l’humeur. Elle pourrait éventuellement intégrer des données d’images cérébrales et d’analyses génomiques.
  2. Le patient répond à un questionnaire chaque semaine pour savoir par exemple s’il souffre de courbatures ou s’il a des idées suicidaires.
  3. L’intelligence artificielle analyse les réponses et les symptômes déclarés en tenant compte de l’historique du patient, notamment s’il a déjà connu d’autres épisodes de dépression majeure ou consommé des psychotropes.
  4. L’IA émet les probabilités d’une rémission associée à divers traitements ou encore à la combinaison de traitements au moyen d’antidépresseurs. L’entreprise espère un jour ajouter dans l’équation des interventions comme la psychothérapie.
  5. La technologie cible les informations ou corrélations qui ont mené l’IA aux résultats présentés. Elle fournit au médecin un rapport afin qu’il puisse prendre une décision éclairée avec le patient.

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