Le phénotypage numérique mobilise les nombreux capteurs du téléphone intelligent (p. ex. : accéléromètre, GPS, Bluetooth, métadonnées d’appels) pour mesurer le comportement humain au quotidien, sans interférence, et les relier à des symptômes psychiatriques ou des indicateurs de santé mentale. L’apprentissage automatique est une composante intégrale au processus de transformation de signaux bruts en information intelligible pour un clinicien. Cette approche émerge d’une volonté de caractériser le profil de symptômes et ses variations dans le temps au niveau individuel.
Ce projet consistait à prédire des variables de santé mentale (p. ex. : stress, humeur, sociabilité, hallucination) jusqu’à sept jours dans le futur à partir des données du téléphone intelligent pour des patients avec un diagnostic de schizophrénie. Le jeu de données CrossCheck, composé d’un échantillon de 62 participants, a été utilisé. Celui-ci inclut 23,551 jours de signaux du téléphone avec 29 attributs et 6364 autoévaluations de l’état mental à l’aide d’échelles ordinales à 4 ancrages.
Des modèles prédictifs ordinaux ont été employés pour générer des prédictions discrètes interprétables sur l’échelle de collecte de données. Au total, 240 modèles d’apprentissage automatique ont été entrainés, soit les combinaisons de 10 variables de santé mentale, 3 horizons temporels (même jour, prochain jour, prochaine semaine), 2 algorithmes (XGBoost, LSTM) et 4 tâches d’apprentissage (classification binaire, régression continue, classification multiclasse, régression ordinale). Les modèles ordinaux et binaires ont performé significativement au-dessus du niveau de base et des deux autres tâches avec une erreur moyenne absolue macro entre 1,436 et 0,767 et une exactitude balancée de 58% à 73%. Les résultats montrent l’effet prépondérant du débalancement des données sur la performance prédictive et soulignent que les mesures n’en tenant pas compte surestiment systématiquement la performance.
Cette analyse ancre une série de considérations plus générales quant à l’utilisation de l’intelligence artificielle en santé. En particulier, l’évaluation de la valeur clinique de solutions d’apprentissage automatique présente des défis distinctifs en comparaison aux traitements conventionnels. Le rôle grandissant des technologies numériques en santé mentale a des conséquences sur l’autonomie, l’interprétation et l’agentivité d’une personne sur son expérience. / Digital phenotyping leverages the numerous sensors of smartphones (e.g., accelerometer, GPS,
Bluetooth, call metadata) to measure daily human behavior without interference and link it to
psychiatric symptoms and mental health indicators. Machine learning is an integral component
of processing raw signals into intelligible information for clinicians. This approach emerges from
a will to characterize symptom profiles and their temporal variations at an individual level.
This project consisted in predicting mental health variables (e.g., stress, mood, sociability,
hallucination) up to seven days in the future from smartphone data for patients with a diagnosis
of schizophrenia. The CrossCheck dataset, which has a sample of 62 participants, was used. It
includes 23,551 days of phone sensor data with 29 features, and 6364 mental state self-reports
on 4-point ordinal scales.
Ordinal predictive models were used to generate discrete predictions that can be interpreted
using the guidelines from the clinical data collection scale. In total, 240 machine learning models
were trained, i.e., combinations of 10 mental health variables, 3 forecast horizons (same day, next
day, next week), 2 algorithms (XGBoost, LSTM), and 4 learning tasks (binary classification,
continuous regression, multiclass classification, ordinal regression). The ordinal and binary
models performed significantly better than the baseline and the two other tasks with a macroaveraged mean absolute error between 1.436 and 0.767 and a balanced accuracy between 58%
and 73%. Results showed a dominant effect of class imbalance on predictive performance and
highlighted that metrics not accounting for it lead to systematic overestimation of performance.
This analysis anchors a series of broader considerations about the use of artificial intelligence in
healthcare. In particular, assessing the clinical value of machine learning solutions present
distinctive challenges when compared to conventional treatments. The growing role of digital
technologies in mental health has implication for autonomy, sense-making, and agentivity over
one’s experience.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:umontreal.ca/oai:papyrus.bib.umontreal.ca:1866/33476 |
| Date | 12 1900 |
| Creators | Jean, Thierry |
| Contributors | Orban, Pierre |
| Source Sets | Université de Montréal |
| Language | fra |
| Detected Language | French |
| Type | thesis, thèse |
| Format | application/pdf |
Page generated in 0.0033 seconds