Détours du monde

Cet algorithme peut dire si vous êtes déprimé juste à partir de vos posts Instagram

Vous ne le savez peut-être pas encore que vous êtes déprimé, mais vos photos vous trahissent.

Les médecins généralistes ne sont pas particulièrement doués pour repérer les patients souffrant de dépression. Mais une nouvelle étude suggère qu’un algorithme analysant vos photos Instagram pourrait l’être. En combinaison avec d’autres outils, comme une technologie qui pourrait détecter la dépression à partir du son de votre voix ou combien de temps vous passez dans des endroits particuliers ou ce que vous dites dans les messages texte, l’algorithme pourrait être utilisé à l’avenir pour aider les patients à comprendre qu’ils ont besoin d’aller chez le médecin et fournir plus de données pour un diagnostic.

Le nouvel outil d’apprentissage machine était correct à 70% du temps, au moins sur le petit échantillon étudié. D’autre part, une méta-analyse des études a révélé que les médecins ont correctement identifié les patients comme déprimés – sans utiliser un questionnaire ou d’autres outils de dépistage – seulement 42% du temps.

« Je pense que bientôt nous serons en mesure d’évaluer les facteurs de risque dans le comportement des gens sans leur poser de questions, simplement en fonction de ce qui se passe sur leur téléphone, de ce qu’ils disent et publient et écrivent sur Internet, et que votre médecin sera conscient qu’un algorithme est capable d’évaluer votre état de santé, par rapport à d’autres personnes qui ont été au même poste dans le passé », explique Christopher Danforth, professeur à l’Université du Vermont et l’un des co- auteurs de l’étude. « Je pense que l’avenir de cette technologie ne va pas tant remplacer le diagnostic fait par les professionnels, mais à faire en sorte que les gens soient alertés plus tôt ».

« Je pense que, dans le sens que l’apprentissage par machine peut nous aider à améliorer la vie des gens, cela me semble être un évident, tant que les gens l’acceptent. » [Photo: Christopher Danforth]

Dans l’étude, les chercheurs ont créé un algorithme qui recherchent une variété de fonctionnalités dans une publication Instagram, comme le nombre de personnes sur une photo par exemple. Ils ont formé l’algorithme en utilisant les messages des personnes de l’étude qui avaient été diagnostiqués avec une dépression et en lui demandant de comparer ces personnes avec celles qui n’étaient pas déprimées. Ensuite, ils l’ont testé en lui demandant de prédire qui était déprimé sur un nouveau groupe d’utilisateurs d’Instagram.Les personnes déprimées étaient plus susceptibles de publier des photos qui avaient une nuance plus bleue et un ton plus sombre. Les personnes en meilleure santé étaient plus susceptibles d’avoir un plus grand nombre de personnes dans leurs photos. Les personnes déprimées étaient légèrement moins susceptibles d’utiliser les filtres Instagram, et ont eu un peu moins de sympathies (bien que plus de commentaires) pour leurs messages. Comme c’est rétroactif à travers l’historique de publication d’un utilisateur, la technologie a été capable de détecter la dépression avant même que quelqu’un ne soit diagnostiqué.

L’étude a seulement examiné 166 utilisateurs d’Instagram, sans que cela ne signifie pas nécessairement que cela fonctionnerait pour tous les utilisateurs. Il est possible, par exemple, que les personnes qui souhaitent participer à l’étude et donner accès à leurs comptes ne représentent pas vraiment tous ceux qui utilisent le site. Mais c’est une indication que la technologie pourrait améliorer. Danforth envisage que quelqu’un pourrait éventuellement l’utiliser pour créer une application que les patients pourraient télécharger pour suivre leur santé mentale, ce qui pourrait leur envoyer une alerte quand il est temps d’aller voir un médecin.

« Je pense que, dans le sens où l’apprentissage par machine peut nous aider à améliorer la vie des gens, cela me semble formidable, tant que les gens y participent et ne sont pas forcés par le système d’exploitation sur leur téléphone, par exemple, pour partager ce genre de données « , dit-il.

Danforth espère maintenant étudier le potentiel d’un outil similaire pour prédire le risque de suicide. « C’est l’un des problèmes de prédiction les plus difficiles qu’il existe », dit-il. « Il y a beaucoup de facteurs de risque associés au suicide, mais les psychiatres formés, dont le travail consiste à évaluer le risque, on encore des difficultés à résoudre. Peut-être qu’il y a quelque chose dans nos médias sociaux qui pourrait être utile. »

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