Un capteur détecté dans "pratiquement tous les vêtements" permet de diagnostiquer l'anxiété chez l'enfant

Communiquer ce que l'on ressent à ressentir de l'anxiété est une tâche ardue, même pour les adolescents ou les adultes plus articulés qui vivent avec des troubles anxieux. Mais pour les jeunes enfants qui n’ont peut-être pas les compétences linguistiques pour exprimer leurs émotions, décrire ce sentiment de panique est une tâche impossible. Un article publié mercredi dans PLOS One propose une solution: un capteur portable et un algorithme d'apprentissage automatique permettant de diagnostiquer l'anxiété sans entendre un seul mot. Et la meilleure partie est que toutes les parties nécessaires de cette technologie existent déjà.

La santé mentale et les troubles anxieux sont déjà notoirement difficiles à cerner chez les adolescents et les adultes. Ellen McGinnis, Ph.D., chercheuse postdoctorale au département de psychiatrie de l’Université du Vermont, ajoute que ces défis sont encore plus difficiles à diagnostiquer.

«Les jeunes enfants ont du mal à comprendre leurs propres émotions et leur langage expressif. Ils ne peuvent donc pas encore rapporter de manière fiable si ou comment ils pourraient souffrir», a-t-elle confié. Inverse.

«Par exemple, j’ai essayé d’administrer un questionnaire d’anxiété auto-déclaré destiné aux enfants de sept ans et plus faisant partie de cet échantillon de recherche. L’un des items demandait quelque chose comme «Êtes-vous nerveux?» Et 90% des enfants ont commencé à sauter en souriant."

Pour contourner cet obstacle, elle et son co-auteur Ryan McGinnis, Ph.D., ingénieur en biomédecine, également à l’Université du Vermont (et le mari d’Ellen McGinnis), ont réimaginé un capteur de mouvement typique de presque tous les smartphones, appelé micro -Système électromécanique - ou un dispositif MEMS. Ce sont des dispositifs nanométriques, qui mesurent l'accélération et la vitesse angulaire, constituent les accéléromètres de «pratiquement tous les smartphones et vêtements sur le marché», ajoute Ryan McGinnis. Lorsqu'il a attaché le dispositif MEMS à la taille de 63 enfants, dont certains avaient un trouble d'anxiété diagnostiqué cliniquement, il a constaté que ces enfants avaient tendance à bouger différemment que des contrôles sains quand ils ont été mis dans des situations stressantes.

## La «tâche du serpent»

Malheureusement, le seul moyen de concevoir et de tester un capteur d’anxiété pour les enfants est de: induire de l'anxiété. Autant dire que la tâche serpent réussit sur ce front.

Un chercheur conduit les enfants dans une pièce faiblement éclairée et leur dit: «J'ai quelque chose à vous montrer» ou «restons calmes pour qu’il ne se réveille pas», avant de tirer une feuille pour révéler un faux serpent, à quelques centimètres de leur visage. Ensuite, les chercheurs permettent aux enfants de jouer avec le serpent tout en leur assurant que tout va bien se passer.

Les enfants atteints de troubles anxieux ont déménagé le plus différemment au cours de première phase de la tâche, lorsque les chercheurs ont créé un suspense sur ce qui créait habitait derrière la feuille. Selon les données du capteur MEMS, les enfants présentant un diagnostic d'anxiété avaient tendance à se détourner de la feuille mystérieuse plus rapidement et de façon plus dramatique que les témoins en bonne santé - souvent leur tournant complètement le dos - à 180 degrés. Les enfants sans diagnostic d'anxiété ont généralement moins de 60 degrés, ce qui leur permet de garder la feuille à portée de vue.

«De nombreux troubles anxieux sont caractérisés par le souci de l’incertitude et le comportement évitant les situations incertaines», explique Ellen McGinnis. «Le fait de constater que les enfants souffrant de troubles mentaux refusaient physiquement de s’adapter à la théorie psychologique et aux rapports comportementaux d’individus souffrant d’anxiété et de dépression évitant les menaces potentielles.»

Dépistage de l'anxiété

Ryan et Ellen McGinnis ont utilisé ces données préliminaires pour construire un algorithme d'apprentissage automatique qui utilise ce mouvement de rotation et la vitesse du capteur REMS pour diagnostiquer les enfants souffrant de troubles anxieux potentiels. Jusqu'à présent, l'algorithme peut faire la distinction entre des contrôles sains et des enfants diagnostiqués avec un succès de 81%. À mesure que l'algorithme apprend de plus en plus de cas, les chercheurs espèrent que les statistiques s'amélioreront.

Ellen McGinnis appelle ces données de mouvement une «mesure objective de l'anxiété chez l'enfant» pouvant être utilisée lors des rendez-vous des pédiatres au début de leur vie. Cependant, ils ne sont pas aussi prompts à dire que cela pourrait remplacer «des entretiens psychologiques de premier ordre». Il s’agit plutôt d’un complément qui pourrait aider à identifier les enfants qui pourraient bénéficier d’un suivi auprès des psychiatres.

En ce sens, ce capteur d’anxiété et cet algorithme font partie d’une tendance diagnostique. Il est prouvé que les algorithmes sont utiles pour au moins aider à signaler les conditions alors qu’il est encore temps d’intervenir. L'Apple Watch a déjà réussi à le faire pour des problèmes cardiaques et certains cas d'I.A. les programmes sont prometteurs pour le diagnostic de la septicémie.

Néanmoins, il y a quelques inquiétudes sur la façon de classer données de mouvement surtout quand il est utilisé dans un cadre de diagnostic. Ryan McGinnis ajoute qu’il est essentiel d’intégrer «de fond en comble» des fonctions de protection de la vie privée dans le processus de collecte des données, en particulier compte tenu de la nature délicate du diagnostic de l’anxiété.

«Nous n’avons pas de bonnes réponses à ce problème pour le moment, mais notre objectif est de nous assurer que tous les enfants sont connectés au soin émotionnel et comportemental dont ils ont besoin le plus tôt possible», ajoute Ellen McGinnis. "Pour le moment, garder cette information protégée dans les systèmes de santé, comme tout autre médecin le notera, semble être un bon point de départ."