Pourquoi anticiper une crise psychique est-il si difficile ?
Une crise psychique est un épisode grave où la santé mentale d'une personne se dégrade fortement, parfois jusqu'à l'urgence ou à l'hospitalisation. Les auteurs rappellent que repérer à temps les patients à risque peut améliorer leur prise en charge et réduire la charge et les coûts pour le système de soins.
Le problème est que les problèmes de santé mentale sont très fréquents. Relire à la main les dossiers complexes de tous les patients pour décider qui contacter en priorité n'est pas faisable en pratique.
Qu'ont fait les chercheurs ?
Ils ont développé un modèle d'apprentissage automatique, un programme qui apprend à partir de nombreuses données passées. Il utilise les dossiers médicaux électroniques pour surveiller en continu chaque patient et estimer le risque de crise psychique sur une période de 28 jours.
Ils ont ensuite mené une étude prospective de 6 mois, pour voir comment ces estimations servent dans le travail réel des équipes, c'est-à-dire dans la gestion de la charge de travail ou dans la réduction du risque de crise.
Quels résultats ont été obtenus ?
Le modèle atteint une aire sous la courbe ROC de 0,797 (1 correspondrait à la perfection). Au seuil retenu, il repère 58 % des crises, avec une spécificité de 85 %, c'est-à-dire qu'il écarte correctement 85 % des patients qui n'en font pas.
L'aire sous la courbe précision-rappel est de 0,159. Ce chiffre bas indique que, parmi les patients signalés, une part importante ne fait finalement pas de crise : il y a donc de fausses alertes. Pendant les 6 mois de suivi, les soignants ont trouvé les signalements utiles, pour gérer leur charge de travail ou pour réduire le risque de crise, dans 64 % des cas.
Les chiffres clés
- 58 %Part des crises psychiques repérées par le modèle sur 28 jours (sensibilité), avec 85 % de spécificité.
- 64 %Part des cas où les signalements ont été jugés utiles par les soignants lors de l'étude prospective de 6 mois.
- 0,797Aire sous la courbe ROC du modèle (1 = performance parfaite).
Qu'est-ce que cela change pour les patients ?
Un tel outil pourrait aider les équipes à contacter plus tôt des personnes dont la situation se détériore, avant que la crise n'éclate. Les auteurs y voient un moyen de mieux organiser les soins quand les équipes ne peuvent pas relire tous les dossiers.
Il s'agit d'un signal de vigilance, pas d'un diagnostic. La décision de rappeler un patient, de modifier un traitement ou de proposer une consultation revient toujours aux professionnels de santé.
Quelles sont les limites de cette étude ?
Le modèle se trompe : il manque 42 % des crises et déclenche des alertes qui ne sont pas suivies de crise. Les auteurs ne montrent pas que ces signalements réduisent réellement le nombre de crises ou améliorent la santé des patients. Cela reste à prouver.
Le suivi prospectif a porté sur 6 mois et s'appuie sur l'avis des soignants sur l'utilité des signalements, ce qui est un jugement et non une mesure de résultat pour les patients. Les auteurs décrivent leur travail comme une première exploration de cette question.
Quand le moral vacille : un mot sur Mima
Cette étude s'intéresse à repérer plus tôt les personnes dont la situation se dégrade. Elle reste de la recherche, et rien ne remplace le lien avec les soignants.
Mima est une app d'écoute : tu peux lui parler à tout moment, elle ne juge pas et garde une trace de ce que tu traverses, pour que tu puisses en parler à ton équipe. Elle n'est ni un soin ni une thérapie. En cas d'urgence, appelle un numéro d'urgence ou un professionnel.
Questions fréquentes
Une IA peut-elle repérer une crise psychique à l'avance ?
Dans cette étude de 2022, un modèle a signalé 58 % des crises survenues dans les 28 jours, avec 85 % de spécificité. Il se trompe aussi : certaines crises lui échappent et certaines alertes ne mènent à aucune crise.
Que sont les dossiers médicaux électroniques ?
Ce sont les dossiers numériques des patients à l'hôpital, avec leurs consultations, traitements et notes. Le modèle les analyse en continu.
Les soignants ont-ils trouvé l'outil utile ?
Lors d'un suivi de 6 mois, les signalements ont été jugés utiles pour gérer la charge de travail ou réduire le risque de crise dans 64 % des cas.
L'outil montre-t-il que les crises diminuent ?
Non. L'étude évalue l'utilité des signalements selon les soignants, pas une baisse du nombre de crises. Cela reste à démontrer.
L'étude originale
Garriga R, Mas J, Abraha S, et al. « Machine learning model to predict mental health crises from electronic health records. » Nature Medicine, 16 mai 2022. DOI : 10.1038/s41591-022-01811-5
Lire l'étude complète dans Nature MedicineCet article résume une étude scientifique et ne remplace pas un avis médical.