Comment prédire les maladies mentales : L'avenir numérique des soins de santé mentale
Une opportunité en or cachée dans la crise de la santé mentale
La crise de la santé mentale est l'un des plus grands défis de notre époque : 11 % de la population mondiale souffre d'un problème de santé mentale, un niveau sans précédent dans l'histoire de l'humanité.1
Le déclin de la santé mentale peut être incroyablement destructeur, tant sur le plan personnel que collectif. Pour l'individu, le déclin de la santé mentale peut entraîner de graves problèmes émotionnels et physiques qui nous empêchent de profiter de la vie.
Pour la société dans son ensemble, le déclin de la santé mentale s'avère très coûteux. Actuellement, la crise de la santé mentale coûte à l'économie mondiale 2,5 billions de dollars US par an en perte de productivité - et on estime que ce chiffre atteindra 6 billions de dollars US d'ici 2027.1
Un secteur de la santé mentale d'une valeur de 397,4 milliards de dollars US s'est développé en réponse à cette situation2, fournissant une gamme d'applications et de services de conseil pour aider ceux qui luttent contre la maladie mentale. Mais bien que le marché offre de nombreuses solutions, la crise de la santé mentale continue de s'aggraver.1
Une visualisation de Global News Wire qui montre la croissance potentielle du marché mondial de la santé mentale à un taux de croissance annuel moyen de 3,4%.
Qu'est-ce qui ne va pas dans l'état actuel des soins de santé mentale ?
Avant de recevoir des soins de santé mentale, les patients doivent souvent surmonter plusieurs obstacles. Ces obstacles peuvent être tangibles, comme le manque de ressources financières ou le nombre limité de professionnels dans la région, ou intangibles, comme la stigmatisation ou les préjugés raciaux implicites.3
Nous avons tendance à éviter de faire l'effort mental de remettre en question notre statu quo, même si celui-ci a un effet négatif sur notre bien-être. Nous rationalisons souvent le déclin de notre santé mentale en nous disant que ce n'est pas si grave ou que tout le monde est stressé.
En raison de notre aversion pour le changement, les gens ont tendance à ne chercher de l'aide qu'une fois que la maladie mentale est devenue si douloureuse que le statu quo est plus pénible que d'agir. La gravité accrue du problème avant de chercher de l'aide fait qu'il est plus difficile pour les praticiens de s'attaquer aux problèmes de santé mentale.
Si l'on considère la santé mentale sous cet angle, on peut dire que le traitement de la santé mentale est fondamentalement réactif : nous avons tendance à attendre que la santé mentale se dégrade jusqu'à devenir dangereuse avant d'obtenir de l'aide. Tout comme nous n'attendons pas une crise cardiaque pour prendre soin de notre corps, nous ne devrions pas attendre les maladies mentales graves pour prendre soin de notre esprit.
De la réactivité à la proactivité : L'analyse prédictive et la science du comportement
Avec l'essor des smartphones et des smartwatches, les applications de suivi de la santé sont devenues de plus en plus puissantes et performantes. Ces applications prennent en compte d'innombrables données de santé (activité physique, fréquence cardiaque au repos, pression artérielle, etc.) et les organisent en une image informative de la santé globale.
Ces applications permettent aux utilisateurs de comprendre pleinement les tendances oscillantes de leur bien-être physique. En cas de baisse dans une catégorie, les utilisateurs - ou, de plus en plus, leurs professionnels de la santé - peuvent mettre en œuvre des techniques pour résoudre leurs problèmes de santé et prévenir des maladies plus graves.
Alors que ces applications suivent déjà des indicateurs de santé physique qui peuvent nous aider à améliorer notre santé mentale (c'est-à-dire le sommeil, l'exercice), un domaine émergent de la science des données suggère que des indicateurs plus profonds de la santé mentale pourraient bientôt être mis à notre disposition.
Selon cette étude, tout comme nos données physiques sont intégrées dans l'application de santé, notre langage et notre comportement en ligne pourraient être hautement prédictifs de notre état mental général.4
La santé mentale était autrefois examinée par le biais d'une description rétroactive. Actuellement, nous l'examinons par inférences au niveau du groupe (c'est-à-dire les tendances communes). Bientôt, nous pourrons utiliser des modèles prédictifs pour prévoir les problèmes avant qu'ils ne s'aggravent.
Découvrir les indicateurs numériques
Un langage absolument (très) dangereux :
Des études ont montré que l'utilisation d'un langage absolutiste (jamais, toujours, complètement, rien), de mots d'émotion négative et de pronoms à la première personne apparaît souvent dans le langage en ligne des personnes souffrant de troubles de l'alimentation, d'anxiété et de troubles affectifs.5 Bien qu'il s'agisse en grande partie d'une corrélation, de nombreuses données suggèrent que le langage pourrait également avoir un effet prédictif.
L'IA peut détecter des indicateurs linguistiques cachés :
Il a été démontré que le traitement avancé du langage naturel et l'apprentissage automatique permettent de prédire la gravité de la dépression et d'administrer des traitements optimaux à partir de petits morceaux de texte narratif.6
À partir d'échantillons d'écriture, le traitement du langage naturel a permis d'évaluer le risque de suicide dans les populations pédiatriques et d'identifier les caractéristiques linguistiques des premiers stades de la démence.6 Dans un cas, les chercheurs ont obtenu une précision de 71 % pour prédire la dépression post-partum en analysant les phrases liées à l'accouchement et le langage précédant l'accouchement sur les comptes Twitter des nouvelles mamans.6
Bien qu'il n'y ait pas de substitut à une consultation cohérente en personne, ces analyses linguistiques informatisées se sont révélées très efficaces pour découvrir une série de conditions psychologiques latentes grâce aux chatbots conversationnels, à l'intelligence artificielle et au traitement du langage naturel.
Comment prévenir les maladies mentales : Thérapie cognitivo-comportementale et nudges
Si nous parvenons à détecter une augmentation du langage négatif et absolutiste, nous sommes alors en mesure d'administrer des conseils personnalisés pour transformer ces schémas de pensée négatifs et autodestructeurs en schémas de pensée positifs et sains. La thérapie cognitivo-comportementale, qui se concentre sur l'identification, la remise en question et le remplacement des schémas de pensée négatifs, est une technique remarquable à cet égard.
Scénario : L'analyse prédictive dans votre poche
Par exemple, si votre téléphone détecte que vous utilisez un langage plus négatif ou absolutiste sur les médias sociaux, il envoie une notification push qui vous fournit des stratégies d'auto-explication, des habitudes quotidiennes ou des mots d'encouragement qui vous aident à corriger ce comportement avant qu'il ne devienne incontrôlable.
Si les données suggèrent que votre situation pourrait être grave, l'application pourrait administrer des "nudges" qui augmentent la visibilité des options disponibles pour obtenir de l'aide. Si vous l'autorisez, l'application pourrait également contacter votre médecin ou un membre de votre famille en cas de besoin, comme c'est le cas pour les applications de santé physique.
Associée à des incitations efficaces à adopter des comportements sains, l'application d'une thérapie cognitivo-comportementale fondée sur les données pourrait rompre avec le modèle des soins de santé mentale réactifs, car nous pouvons nous attaquer aux pensées négatives dès que nous constatons un ralentissement dans les données linguistiques.
Comment nous construisons l'avenir des soins de santé mentale
Alors que la recherche sur l'analyse prédictive de la santé mentale est encore émergente, les praticiens ont déjà commencé à en appliquer les techniques avec succès pour soulager un grand nombre de problèmes de santé mentale. Ici, au Decision Lab, nous avons collaboré au développement de Hikai, une plateforme de santé mentale alimentée par l'IA. À l'aide d'un chatbot conversationnel, Hikai s'appuie sur la thérapie cognitivo-comportementale pour améliorer la santé mentale sur le lieu de travail. Au sein d'un groupe pilote, 71 % des participants se sont sentis plus impliqués dans leur travail, tandis que 82 % ont trouvé que cela les avait aidés à réduire leur niveau de stress de manière significative. Pour en savoir plus, consultez notre étude de cas ici.
Le Decision Lab est un cabinet de conseil comportemental qui utilise la science pour faire avancer le bien social. La crise de la santé mentale est l'un des plus grands défis mondiaux, et la combinaison de données intelligentes avec la science du comportement pourrait constituer un grand pas dans la bonne direction. Nous travaillons depuis longtemps avec des organisations de santé mentale de premier plan pour développer des solutions innovantes, empathiques et évolutives en matière de santé mentale. Si vous souhaitez vous attaquer ensemble à la crise de la santé mentale, contactez-nous.
References
- Auxier, B., Wescott, K. et Bucaille, A. (2021, 1er décembre). La santé mentale devient mobile : Le marché des applications de santé mentale va continuer à croître. Deloitte Insights. Consulté le 24 mai 2022 sur le site https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/pt/Documents/technology-media-telecommunications/TMTPredictions/tmt-predictions-2022/Healthcare_estudo_completo_Mental-health.pdf
- MarketWatch. (2022, 16 mars). Statistiques de croissance du marché de la santé mentale 2022, tendances de l'industrie, taille, part, stratégies commerciales, données des principaux pays, analyse des acteurs, état de la demande et prévisions 2030. MarketWatch. Consulté le 24 mai 2022 sur https://www.marketwatch.com/press-release/mental-health-market-growth-statistics-2022-industry-trends-size-share-business-strategies-top-countries-data-players-analysis-demand-status-and-forecast-2030-2022-03-16
- Solutions sociales. (2022, 4 mai). Les 5 principaux obstacles à l'accès aux soins de santé mentale. Social Solutions. Consulté le 24 mai 2022, à l'adresse suivante : https://www.socialsolutions.com/blog/barriers-to-mental-healthcare-access/
- Hahn, T., Nierenberg, A. A., & Whitfield-Gabrieli, S. (2016). L'analyse prédictive en santé mentale : Applications, lignes directrices, défis et perspectives. Molecular Psychiatry, 22(1), 37-43. https://doi.org/10.1038/mp.2016.201
- Al-Mosaiwi, M. et Johnstone, T. (2019). Dans un état absolu : L'utilisation élevée de mots absolutistes est un marqueur spécifique à l'anxiété, à la dépression et aux idées suicidaires. Clinical Psychological Science, 7(3), 636-637. https://doi.org/10.1177/2167702619843297
- Conway, M. et O'Connor, D. (2016). Médias sociaux, Big Data et santé mentale : Avancées actuelles et implications éthiques. Current Opinion in Psychology, 9, 77-82. https://doi.org/10.1016/j.copsyc.2016.01.004
About the Authors
Triumph Kerins
Triumph est passionné par la compréhension de l'influence du comportement humain sur notre monde. Qu'il s'agisse de macroéconomie mondiale ou de réseaux neuronaux, il est fasciné par le fonctionnement des systèmes complexes et par la façon dont notre propre comportement peut contribuer à créer, à maintenir et à briser ces systèmes. Il poursuit actuellement un baccalauréat en économie et en psychologie à l'Université McGill, tentant de concevoir une approche interdisciplinaire pour mieux comprendre toutes les bizarreries qui font de nous des êtres humains. Il a de l'expérience en consultation à but non lucratif, en journalisme et en recherche. En dehors du travail, vous pouvez trouver Triumph en train de jouer de la guitare basse, de jardiner ou de jouer au basket-ball.
Dr. Sekoul Krastev
Sekoul est cofondateur et directeur général du Decision Lab. Il est l'auteur du best-seller Intention, un livre qu'il a écrit avec Wiley sur l'application consciente de la science comportementale dans les organisations. Scientifique de la décision, titulaire d'un doctorat en neurosciences de la décision de l'Université McGill, les travaux de M. Sekoul ont été publiés dans des revues à comité de lecture et ont été présentés lors de conférences dans le monde entier. Auparavant, Sekoul a conseillé la direction sur la stratégie d'innovation et d'engagement au Boston Consulting Group, ainsi que sur la stratégie des médias en ligne à Google. Il s'intéresse de près aux applications des sciences du comportement aux nouvelles technologies et a publié des articles sur ces sujets dans des revues telles que le Huffington Post et Strategy & Business.
Sarah Chudleigh
Sarah Chudleigh est passionnée par la distribution accessible de la recherche universitaire. Elle a eu l'occasion de mettre cela en pratique en tant qu'organisatrice de conférences TEDx, rédactrice en chef du journal universitaire de sa licence et rédactrice en chef du LSE Social Policy Blog. Sarah a acquis une profonde appréciation de la recherche interdisciplinaire au cours de son diplôme d'arts libéraux à Quest University Canada, où elle s'est spécialisée dans la prise de décision politique. Ses recherches actuelles à la London School of Economics and Political Science portent sur l'impact des valeurs nationales sur les motivations à parrainer des réfugiés à titre privé, dans le prolongement de son intérêt pour l'analyse politique, l'identité et la politique migratoire. Le week-end, Sarah s'adonne au jardinage dans sa ferme urbaine.
