Efficacité des approches fondées sur les données dans la réduction des lacunes de l'évaluation psychologique

Efficacité des approches fondées sur les données dans la réduction des lacunes de l'évaluation psychologique

Les évaluations psychologiques servent de base aux soins de santé mentale, permettant aux cliniciens de diagnostiquer les affections, d'élaborer des plans de traitement et de suivre les progrès des patients, allant des entrevues cliniques structurées et des questionnaires normalisés aux tests neuropsychologiques et aux observations comportementales. Toutefois, malgré leur utilisation généralisée et leur valeur clinique, les évaluations psychologiques ne sont pas immunisées contre les biais qui peuvent compromettre leur exactitude, leur validité et leur équité.

Ces dernières années, des approches fondées sur les données qui tirent parti des analyses avancées, des algorithmes d'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle sont apparues comme des outils prometteurs pour relever ces défis de longue date. En exploitant la puissance des grands ensembles de données et des méthodes de calcul, les chercheurs et les cliniciens explorent de nouvelles voies pour réduire les biais, améliorer la précision diagnostique et promouvoir l'équité dans les soins de santé mentale.

Comprendre le paysage complexe des bioses dans les évaluations psychologiques

Le biais dans l'évaluation psychologique représente un défi multiforme qui se manifeste sous diverses formes et qui provient de diverses sources. Le biais dans l'évaluation se rapporte aux différences systématiques dans les notes d'examen entre les groupes d'élèves qui découlent de facteurs non liés à leurs capacités réelles.

Bias culturels et ethniques

Le biais culturel est l'une des formes de biais d'évaluation les plus répandues et bien documentées.Le biais culturel est la principale raison des différents taux de schizophrénie constatés lors du diagnostic des Américains noirs et blancs, car les médecins ne jugent pas leurs normes culturelles avec précision et n'interprètent pas mal les symptômes (p. ex. hallucinations auditives) en raison de leurs différences culturelles avec le patient.

Le biais racial est utilisé pour le diagnostic de troubles de conduite, de troubles de la personnalité antisociale, de troubles de l'humeur et de la toxicomanie comorbides, de troubles de l'alimentation, de troubles post-traumatiques et de diagnostic différentiel de schizophrénie et de troubles psychotiques affectifs, qui ne reflètent pas nécessairement de véritables différences dans les taux de prévalence, mais plutôt des erreurs systématiques dans la façon dont les symptômes sont reconnus, interprétés et classés entre différents groupes culturels et ethniques.

Les mécanismes sous-jacents au biais culturel sont complexes. La façon dont les symptômes sont exprimés (p. ex. expressions culturelles noires de la dépression) semble avoir un effet significatif sur les diagnostics. Différents groupes culturels peuvent exprimer une détresse psychologique par des plaintes somatiques, des manifestations émotionnelles ou des comportements variés.

La traduction, qui est souvent nécessaire, laisse place à la confusion et, dans certains cas, les concepts importants liés à la santé mentale ne sont pas vraiment équivalents dans des langues autres que l'anglais, ouvrant la voie à une compréhension des plaintes. Même lorsque les personnes parlent couramment le langage de l'évaluation, les différences culturelles dans les styles de communication, les comportements de recherche d'aide et les attitudes à l'égard de la santé mentale peuvent influencer leur façon de réagir aux procédures d'évaluation.

Les préjugés sexistes dans l'évaluation psychologique

Le biais sexuel constitue une autre source importante d'erreur systématique dans l'évaluation psychologique.Le biais sexuel est le diagnostic du trouble du spectre autistique, du trouble d'hyperactivité du déficit d'attention, du trouble de conduite et des troubles de la personnalité antisociaux et histrioniques.

Par exemple, le trouble d'hyperactivité du déficit d'attention (HADA) a été sous-diagnostic historique chez les filles et les femmes, en partie parce que des critères d'évaluation ont été élaborés principalement en fonction de la façon dont la maladie se présente chez les garçons.

Le biais entre les sexes peut se faire dans les deux sens, parfois en exagérant les différences entre les hommes et les femmes (partialités alpha) et d'autres fois en minimisant ou en ignorant des différences importantes (partialité entre les bêta), les deux formes pouvant conduire à des erreurs d'évaluation et à des décisions cliniques inappropriées.

Bias socio-économique

Les préjugés culturels, socioéconomiques et sexistes surviennent lorsqu'un élément d'essai favorise un sexe, une culture ou un groupe socioéconomique par rapport à un autre, utilise des termes qui peuvent être dérogeants à un groupe ou utilise des termes qui peuvent être plus familiers à un groupe que l'autre.

Les instruments d'évaluation peuvent contenir du contenu, un langage ou des scénarios plus familiers aux personnes de milieux socioéconomiques supérieurs. Par exemple, les questions sur les activités de loisirs, les structures familiales ou les expériences éducatives peuvent prendre en compte des normes de classe moyenne.

Chercheur et clinicien Bias

Au-delà des biais intégrés dans les instruments d'évaluation eux-mêmes, les biais liés aux examinateurs créent d'autres sources d'erreurs systématiques. Les cliniciens apportent leurs propres antécédents culturels, expériences, hypothèses et biais implicites au processus d'évaluation. Il y a en effet des raisons de croire que les cliniciens interprètent mal les problèmes des personnes minoritaires dans la réalisation de diagnostics et dans la formulation d'évaluations globales des problèmes de santé mentale.

Ces biais peuvent influencer plusieurs aspects du processus d'évaluation, notamment les questions qui sont posées, la façon dont les réponses sont interprétées, les symptômes considérés comme cliniquement significatifs et, en fin de compte, les diagnostics attribués.

L'alliance thérapeutique par laquelle le praticien et le client s'engagent mutuellement peut être affectée par des préjugés et est compromise non seulement par le rejet pur et simple, mais aussi par le manque d'engagement à surmonter les éloignements, ce qui peut affecter non seulement la qualité de la relation thérapeutique, mais aussi la validité des informations d'évaluation recueillies dans cette relation.

Les conséquences d'un processus d'évaluation

Les conséquences des évaluations psychologiques biaisées sont profondes et profondes. Au niveau individuel, le biais peut conduire à un diagnostic erroné, à un diagnostic retardé ou à l'incapacité de cerner les problèmes de santé mentale, ce qui entraîne des traitements inappropriés, un soutien insuffisant ou une absence d'intervention lorsqu'il est nécessaire. Inversement, le biais peut également entraîner un diagnostic excessif et un traitement inutile, avec ses propres conséquences néfastes.

Au niveau de la population, les préjugés systématiques contribuent aux disparités en matière de santé mentale.Les disparités raciales et ethniques sont aussi répandues dans le diagnostic et le traitement des maladies mentales que dans d'autres domaines de la santé.Ces disparités ne sont pas simplement le résultat de différences dans les taux de prévalence ou les comportements de recherche d'aide; elles reflètent des inégalités systématiques dans la façon dont les conditions de santé mentale sont reconnues, évaluées et traitées entre les différents groupes démographiques.

Les évaluations biaisées minent également la confiance dans les systèmes de santé mentale, en particulier parmi les communautés qui ont connu historiquement la discrimination et la marginalisation. Lorsque les personnes perçoivent que les évaluations sont injustes ou que les cliniciens ne comprennent pas leur contexte culturel, elles peuvent être moins susceptibles de demander de l'aide, de se livrer à un traitement ou de fournir des renseignements honnêtes au cours des évaluations.

Quelles sont les approches fondées sur les données dans l'évaluation de la santé mentale?

Les approches fondées sur les données représentent un changement de paradigme dans la façon dont les évaluations psychologiques sont élaborées, validées et mises en oeuvre. Plutôt que de s'appuyer principalement sur le jugement clinique, les cadres théoriques ou les études de validation à petite échelle, ces méthodes tirent parti de grands ensembles de données, de techniques statistiques avancées et d'algorithmes de calcul pour éclairer les processus d'évaluation.

Apprentissage automatique et intelligence artificielle

Les méthodes de calcul qui permettent d'identifier les modèles, de faire des prédictions et d'améliorer leur rendement grâce à l'exposition aux données sont au cœur de nombreuses approches axées sur les données.

L'apprentissage automatique comprend une gamme variée de techniques, allant d'algorithmes relativement simples comme la régression logistique à des réseaux neuronaux complexes d'apprentissage profond. Les réseaux neuronaux convolutionnels (CNN), la forêt aléatoire (RF), la machine à vecteur de soutien (SVM), les réseaux neuronaux profonds et la machine à apprentissage extrême (ELM) sont des modèles importants pour prédire les conditions de santé mentale.

La machine à vecteur de soutien a montré une grande précision dans le diagnostic de l'anxiété (95 %) et de la dépression (95,8%) tout en obtenant une plus faible précision pour le trouble bipolaire (69 %) et le TSPT (69 %) chez les anciens combattants. Ces algorithmes fonctionnent en trouvant des limites optimales entre les différentes catégories de diagnostic basées sur les modèles des données d'évaluation.

Intégration des données multimodales

Un nouveau cadre pour la détection précoce des troubles mentaux utilise une approche multimodale combinant les données de la parole et du comportement. Cette intégration peut inclure des données d'évaluation traditionnelles telles que les réponses au questionnaire et les entrevues cliniques, ainsi que de nouvelles sources de données comme les modèles de voix, les mesures physiologiques, l'activité des médias sociaux et les dossiers de santé électroniques.

Le processus de vote pondéré combine les prédictions synergiques pour minimiser les biais individuels et éliminer les variances trouvées dans des modèles distincts, et démontre la capacité de travailler avec divers groupes cliniques et démographiques grâce à sa conception de fusion finale qui conduit à son taux de précision de 99,06 %. En combinant plusieurs sources de données et des approches analytiques, ces systèmes peuvent obtenir une plus grande précision et robustesse que n'importe quelle seule méthode.

Analyse des données à grande échelle

Les approches fondées sur les données peuvent analyser des ensembles de données d'une taille et d'une complexité sans précédent. Plutôt que de se limiter à des échantillons de centaines, voire de milliers de personnes, les modèles d'apprentissage automatique peuvent être formés à des ensembles de données contenant des millions de points de données.

De grands ensembles de données permettent également des procédures de validation plus sophistiquées, notamment des tests de performance des modèles dans divers contextes et populations, ce qui est crucial pour identifier et corriger les biais qui ne peuvent se manifester que lorsque les modèles sont appliqués à des groupes différents de ceux sur lesquels ils ont été initialement élaborés.

Mécanismes par lesquels les méthodes d'analyse des données réduisent les biais

Les approches fondées sur les données offrent plusieurs mécanismes distincts pour réduire les biais dans l'évaluation psychologique. La compréhension de ces mécanismes est essentielle pour apprécier leur potentiel et reconnaître leurs limites.

Normalisation et cohérence

L'une des façons les plus simples de réduire les biais par des approches algorithmiques est la normalisation. Lorsqu'ils sont conçus et mis en oeuvre correctement, les algorithmes appliquent les mêmes règles de décision de façon uniforme dans tous les cas.

Contrairement aux cliniciens humains, qui peuvent interpréter la même information différemment selon les facteurs contextuels ou les biais implicites, les algorithmes traitent l'information selon des règles mathématiques fixes. Cette cohérence peut être particulièrement utile pour réduire les biais liés à l'examinateur et s'assurer que toutes les personnes sont évaluées en utilisant les mêmes critères.

Toutefois, il est essentiel de reconnaître que la normalisation ne garantit pas à elle seule l'équité. Si les règles intégrées dans un algorithme reflètent des hypothèses biaisées ou si les données utilisées pour former l'algorithme contiennent des biais systématiques, la normalisation peut simplement garantir que les décisions biaisées sont appliquées de façon cohérente plutôt que d'éliminer complètement les biais.

Détection et quantification des motifs cachés

Les algorithmes d'apprentissage automatique sont excellents pour identifier les modèles et les relations subtils dans des données complexes et à haute dimension. Cette capacité peut être utilisée pour détecter des biais qui pourraient ne pas être apparents par des méthodes d'analyse traditionnelles.

Par exemple, les algorithmes peuvent analyser les données d'évaluation pour déterminer si certains éléments ou procédures de notation produisent des résultats systématiquement différents pour différents groupes démographiques, même après avoir contrôlé la construction sous-jacente à mesurer. Ce type d'analyse différentielle de fonctionnement d'éléments peut révéler des biais subtils qui seraient difficiles à détecter par l'examen manuel ou des études à petite échelle.

En analysant systématiquement les prévisions de modèles entre différents groupes, les chercheurs peuvent déterminer quand les caractéristiques démographiques influencent les résultats de façon non cliniquement justifiée. Cette transparence permet de cibler les efforts pour comprendre et traiter les sources de biais.

Personnalisation et sensibilité au contexte

Bien que la normalisation réduise certains types de biais, une normalisation excessive peut introduire d'autres formes de biais en omettant de tenir compte des différences légitimes dans la façon dont les constructions psychologiques se manifestent entre les différentes populations.

Les modèles d'apprentissage automatique peuvent être formés pour reconnaître comment les symptômes, les comportements et les réponses peuvent varier selon les groupes culturels, les tranches d'âge ou d'autres caractéristiques pertinentes, ce qui permet d'évaluer les propriétés de mesure sous-jacentes et de les adapter aux facteurs contextuels qui influencent la façon dont les constructions psychologiques sont exprimées et vécues.

Par exemple, les algorithmes peuvent apprendre à interpréter certaines réponses différemment selon le contexte culturel, sans simplement appliquer des stéréotypes ou faire des hypothèses non fondées. Cette approche nuancée peut réduire les biais culturels tout en maintenant la capacité de faire des comparaisons interculturelles valides.

Techniques d'atténuation des préjugés

Outre la simple détection des biais, les approches fondées sur les données permettent la mise en œuvre de stratégies spécifiques d'atténuation des biais, qui peuvent être appliquées à différentes étapes du processus d'élaboration du modèle : prétraitement (modification des données de formation), traitement en cours (modification de l'algorithme d'apprentissage) ou posttraitement (ajustement des extrants du modèle).

En utilisant le paquet AI Fairness 360, on peut mettre en place une régularisation fondée sur le remaniement et la discrimination, car elle permet d'atténuer les biais. La recomposition ajuste l'importance des différents exemples de formation pour s'assurer que le modèle s'apprend aussi bien dans différents groupes démographiques.

Le fait de recalculer les données (étape préalable au traitement) semble atténuer de façon assez significative les biais, sans perte de rendement, tandis que la méthode de traitement avec un éliminateur de préjudice a également atténué les biais, mais à un coût pour le rendement.

Preuves appuyant l'efficacité des approches fondées sur les données

Un nombre croissant de recherches empiriques démontrent le potentiel des approches fondées sur les données pour réduire les biais et améliorer l'équité dans l'évaluation de la santé mentale.

Prédiction de dépression et diagnostic

La dépression représente l'une des applications les plus étudiées de l'atténuation des biais fondée sur les données en santé mentale. Une étude systématique des biais dans les modèles de ML conçus pour prédire la dépression dans quatre études de cas différentes couvre différents pays et populations.

Les techniques d'atténuation permettent de réduire efficacement les niveaux de discrimination, et les résultats suggèrent que la surveillance des biais est pertinente dans l'évaluation des modèles prédictifs fondés sur la LM en santé mentale et que les techniques d'atténuation actuelles fournissent un ensemble d'outils puissants pour atténuer les biais algorithmiques injustes.

Les résultats expérimentaux appuient l'idée qu'il est possible d'améliorer l'équité algorithmique concernant un seul attribut protégé sans sacrifier la performance prédictive. Cela répond à une préoccupation commune selon laquelle les efforts visant à réduire le biais pourraient compromettre l'exactitude ou l'utilité clinique des outils d'évaluation.

Demandes dans plusieurs affections mentales

L'efficacité des approches fondées sur les données va au-delà de la dépression et de toute une gamme de troubles de santé mentale. Les articles sur le diagnostic de la schizophrénie, la dépression, l'anxiété, le trouble bipolaire, le trouble de stress post-traumatique (TSPT), l'anorexie nerveuse et le trouble d'hyperactivité déficitaire de l'attention (TDAH) ont été récupérés à l'aide de technologies d'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond.

La recherche sur les troubles bipolaires, par exemple, a démontré comment l'apprentissage par machine peut améliorer la précision du diagnostic tout en réduisant les biais. Un algorithme de prédiction utilisant une batterie neurocognitive et une nouvelle approche d'apprentissage par machine pour différencier les patients atteints de troubles bipolaires des témoins sains a atteint un taux de précision de 78 %.

Détection et intervention précoces

Une application particulièrement prometteuse des approches fondées sur les données est la détection précoce des troubles mentaux. Le traitement et le soutien efficaces des maladies mentales dépendent de la découverte précoce et du diagnostic précis. L'intervention précoce peut améliorer considérablement les résultats, mais les méthodes d'évaluation traditionnelles ne permettent souvent pas de déceler les troubles à leur stade initial, en particulier dans les populations mal desservies.

Les modèles d'apprentissage automatique peuvent analyser des modèles subtils de comportement, de parole, de données physiologiques et d'autres indicateurs pour identifier les personnes à risque avant que les symptômes ne deviennent graves.Cette capacité est particulièrement utile pour réduire les disparités, car elle peut aider à identifier les conditions dans les populations où elles sont traditionnellement sous-diagnosticées en raison de biais culturels ou autres.

Mise en oeuvre clinique du monde réel

Il s'agit de la première application de l'exploration des biais et de l'atténuation dans un modèle d'apprentissage automatique formé à des données cliniques réelles de psychiatrie. La transition des prototypes de recherche aux applications cliniques réelles représente un test critique de l'utilité pratique des approches fondées sur les données.

Bien que la faisabilité technique de la mise en oeuvre de l'apprentissage automatique par biais de sensibilisation dans les milieux cliniques ait été démontrée, des questions demeurent quant à l'intégration aux flux de travail existants, à l'acceptation des cliniciens et à la durabilité à long terme.

Défis et limites critiques

Malgré leurs promesses, les approches fondées sur les données pour réduire les biais d'évaluation doivent relever des défis importants qui doivent être relevés pour réaliser leur plein potentiel.

Qualité des données et représentativité

L'efficacité de toute approche fondée sur les données dépend fondamentalement de la qualité et de la représentativité des données utilisées pour former et valider les modèles. Les applications de l'IA n'atténueront pas les disparités en santé mentale si elles sont établies à partir de données historiques qui reflètent les biais et les inégalités sociaux sous-jacents.

L'absence de séries de données normalisées de haute qualité qui représentent adéquatement la diversité et la complexité des troubles mentaux est une préoccupation primordiale.De nombreux ensembles de données existants surreprésentent certains groupes démographiques tout en sous-représentant d'autres.Cela peut conduire à des modèles qui fonctionnent bien pour les populations majoritaires mais mal pour les groupes minoritaires – exactement le contraire de ce qui est nécessaire pour réduire les disparités.

La détermination de ce qui constitue une « vérité » est une décision qui est sujette à l'incertitude parce qu'elle est également sujette à des préjugés, et ce fait est particulièrement important dans le domaine de la santé mentale, qui se concentre sur l'étude et la classification de l'expérience interne et subjective.

Le risque de perpétuer des complications historiques

Les modèles d'IA biaisés contre les classes sensibles pourraient renforcer et même perpétuer les inégalités existantes si ces modèles créent des legs qui ont des répercussions différentes sur qui et dans quelle mesure une personne est diagnostiquée et traitée efficacement.

Lorsque le processus décisionnel de l'IA biaise systématiquement les décisions contre un groupe, il influe sur les résultats de ce groupe, qui ont alors une incidence sur la prise de décision future de l'algorithme, et finalement, les décisions algorithmiques biaisées reflètent plus que des calculs isolés et peuvent contribuer à construire des structures sociales qui créent des legs avec des conséquences durables.

Pour rompre ce cycle, il faut non seulement des solutions techniques, mais aussi un examen critique des hypothèses, des valeurs et des structures de puissance intégrées à la fois aux données historiques et aux pratiques d'évaluation actuelles.

Modèle d'interprétation et transparence

L'interprétation de modèles complexes comme les réseaux neuronaux profonds peut nuire à la compréhension de la façon dont les décisions sont prises. Ce problème de « boîte noire » pose des défis importants pour la mise en oeuvre clinique. Les cliniciens doivent comprendre pourquoi un modèle fait des prédictions particulières afin d'intégrer ces prédictions dans la prise de décisions cliniques, d'expliquer les décisions aux patients et de déterminer quand des modèles peuvent faire des erreurs.

Les modèles d'IA exigent transparence et articulation pour gérer des interactions complexes. La tension entre la complexité du modèle (qui améliore souvent la précision prédictive) et l'interpretation (qui est essentielle pour la confiance clinique et l'utilité) représente un défi permanent sur le terrain.

Considérations éthiques

Les considérations éthiques, comme la protection des données et les biais potentiels dans les données de formation, sont des problèmes critiques qui doivent être traités pour assurer l'utilisation équitable des modèles d'apprentissage automatique. L'utilisation de données sensibles en santé mentale soulève de graves préoccupations en matière de protection de la vie privée.

Le consentement éclairé devient plus complexe lorsque des données peuvent être utilisées pour former des algorithmes dont les applications et les implications spécifiques peuvent ne pas être pleinement connues au moment de la collecte des données. Les questions sur la propriété des données, le droit d'expliquer les décisions algorithmiques et le potentiel d'utilisation discriminatoire des prévisions de santé mentale nécessitent toutes une considération éthique soigneuse.

Des questions comme l'opacité de l'IA, les biais potentiels ou les prédictions exagérées, les différences interculturelles, les contraintes en matière de ressources, les considérations éthiques et les limitations techniques rendent difficile la traduction transparente des résultats de l'IA en applications réelles.

Définir et mesurer l'équité

Un défi fondamental à relever dans l'élaboration d'outils d'évaluation équitable est que l'équité en soi n'est pas un concept unique et universellement accepté.

Par exemple, l'équité devrait-elle signifier que les différents groupes démographiques ont des taux de diagnostics positifs égaux (parité démographique)? Ou devrait-elle signifier que les personnes ayant la même condition réelle ont les mêmes probabilités d'être diagnostiquées indépendamment de l'appartenance au groupe (par rapport aux chances égales)? Ou devrait-elle signifier que les personnes qui reçoivent le même diagnostic ont les mêmes probabilités d'avoir la condition réelle (parité prédictive)? Ces différentes définitions peuvent conduire à des conclusions différentes, parfois contradictoires, sur la question de savoir si un outil d'évaluation particulier est juste.

L'équilibre entre les différentes mesures du rendement pose un défi pour évaluer de façon uniforme l'efficacité des modèles d'IA. Les chercheurs et les cliniciens doivent juger de la valeur des aspects de l'équité les plus importants dans des contextes particuliers, et ces jugements devraient faire appel à la participation des communautés touchées, et non pas seulement des experts techniques.

Mise en œuvre et intégration : défis

Ces méthodes sont toujours confrontées à des défis, notamment des biais algorithmiques, des préoccupations en matière de protection de la vie privée et la complexité de la santé mentale, et la nécessité d'intégrer les pratiques de traitement traditionnelles est soulignée par le fait que ces technologies manquent souvent de validation clinique et ont des problèmes éthiques, juridiques et de mauvaise communication.

Même lorsque les approches fondées sur les données démontrent l'efficacité technique dans les milieux de recherche, les traduire en pratiques cliniques courantes se heurte à de nombreux obstacles, notamment la nécessité d'une infrastructure technologique appropriée, la formation des cliniciens, l'intégration aux systèmes de dossiers de santé électroniques existants et l'alignement sur les processus cliniques et les processus décisionnels.

Traditionnellement, l'IA n'a pas été incluse dans la formation en sciences psychologiques, mais ces dernières années, le domaine a permis de reconnaître l'importance de la science des données, du Big Data, de l'IA et de l'apprentissage automatique dans la recherche et l'application psychologiques.

Compétences culturelles et contexte

Toutefois, les influences culturelles qui affectent les réponses aux tests, les interprétations normatives et la relation thérapeutique ne peuvent être totalement évitées en entrant dans nos travaux avec une compréhension des pratiques et techniques multiculturelles compétentes qui sont pertinentes pour la psychologie clinique en général et spécifiques à l'évaluation psychologique, tout en pratiquant un paradigme d'intervention culturellement adapté, mèneront à des interactions positives et des résultats thérapeutiques.

La technologie ne peut à elle seule résoudre le problème des préjugés culturels dans l'évaluation. Il faut élaborer et mettre en oeuvre des approches fondées sur les données dans un cadre de compétence culturelle qui reconnaît l'importance du contexte culturel, valorise les diverses perspectives et s'emploie activement à corriger les déséquilibres de pouvoir et les inégalités historiques dans les soins de santé mentale.

Meilleures pratiques pour élaborer des évaluations justes et efficaces fondées sur des données

Compte tenu des promesses et des défis que posent les approches fondées sur les données pour réduire les biais d'évaluation, quels principes devraient guider leur élaboration et leur mise en oeuvre? Les pratiques exemplaires suivantes découlent des recherches actuelles et des considérations éthiques.

Collecte de données diversifiées et représentatives

Il est fondamental de veiller à ce que les données sur la formation représentent adéquatement la diversité des populations qui seront évaluées, ce qui exige des efforts intentionnels pour inclure les groupes sous-représentés, recueillir des données dans divers contextes et contextes et aborder les modèles historiques d'exclusion de la recherche.

La collecte des données devrait être guidée par les principes de la participation communautaire et de la recherche participative, en faisant participer les membres des communautés touchées aux décisions concernant les données à recueillir, la façon de les recueillir et la façon dont elles devraient être utilisées, ce qui permet de s'assurer que les processus de collecte des données eux-mêmes ne perpétuent pas les biais ou l'exploitation.

Vérification systématique des erreurs

La surveillance des préjugés est pertinente dans l'évaluation des modèles prédictifs fondés sur les LM en santé mentale et les techniques d'atténuation actuelles fournissent un ensemble d'outils puissants pour atténuer les biais algorithmiques injustes.

Cela comprend non seulement l'évaluation de la précision globale, mais aussi l'examen de la question de savoir si les modèles présentent des différences de rendement, des taux d'erreur ou des modèles de prédiction entre les groupes.

Développement et validation transparents

Le processus d'élaboration des outils d'évaluation fondés sur les données devrait être transparent, avec une documentation claire des sources de données, des décisions de modélisation, des procédures de validation et des limites connues.

La validation devrait inclure des essais sur des populations et dans des contextes différents de ceux utilisés dans l'élaboration de modèles, ce qui permet de déterminer quand les modèles ne se généralisent pas adéquatement et révèle des biais qui ne sont pas apparents dans l'échantillon de développement initial.

Collaboration interdisciplinaire

Pour être efficace, il faut que divers experts, dont des psychologues cliniques, des spécialistes des données, des éthiciens, des représentants de la collectivité et des personnes ayant une expérience vécue de la santé mentale, collaborent, chacun apportant des points de vue et une expertise essentiels que d'autres pourraient manquer.

Cette collaboration devrait s'étendre tout au long du processus de développement, depuis la formulation initiale des problèmes jusqu'à la mise en œuvre et au suivi continu, et comprendre un partage significatif du pouvoir, et non seulement des consultations, afin que toutes les voix influent véritablement sur les décisions.

Surveillance et amélioration continues

Une fois déployés, les outils d'évaluation devraient être surveillés en permanence pour déceler les biais, et des mécanismes ont été mis en place pour identifier et résoudre les problèmes qui se posent, notamment en ce qui concerne les mesures de performance technique, mais aussi les résultats et les impacts réels sur différentes populations.

Les mécanismes de rétroaction devraient permettre aux cliniciens, aux patients et aux collectivités de signaler les préoccupations au sujet des préjugés ou de l'injustice, et ces rapports devraient faire l'objet d'enquêtes et de mesures systématiques.

Collaboration entre l'homme et l'AI

Les approches fondées sur les données devraient être considérées comme des outils qui appuient, et non qui remplacent, le jugement clinique. Les mises en oeuvre les plus efficaces combinent les forces de l'analyse algorithmique (cohérence, détection des patrons, traitement des données complexes) avec les forces des cliniciens humains (compréhension contextuelle, établissement de relations, raisonnement éthique).

Les cliniciens devraient être formés non seulement à l'utilisation d'outils algorithmiques, mais aussi à leurs limites, à leurs biais potentiels et à leur intégration appropriée dans la prise de décisions cliniques, et conserver la capacité et la responsabilité de dépasser les recommandations algorithmiques lorsque le jugement clinique le suggère.

L'avenir de l'évaluation psychologique juste et équitable

À mesure que les approches fondées sur les données continuent d'évoluer, plusieurs tendances et possibilités nouvelles méritent d'être prises en considération, ce qui pourrait améliorer encore l'équité et l'efficacité de l'évaluation psychologique tout en introduisant de nouveaux défis qui doivent être soigneusement gérés.

Progrès dans l'apprentissage automatique de l'équité

Le domaine de l'apprentissage automatique axé sur l'équité progresse rapidement, de nouveaux algorithmes, mesures et cadres étant mis au point pour mieux lutter contre les biais et promouvoir l'équité, notamment des méthodes d'apprentissage à partir de données biaisées, des techniques permettant d'assurer l'équité à travers plusieurs attributs protégés simultanément et des approches qui peuvent s'adapter à différentes définitions de l'équité selon le contexte et les valeurs.

Les méthodes d'inférence causale sont de plus en plus intégrées à l'apprentissage automatique pour mieux comprendre les mécanismes sous-jacents aux biais et pour développer des interventions qui s'attaquent aux causes profondes plutôt qu'aux symptômes, et qui peuvent aider à distinguer les différences de groupe légitimes et la discrimination déloyale.

Évaluation personnalisée et adaptative

Les outils d'évaluation futurs peuvent devenir de plus en plus personnalisés, s'adaptant non seulement aux caractéristiques démographiques mais aussi aux modèles individuels d'expression des symptômes, aux styles de communication et aux facteurs contextuels.

Cette personnalisation doit être équilibrée par rapport à la nécessité de normaliser et de comparer les données, et il faut élaborer des évaluations qui soient à la fois adaptées à chaque individu et adaptées à la psychométrie, en offrant des comparaisons valables entre les individus et les groupes tout en respectant les différences individuelles et culturelles.

Intégration des sources de données nouvelles

La prolifération des technologies numériques crée des occasions de recueillir des données pertinentes pour l'évaluation à partir de sources qui n'étaient pas disponibles auparavant. Les capteurs de téléphones intelligents, les appareils portables, l'activité des médias sociaux et le phénotypage numérique peuvent fournir de riches informations sur le comportement, l'humeur, les interactions sociales et le fonctionnement dans des contextes naturalistes.

Toutefois, ces nouvelles sources de données soulèvent également d'importantes préoccupations en matière de protection de la vie privée, de consentement et d'équité. Il n'y a pas tous un accès égal aux technologies numériques, et les modes d'utilisation de la technologie peuvent varier d'un groupe culturel à l'autre et d'une manière qui pourrait introduire de nouvelles formes de partialité.

Applications mondiales et interculturelles

La santé mentale est une préoccupation mondiale, mais la plupart des recherches sur l'évaluation psychologique ont été menées dans les sociétés occidentales, instruites, industrialisées, riches et démocratiques (WEIRD).Les approches fondées sur les données offrent la possibilité de développer des outils d'évaluation qui fonctionnent efficacement dans divers contextes culturels, mais la réalisation de ce potentiel exige une collaboration mondiale intentionnelle et un développement culturellement éclairé.

Il ne s'agit pas seulement de traduire les outils existants, mais aussi de développer de nouvelles approches fondées sur des connaissances culturelles diverses en matière de santé mentale, de détresse et de bien-être, mais aussi de s'attaquer aux déséquilibres de pouvoir dans la recherche mondiale en santé mentale et de veiller à ce que les communautés des pays à revenu faible ou intermédiaire soient des partenaires, et non pas seulement des sujets de recherche.

Cadres de politique et de réglementation

À mesure que les outils d'évaluation axés sur les données deviendront plus répandus, il faudra mettre en place des cadres stratégiques et réglementaires appropriés pour assurer leur utilisation sûre, efficace et équitable, notamment des normes de validation, des exigences en matière de tests biaisés, des lignes directrices pour une utilisation appropriée et des mécanismes de responsabilisation lorsque les outils causent des dommages.

Les cadres réglementaires doivent concilier la nécessité de protéger les patients et de promouvoir l'équité et la nécessité de favoriser l'innovation et d'éviter d'étouffer les développements bénéfiques.

Recommandations pratiques pour les cliniciens et les chercheurs

Pour les cliniciens qui utilisent ou envisagent l'utilisation d'outils d'évaluation fondés sur les données, plusieurs recommandations pratiques peuvent aider à assurer une mise en oeuvre responsable et efficace :

• Savoir transparence :[ Choisir des outils qui fournissent une documentation claire de leur développement, validation et limites connues. Soyez prudents avec les systèmes de « boîte noire » qui ne peuvent expliquer comment ils arrivent à des conclusions.
• Comprendre la base de données probantes :[ Évaluer si les outils ont été validés sur des populations semblables à celles que vous servez.
• Maintenir le jugement clinique:[ Utilisez des outils algorithmiques pour éclairer, et non pour remplacer, la prise de décisions cliniques.Votre expertise, votre relation avec le patient et votre compréhension du contexte demeurent essentielles.
• Surveiller le biais :[ S'assurer que les outils semblent fonctionner différemment pour différents groupes de patients. Signaler les préoccupations aux développeurs d'outils et envisager d'autres approches lorsque le biais est soupçonné.
• Instruire dans l'éducation permanente:[ Restez informé des développements dans l'évaluation axée sur les données, y compris les possibilités et les limites.
• Appuyer l'équité:[ Appuyer les efforts visant à élaborer et à valider des outils d'évaluation sur diverses populations.

Pour les chercheurs qui élaborent des outils d'évaluation axés sur les données, les principales recommandations sont les suivantes :

• Prioriser diverses données:[ Investir dans la collecte de données représentatives qui comprennent des populations sous-représentées.
• Mettre en oeuvre des tests systématiques de biais :[ Faire de l'évaluation de l'équité une partie standard de l'élaboration et de la validation du modèle, et non une réflexion.
• Éliminer la transparence :[ Documenter et partager les informations sur les sources de données, les décisions de modélisation, les procédures de validation et les limites.
• Les intervenants du groupe de travail : Impliquer les cliniciens, les patients et les membres de la collectivité tout au long du processus de développement.
• Plan de mise en oeuvre:[ Considérez dès le départ comment les outils seront intégrés dans la pratique clinique.Concevoir avec la facilité d'utilisation, l'interprétation et l'intégration du flux de travail en tête.
• Engagement à l'évaluation en cours :[ Plan de surveillance après déploiement et être prêt à mettre à jour ou à modifier des outils en fonction de la performance et de la rétroaction réelles.

Conclusion : Vers une évaluation plus équitable de la santé mentale

Les données montrent que l'apprentissage automatique et les technologies connexes peuvent détecter des biais subtils, normaliser les procédures d'évaluation, personnaliser les évaluations dans des contextes individuels et culturels et mettre en oeuvre des stratégies ciblées d'atténuation des biais. Les études menées sur plusieurs affections et populations en santé mentale ont montré que ces approches peuvent améliorer l'exactitude et l'équité par rapport aux méthodes traditionnelles.

Toutefois, la réalisation de cette promesse exige plus que l'innovation technique, qui exige une attention particulière à la qualité et à la représentativité des données, une évaluation systématique de l'équité dans de multiples dimensions, la transparence du développement et de la validation, un engagement significatif avec les diverses parties prenantes, ainsi qu'un suivi et une amélioration continus, et qui exige que la technologie ne puisse à elle seule résoudre les problèmes qui découlent des inégalités sociales et que des outils fondés sur les données soient élaborés et mis en œuvre dans le cadre des compétences culturelles et de la justice sociale.

Les décideurs cliniques devraient évaluer attentivement un cadre proposé en termes d'exactitude et d'équité avant le déploiement, et les résultats expérimentaux appuient l'idée qu'il est possible d'améliorer l'équité algorithmique concernant un seul attribut protégé sans sacrifier la performance prédictive.

Les défis sont considérables : les données historiques biaisées, la complexité de la définition et de la mesure de l'équité, l'interprétation de modèles complexes, les préoccupations éthiques au sujet de la vie privée et du consentement, et les difficultés de traduire les résultats de la recherche en pratique clinique constituent des obstacles importants. La présente étude ne devrait être considérée que comme une démonstration de l'importance d'envisager des préjugés et des mesures d'atténuation dans les modèles d'apprentissage par machine en psychiatrie clinique, et il faut poursuivre les travaux pour comprendre ces biais à un niveau plus profond et quelle mesure devrait être prise.

Pour aller de l'avant, le domaine doit englober une approche à la fois/et non pas l'une ou l'autre. Il faut à la fois l'innovation technologique et l'examen critique des contextes sociaux dans lesquels la technologie est développée et déployée. Il faut à la fois la normalisation pour réduire les variations arbitraires et la personnalisation pour respecter les différences individuelles et culturelles.

Il est important d'isoler les biais d'autres obstacles à des soins de santé mentale de qualité et de comprendre les biais à plusieurs niveaux (praticien, réseau ou programme de pratique, et communauté), et il faut faire davantage de recherche pour évaluer directement la contribution de formes particulières de biais aux disparités dans le domaine des soins de santé mentale.

L'objectif ultime n'est pas simplement de développer des algorithmes plus sophistiqués, mais de créer des systèmes d'évaluation de la santé mentale qui soient précis, équitables, adaptés à la culture et qui répondent véritablement aux besoins de tous les individus et de toutes les collectivités.

En combinant les forces des méthodes fondées sur les données avec la compétence culturelle, l'expertise clinique et l'engagement communautaire, nous pouvons travailler vers un avenir où les évaluations psychologiques sont à la fois rigoureuses sur le plan scientifique et socialement justes, où elles contribuent à réduire les disparités en santé mentale plutôt qu'à perpétuer celles qui existent et contribuent à des soins plus équitables pour tous.

Pour en savoir plus sur la compétence culturelle en soins de santé mentale, visitez L'administration des services de santé mentale et de la toxicomanie[.Pour en savoir plus sur l'équité en apprentissage automatique, explorez les ressources du Partenariat sur l'IA.Vous trouverez des renseignements supplémentaires sur les normes d'évaluation psychologique dans American Psychological Association.Pour des recherches sur les disparités en santé mentale, consultez l'Institut national de la santé mentale.