L’intelligence artificielle peut-elle prêter main-forte aux soignants face à la détresse psychologique ? Une équipe de chercheurs indonésiens vient d’évaluer les capacités du modèle d’intelligence artificielle Gemini dans le dépistage précoce des troubles de santé mentale. Publiée dans le Jurnal Ilmiah Ilmu Terapan Universitas Jambi, cette étude pilote révèle que l’outil conversationnel présente des performances diagnostiques remarquables, rivalisant étroitement avec les protocoles numériques officiels de santé publique.
Des résultats diagnostiques particulièrement élevés
Selon les données publiées par les chercheurs, Gemini AI a atteint une précision globale de 93,65 % lors de l’évaluation diagnostique comparative. L’analyse de la courbe ROC a mis en évidence une aire sous la courbe (AUC) de 0,957 (IC à 95 % : 0,89–1,00), ce qui traduit une excellente capacité de discrimination pour repérer les individus vulnérables sur le plan psychologique.
Dans le détail, le modèle a démontré une sensibilité de 86,36 % et une spécificité de 97,56 %, associées à une valeur prédictive positive de 95,00 % et une valeur prédictive négative de 93,02 %. En mesurant le degré d’adéquation entre les résultats de l’IA et ceux du référentiel institutionnel, les auteurs ont relevé un accord quasi parfait, attesté par un coefficient kappa de Cohen de 0,857 (p < 0,001).
Répondre à l’urgence psychologique sur les campus
Cette recherche répond à un enjeu croissant au sein de l’enseignement supérieur : les difficultés de santé mentale se multiplient parmi les étudiants universitaires. Pourtant, la stigmatisation sociale, la peur du jugement et la pénurie d’accès à des consultations spécialisées retardent trop souvent les démarches de soins.
Face à ces obstacles, l’accès simplifié à des outils d’IA conversationnelle pourrait lever les freins initiaux à la recherche d’aide. L’interaction avec une interface textuelle offre une première étape discrète et immédiate, susceptible de faciliter une orientation précoce vers des structures adaptées dès l’émergence des premiers symptômes.
Une évaluation adossée au système de santé indonésien
Pour éprouver la rigueur de Gemini dans des conditions sanitaires standardisées, l’équipe a mené une étude transversale pilote auprès de 63 étudiants de premier cycle. Chaque participant a ainsi complété une évaluation de son état psychologique à la fois sur Gemini AI et sur SATU SEHAT, la plateforme numérique nationale de santé d’Indonésie.
En confrontant directement le grand modèle de langage aux critères validés de cette infrastructure officielle, les investigateurs ont pu mesurer sa fiabilité clinique par rapport à un outil de référence déjà opérationnel sur le terrain.
Un outil d’appui prometteur qui reste à valider
Les auteurs soulignent toutefois que ces algorithmes n’ont pas pour vocation de remplacer les professionnels de la santé mentale ni les filières de soins établies. L’ambition est plutôt d’apporter un soutien complémentaire aux dispositifs de télésanté existants en optimisant le tri et le repérage des personnes à risque.
Par ailleurs, la portée de ces observations reste restreinte par la taille modeste de l’échantillon, limité à 63 volontaires. Des études de validation clinique à plus grande échelle seront indispensables avant de pouvoir envisager une intégration en routine de l’IA dans les parcours de dépistage psychologique.
Source
- DIAGNOSTIC ACCURACY AND RELIABILITY OF GEMINI AI FOR MENTAL HEALTH SCREENING
- Researchers: Febri Maryani, Bunyamin Rizki Abdillah, Opep Cahya Nugraha, Putri Ghanim Septia Habiba, Nisa Zakiati Umami, Murni Marlina Simarmata, M Wahyu Budiana
- Journal: Jurnal Ilmiah Ilmu Terapan Universitas Jambi|JIITUJ|
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