IA émotionnelle : pourquoi est-ce l’avenir de la santé numérique ?

Avez-vous déjà entendu parler de l'IA émotionnelle ? L'IA émotionnelle est un domaine de l'informatique qui aide les machines à comprendre les émotions humaines. Le MIT Media Lab et le Dr Rosalind Picard sont des innovateurs clés dans ce domaine. Grâce à leur travail, l’idée d’aider les machines à développer de l’empathie est née.

L'empathie est un concept complexe auquel de nombreuses conditions sont attachées, mais à un niveau basique, cela signifie comprendre l'état émotionnel d'une autre personne. En théorie, si les machines pouvaient atteindre ce niveau de compréhension, elles pourraient mieux servir les gens. En particulier dans des domaines tels que la santé, l’application de l’IA empathique peut avoir un impact très important.

Comment l'IA émotionnelle peut-elle être utilisée dans le domaine de la santé ?

Il existe différents types d'IA émotionnelle. Le premier détecte les émotions humaines. Dans le domaine des soins de santé mentale, cette technologie présente un énorme potentiel en matière de diagnostic. En termes de santé physique, il pourrait être utilisé pour surveiller la résilience face à des maladies comme le cancer. Cela est bénéfique, notamment parce que l’importance des soins holistiques et intégrés est désormais largement reconnue.

L'IA émotionnelle de niveau supérieur peut non seulement détecter les émotions humaines, mais également réagir en conséquence. Un bon exemple est la manière dont il est utilisé auprès des personnes atteintes de démence. Les personnes atteintes de démence peuvent avoir des difficultés à comprendre leurs propres états émotionnels et encore plus de difficultés à communiquer leurs sentiments aux soignants. Cela impose une lourde charge aux soignants qui doivent constamment lire et interpréter leurs sentiments, une tâche difficile, surtout lorsqu'ils sont déjà surchargés.

Cela ouvre la possibilité à l'IA émotionnelle d'étudier des éléments biométriques ou psychométriques qui dépendent moins de l'auto-évaluation, tels que les expressions faciales, les signaux verbaux ou le comportement. L'IA émotionnelle peut prédire l'état de compétence d'une personne à un niveau qui peut être aussi bon, voire meilleur, que ce qu'un soignant peut lui dire. Dans le cas d’utilisation de LUCID, ces données sont utilisées pour créer de la musique personnalisée afin d’aider à traiter les symptômes psychologiques de la démence.

Cela peut accroître l'empathie envers les soignants. Les soignants sont confrontés à des niveaux croissants d’épuisement professionnel et peuvent ressentir de la fatigue lorsqu’ils subissent une telle surveillance. Grâce à l’intelligence artificielle, il est possible de prodiguer de meilleurs soins aux patients et d’augmenter l’endurance des soignants.

Quels sont les pièges ou les inquiétudes concernant l’IA émotionnelle ?

Lorsque l’intelligence artificielle est associée aux émotions humaines, il est compréhensible qu’il y ait de nombreux avertissements. Il existe une réaction instinctive (dérivée de la télévision et d’Hollywood) selon laquelle si les machines comprennent les émotions, elles acquerront une sensibilité et éventuellement manipuleront les émotions humaines. C'est une préoccupation légitime, mais en même temps, ces machines ont un terrain de jeu très limité. Il est crucial de former une IA responsable grâce à laquelle des données peuvent être obtenues pour mieux utiliser ces informations. C’est pourquoi il faut promouvoir une éthique responsable dans le domaine de l’intelligence artificielle.

La technologie et les ordinateurs se développent plus rapidement que la législation gouvernementale, il peut donc y avoir une lacune dans la politique. C’est là qu’interviennent des fondations comme AI For Good. Ces cadres et institutions sont importants car ils contribuent à développer une éthique professionnelle et à promouvoir une culture positive de l’IA.

Les biais sont une autre préoccupation de la communauté de l'IA. Si un ensemble de données est orienté vers un certain type de population, l’IA ne sera pas fiable lorsqu’elle sera extrapolée à une population plus large. De nombreux efforts de collecte de données entraînent l’IA à cibler des types spécifiques de personnes : celles qui se portent volontaires pour participer à des essais ou qui peuvent se permettre certains produits. Peut-elle prédire de manière fiable les émotions des personnes qui n’appartiennent pas à ce groupe ? Il s’agit d’une énigme courante à laquelle l’intelligence artificielle est confrontée et que les professionnels du domaine s’efforcent de contourner.

Heureusement, il existe des stratégies pour prévenir les préjugés dans l'IA émotionnelle. Il est important d’être aussi proactif que possible dans la collecte des corps des participants et des échantillons auprès de personnes de tous horizons. Des efforts doivent être faits pour diffuser ces collections de données aussi largement que possible. Une autre façon de lutter contre les préjugés consiste à développer un produit véritablement motorisé pour la formation de l’IA, bon marché, facilement accessible et distribué dans le monde entier afin qu’il puisse couvrir autant de représentations culturelles que possible.

Comment l’IA émotionnelle est-elle actuellement utilisée dans la santé numérique ?

L’avantage de la technologie est qu’elle peut transcender la capacité du médecin à s’intégrer dans la vie du patient. À mesure que nous nous dirigeons vers une approche verticale centrée sur l’humain, cette lacune peut commencer à être comblée grâce à l’utilisation de l’intelligence artificielle. Avec l’essor des soins intégrés, de nombreuses entreprises de santé numérique exploitent désormais l’IA émotionnelle.

Twill (anciennement connu sous le nom de Happify) est un exemple d'IA émotionnelle dans le domaine de la santé mentale. Sa plateforme de traitement intelligente utilise l'intelligence artificielle pour comprendre les besoins de santé d'une personne et recommander des plans d'action. Son chatbot de santé est formé pour fournir des soins et un accompagnement personnalisés avec empathie.

LUCID utilise également un système de recommandation d'intelligence artificielle pour recommander de la musique en fonction de l'état mental des gens. Il utilise la biométrie et les données d'auto-évaluation comme données d'entrée pour classer les états émotionnels des utilisateurs. En comprenant les émotions et les réactions des gens à la musique, l’algorithme s’adapte pour mieux aider.

Bien que l’IA émotionnelle puisse paraître intimidante, elle contribue également à combler les lacunes dans les soins aux patients que les modèles de soins de santé traditionnels ne parviennent parfois pas à combler. Le suivi des patients et les soins longitudinaux nécessitent des ressources humaines importantes. Un médecin a affirmé : « Élaborer et maintenir un plan de soins longitudinal centré sur la personne est un travail très difficile. Cela nécessite beaucoup de ressources. Pas si le coût pour le prestataire de soins de santé dépasse les avantages qu'il en retire. »

Plus tôt les machines deviendront plus empathiques, meilleurs seront les outils de santé numérique. Si la technologie peut véritablement comprendre et sympathiser avec les gens à chaque instant, elle ouvrira de nombreuses opportunités. L'IA émotionnelle est l'un des piliers les plus importants de la santé numérique, car si l'état d'un patient est mieux compris, de meilleurs traitements pourraient être possibles.

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