Des chercheurs de Cedars-Sinai ont mis au point un outil d'aide à la santé mentale en réalité virtuelle (VR) baptisé "eXtended-reality Artificial Intelligence Assistant" (XAIA).
Les étude de chercheurs de Cedars-Sinai, sous la direction de Brennan M. R. Spiegel, et publiée dans la revue Nature's Médecine numérique npjCe projet utilise l'IA, l'informatique spatiale et la RV pour immerger les utilisateurs dans des environnements apaisants, inspirés de la nature, où ils engagent des conversations thérapeutiques avec un avatar de l'IA.
Le système a utilisé le GPT-4 pour offrir des séances de thérapie immersive à 14 personnes souffrant d'anxiété ou de dépression légère à modérée. XAIA est accessible avec le casque Apple Vision Pro VR.
Chercheur principal Brennan Spiegel, MD, MSHSa écrit dans un blog de Cedars-Sinai : "Apple Vision Pro offre une porte d'entrée dans le monde de Xaia, celui du soutien immersif et interactif à la santé comportementale - des avancées que je ne peux que décrire comme un bond en avant par rapport aux technologies précédentes.
Et de poursuivre : "Avec Xaia et le superbe écran d'Apple Vision Pro, nous sommes en mesure d'exploiter chaque pixel de cette résolution remarquable et tout le spectre des couleurs vives pour créer une forme de thérapie immersive qui est engageante et profondément personnelle".
Pour former l'IA, Spiegel et son équipe ont intégré des transcriptions de séances de thérapie cognitivo-comportementale (TCC) menées par des thérapeutes expérimentés, en mettant l'accent sur l'empathie, la validation et la communication efficace.
Les réponses de l'IA ont été affinées grâce à des tests itératifs, dans le cadre desquels des thérapeutes ont joué le rôle de divers scénarios cliniques. Cela a permis d'améliorer en permanence la communication psychothérapeutique du système.
Les participants ont discuté de divers sujets avec l'IA, ce qui a permis aux chercheurs de documenter l'application des techniques psychothérapeutiques par l'IA. Dans l'ensemble, XAIA a été remarquée pour sa capacité à exprimer de l'empathie, de la sympathie et de la validation, améliorant ainsi l'expérience thérapeutique.
Par exemple, la réponse empathique de XAIA à l'expérience d'un participant qui se sentait exclu a été la suivante : "Je suis désolée d'apprendre que vous vous êtes sentie rejetée de manière aussi définitive, en particulier lorsque vous recherchiez ce qui est important pour vous. Cela a dû être une expérience difficile.
Les chercheurs ont effectué une analyse thématique qualitative des commentaires des participants, ce qui suggère une appréciation générale de l'absence de jugement de l'IA et de la qualité des environnements de RV.
Selon certains, XAIA pourrait constituer une alternative intéressante à la thérapie traditionnelle, en particulier pour les personnes qui recherchent l'anonymat ou qui sont réticentes à l'idée de participer à des séances en face-à-face.
D'autres ont souligné l'importance de l'interaction humaine et les avantages uniques du contact avec un thérapeute humain.
L'étude a également mis en évidence des points à améliorer, tels que la tendance de l'IA à poser trop de questions aux participants ou à ne pas explorer suffisamment les réactions émotionnelles aux événements importants de la vie.
Brennan Spiegel a précisé la mission de l'outil : "Bien que cette technologie ne soit pas destinée à remplacer les psychologues, mais plutôt à les renforcer, nous avons créé XAIA en gardant à l'esprit l'accès, en veillant à ce que la technologie puisse fournir un soutien significatif en matière de santé mentale au sein des communautés".
Cela semble être un point de départ intéressant pour une exploration plus approfondie des environnements thérapeutiques immersifs, qui pourraient certainement bénéficier à certaines personnes qui ne sont pas en mesure d'accéder à une thérapie en personne ou qui souhaitent rester privées et anonymes dans leurs discussions.
L'IA pour analyser les conversations thérapeutiques
En plus de jouer le rôle de thérapeute, l'IA a été utilisée pour analyser la dynamique des conversations thérapeutiques réelles.
Dans une étude réalisée en 2023, des chercheurs ont utilisé l'IA pour décortiquer les séances de psychothérapie, révélant ainsi que certains types de discours pourraient bien être la clé de la compréhension du lien entre les thérapeutes et leurs patients.
Cette recherche est motivée par un dilemme de longue date dans le domaine de la psychothérapie : comment évaluer avec précision et améliorer l'alliance thérapeutique ?
Publié dans le journal iScienceL'étude a montré comment les pronoms personnels et les hésitations de la parole signalent la profondeur du lien entre le thérapeute et le patient.
Ce terme fait référence à la relation essentielle entre les thérapeutes et leurs patients, une base essentielle pour une thérapie efficace.
Traditionnellement, la compréhension de cette relation a été une affaire subjective, reposant sur des récits personnels et des observations de tiers, qui, bien qu'utiles, peuvent manquer la dynamique fluide des séances de thérapie réelles.
Des chercheurs de l'Icahn School of Medicine at Mount Sinai ont vu une opportunité d'utiliser l'apprentissage automatique pour clarifier ce qui fait que la communication thérapeutique fonctionne.
L'étude s'est déroulée dans des cliniques de la ville de New York, avec 28 patients et 18 thérapeutes participant à diverses séances de thérapie. Avant le début des séances, les patients ont réfléchi à leurs relations thérapeutiques passées et à leurs styles d'attachement au moyen d'enquêtes en ligne.
Les chercheurs ont utilisé l'apprentissage automatique pour analyser les transcriptions des sessions à l'aide du traitement du langage naturel (NLP), en se concentrant sur l'utilisation de pronoms tels que "je" et "nous" et de marqueurs de non-fluidité tels que "hum" et "comme".
La façon dont les thérapeutes et les patients utilisent les pronoms personnels semble affecter l'alliance.
Par exemple, l'étude a montré que lorsque les thérapeutes utilisaient fréquemment le "nous", cela ne renforçait pas toujours l'alliance comme on pourrait s'y attendre, en particulier dans les cas impliquant des troubles de la personnalité. Cela va à l'encontre de l'hypothèse habituelle selon laquelle un langage inclusif renforce automatiquement les liens.
En outre, le fait que l'une ou l'autre des parties s'appuie trop sur le "je" est lié à des évaluations d'alliance plus faibles, ce qui laisse entrevoir les pièges potentiels d'une trop grande focalisation sur soi lors des séances de thérapie.
Les auteurs ont écrit : "Notre principale constatation est que l'utilisation plus fréquente de pronoms à la première personne par les thérapeutes et les patients ("nous", "je fais", "je pense", "quand je") caractérise les séances où l'évaluation de l'alliance est plus faible".
Un résultat inattendu a été que les hésitations, souvent considérées comme un marqueur négatif de la conversation, ont été associées à des notes d'alliance plus élevées, ce qui suggère que la pause pourrait favoriser l'authenticité et l'engagement.
Des recherches antérieures ont montré que les pauses sont un élément clé d'une conversation véritablement réfléchie.
Selon les chercheurs : "Nous avons constaté qu'un niveau de non-fluidité plus élevé chez les patients (par exemple, "c'est comme", "hum"), mais pas chez les thérapeutes, caractérisait les séances où l'évaluation de l'alliance par les patients était plus élevée".
Les chercheurs ont également souligné que l'étendue de l'étude et sa nature observationnelle font que ces corrélations ne sont pas totalement fiables.
L'IA a été utilisée pour l'analyse de la parole dans le domaine médical, par exemple lorsque des chercheurs de l'UCL et de l'Université d'Oxford ont mis au point un logiciel d'analyse de la parole. pour détecter les cas potentiels de schizophrénie à partir de modèles de discours.
