Votre smartphone peut (ou non) détecter les changements d'humeur bipolaire

Au cours du week-end dernier, certains médias grand public nous ont dit: «Comment votre smartphone peut détecter le trouble bipolaire». Sur la base de nouvelles recherches, un chercheur prétend détecter de manière fiable les changements d'humeur chez les personnes atteintes de trouble bipolaire.

Il doit s'agir d'une étude fantastique et robuste à partir de laquelle généraliser, étant donné la diversité de la population de personnes atteintes de trouble bipolaire. Les smartphones peuvent-ils vraiment faire un travail fiable pour détecter les changements d'humeur chez les personnes atteintes de trouble bipolaire?

Découvrons-le.

La nouvelle étude a utilisé le même type de techniques de surveillance passive des smartphones dont nous avons discuté précédemment ici, utilisant le GPS et l'accéléromètre intégrés pour détecter les mouvements (en supposant que l'individu garde son téléphone sur sa personne la plupart du temps), et deuxièmement en effectuant analyse de la parole sur les appels téléphoniques.

Oui, il est certain que vous devez essentiellement renoncer à une grande partie de votre vie privée pour que cette surveillance passive fonctionne. En ce moment, vous la cédez aux chercheurs. Mais si l'une de ces applications devenait commercialisée, vous la céderiez à une entreprise.

Ce que le nouveau chercheur (Osmani, 2015) a trouvé n’est pas surprenant, compte tenu des recherches antérieures dans ce domaine:

Les données sur l'activité et la localisation ont donné une bonne indication de l'humeur du patient, mais de manière plus impressionnante, elles ont prédit avec précision un changement de cette humeur 94% du temps. Et la combinaison de cela avec une analyse des appels téléphoniques des patients a augmenté le succès prédictif à plus de 97%. «Presque tous les changements ont été détectés sans presque aucune fausse alerte», déclare Osmani.

Ce sont juste incroyable statistiques. Presque trop beau pour être vrai… Ce qui suggère que peut-être quelque chose était un peu trop parfait dans l'étude.

Cela vaut-il la peine d'être publié?

Il n’est pas clair que des médias comme MIT Technology Review aient compris que ce n’était pas vraiment quelque chose de nouveau (car aucun contexte n’était donné dans l’article). Mais le plus gros problème de la nouvelle étude est à peine mentionné dans l'article: il est enfoui dans l'avant-dernier paragraphe, à propos de la petite taille de l'échantillon de l'étude actuelle. «Par exemple, il ne couvre que 12 patients sur 12 semaines.» Pourtant, même cette partie n’est pas entièrement vraie.

Alors que l’étude a commencé avec 12 participants, 2 patients se sont retirés et les données de 2 autres patients n’ont tout simplement pas été utilisées parce qu’ils «n’ont pas ressenti de changement d’état [de l’humeur]» au cours des 12 semaines au cours desquelles l’étude a été menée. Cela signifie que l'analyse des données ne provient que de 8 personnes. Huit.

C’est une raison assez importante pour ne même pas rendre compte du tout de cette étude. C’est une petite étude pilote qui entre dans la pile d’autres petites études dans ce domaine. Par exemple, nous avons commencé à rendre compte de cette capacité de surveillance passive des smartphones en 2012. Nous avons mis à jour notre point de vue l'an dernier.

Ce que j'ai dit alors à propos d'une étude de l'Université du Michigan qui venait d'être publiée:

C’est un bon début, mais comme je l’ai dit il y a deux ans, nous avons besoin d’études beaucoup plus vastes pour déterminer si ces éléments ont vraiment une valeur à long terme.

Cette étude portait sur 6 patients. Cette nouvelle en avait 12 (ou 8 dont les données ont effectivement été utilisées pour l'analyse). Nous faisons des progrès, mais ce sont de très petits progrès. Plus important encore, ces petites tailles d’échantillons ne fournissent pas le type de puissance nécessaire pour généraliser à partir de leurs résultats. Et il n’est pas du tout clair que les chercheurs s’inspirent les uns des autres, car Osmani n’a pas cité les recherches précédentes de l’Université du Michigan dans ses travaux.

Ce domaine de recherche reste intéressant à explorer avec un potentiel considérable. Mais la seule humeur de l'étude actuelle de manière fiable détecté un changement est que les gens deviennent de plus en plus déprimés - pas quelqu'un qui devient hypomaniaque ou maniaque. Personne n'a commencé l'étude déprimé, puis est passé à un état maniaque ou hypomaniaque. Il n’a donc été prouvé qu’un seul côté de l’équation bipolaire.

Les chercheurs doivent faire un grand pas en avant avant que quiconque ne puisse envisager une telle application pour la surveillance passive de l'état de l'humeur. La prochaine recherche dans ce domaine doit être une étude à grande échelle qui examine à la fois les personnes souffrant de dépression et de trouble bipolaire, et qui a un N suffisamment grand pour rendre la recherche plus robuste. (Je dis que les deux groupes devraient être la cible, car je ne suis pas convaincu que ces applications de surveillance détectent aussi bien les humeurs élevées que les humeurs dépressives.)

Je terminerai par ce que j’ai dit il y a un an et demi:

Je crois toujours que ces ordinateurs miniatures que nous transportons tous pour des choses simples comme les SMS et les appels téléphoniques pourraient être exploités d'une manière dont nous commençons à peine à effleurer la surface. Nous faisons des progrès dans ce domaine, mais cela semble lent malgré la grande puissance technologique dont nous disposons maintenant.

Nous avons fait beaucoup de premiers pas dans ce domaine de recherche. Il est maintenant temps de passer aux deuxième et troisième étapes plus importantes (et plus rigoureuses) pour prouver qu’une telle technologie est robuste et généralisable.

Référence

Osmani, V. (2015). Smartphones en santé mentale: détection des épisodes dépressifs et maniaques (PDF). Informatique omniprésente IEEE.