Une étude publiée par Duke Health et relayée par Euronews FR révèle qu’un outil d’intelligence artificielle pourrait permettre d’identifier des enfants à risque de trouble du déficit de l’attention avec ou sans hyperactivité (TDAH) bien avant qu’un diagnostic officiel ne soit posé. Selon les chercheurs, cette technologie analyse les dossiers médicaux électroniques pour repérer des motifs invisibles à l’œil nu, offrant ainsi une fenêtre d’intervention précoce.

Ce qu'il faut retenir

  • Le TDAH touche environ 8 % des enfants et adolescents dans le monde, mais reste souvent non diagnostiqué pendant des années.
  • Une étude de Duke Health, publiée dans Nature Mental Health, montre qu’un modèle d’IA peut prédire ce trouble dès l’âge de cinq ans en analysant des données médicales courantes.
  • L’outil, entraîné sur plus de 140 000 dossiers, identifie des combinaisons d’événements développementaux, comportementaux et cliniques précurseurs du TDAH.
  • Les résultats sont cohérents quel que soit le sexe, l’origine ethnique ou le type d’assurance des patients.
  • Les chercheurs insistent : cet outil ne remplace pas les médecins, mais soutient leur travail en ciblant les enfants nécessitant une prise en charge rapide.

Un outil d’IA pour briser le retard diagnostic du TDAH

Selon les dernières estimations, le TDAH concerne près de 8 % des enfants et adolescents dans le monde, se manifestant par des difficultés de concentration, une agitation ou une impulsivité marquée. Pourtant, nombreux sont ceux qui ne bénéficient d’un diagnostic qu’à l’adolescence, voire à l’âge adulte, alors que des signes avant-coureurs apparaissent dès la petite enfance. Euronews FR rapporte qu’une équipe de chercheurs de Duke Health a mis au point un algorithme capable de repérer ces signaux plusieurs années avant une prise en charge classique.

Les travaux, publiés dans la revue Nature Mental Health, s’appuient sur l’analyse de données médicales électroniques. « Nous disposons, dans les dossiers médicaux électroniques, d’une source d’informations incroyablement riche », explique Elliot Hill, data scientist au département de biostatistique et de bio-informatique de l’université Duke et auteur principal de l’étude. « L’idée était de voir si les motifs cachés dans ces données pouvaient nous aider à prévoir quels enfants risquaient plus tard d’être diagnostiqués avec un TDAH, bien avant que ce diagnostic ne soit généralement posé. »

Comment fonctionne ce modèle prédictif ?

Pour entraîner leur outil, les chercheurs ont passé au crible les dossiers médicaux de plus de 140 000 enfants, incluant des données recueillies dès la naissance jusqu’à l’entrée dans l’enfance. Le modèle d’IA a appris à reconnaître des schémas récurrents — qu’ils soient développementaux, comportementaux ou cliniques — qui précèdent souvent un diagnostic de TDAH. Matthew Engelhard, coauteur de l’étude et membre du même département, précise : « Ce n’est pas un médecin virtuel. C’est un outil destiné à aider les cliniciens à cibler leur temps et leurs ressources, pour que les enfants qui ont besoin d’aide ne passent pas entre les mailles du filet et n’attendent pas des années avant d’obtenir des réponses. »

Les performances de l’algorithme se révèlent particulièrement convaincantes : il affiche une grande précision pour estimer le risque chez les enfants de cinq ans et plus, et ce, quel que soit leur sexe, leur race, leur origine ethnique ou leur couverture d’assurance. Une avancée majeure, car le TDAH reste sous-diagnostiqué chez les filles, dont les symptômes — souvent plus discrets (inattention, rêverie) — sont moins facilement repérés que ceux des garçons, marqués par une hyperactivité plus visible.

« Les enfants avec un TDAH peuvent vraiment être en grande difficulté lorsque leurs besoins ne sont pas compris et que les soutiens adéquats ne sont pas en place. Mettre les familles en contact avec des interventions rapides, fondées sur des données probantes, est essentiel pour les aider à atteindre leurs objectifs et poser les bases de leurs réussites futures. »
— Naomi Davis, professeure associée au département de psychiatrie et de sciences du comportement de Duke Health et coautrice de l’étude

Des retombées potentielles majeures pour les familles et le système de santé

Une détection précoce du TDAH ouvre la voie à un accompagnement adapté, permettant d’améliorer les résultats scolaires, sociaux et de santé des enfants concernés. Selon les spécialistes, un soutien précoce — qu’il s’agisse de thérapies comportementales, d’aménagements scolaires ou de conseils aux parents — peut faire une différence significative dans la trajectoire de vie de ces jeunes patients. « Mettre les familles en contact avec des interventions rapides, fondées sur des données probantes, est essentiel pour les aider à atteindre leurs objectifs », souligne Naomi Davis.

Les symptômes du TDAH, tels que définis par le NHS, incluent une distraction facile, des difficultés à écouter, des oublis répétés dans la vie quotidienne ou une agitation constante. Ces manifestations, si elles sont prises en compte tôt, permettent d’éviter des complications ultérieures, comme des troubles de l’apprentissage, des difficultés relationnelles ou des risques accrus de troubles anxieux ou dépressifs.

Un outil complémentaire, pas un remplaçant

Malgré ses promesses, l’outil développé par Duke Health n’a pas vocation à se substituer au jugement clinique des professionnels de santé. « Ce n’est pas un médecin virtuel », insiste Matthew Engelhard. Son rôle ? Appuyer les praticiens en identifiant, parmi des milliers de dossiers, ceux nécessitant une attention particulière. Cette approche pourrait ainsi réduire les délais de diagnostic, actuellement trop longs pour de nombreux enfants.

Les chercheurs explorent déjà des applications similaires pour d’autres troubles mentaux chez les adolescents. Une piste prometteuse, alors que les troubles psychiatriques représentent un enjeu majeur de santé publique, avec des conséquences parfois lourdes sur la qualité de vie des jeunes et de leur entourage.

Et maintenant ?

Les auteurs de l’étude prévoient d’affiner leur modèle en intégrant davantage de données, comme les antécédents familiaux ou les évaluations scolaires. Des essais cliniques supplémentaires pourraient être menés pour valider l’efficacité de l’outil dans des contextes variés. À plus long terme, cette technologie pourrait s’étendre à d’autres troubles neurodéveloppementaux, voire être déployée à grande échelle dans les systèmes de santé publics et privés. Reste à voir comment les professionnels et les institutions s’approprieront cette innovation, et si les financements suivront pour en faire une réalité accessible.

En attendant, cette avancée rappelle l’importance de la prévention et du dépistage précoce dans la prise en charge des troubles mentaux chez l’enfant. Une approche qui, si elle se généralise, pourrait transformer le quotidien de milliers de familles.

Pour l’heure, les résultats publiés concernent principalement les enfants de cinq ans et plus. Les chercheurs de Duke Health estiment que les données disponibles avant cet âge ne sont pas encore suffisamment fiables pour une prédiction précoce, mais ils travaillent à l’amélioration de leur modèle pour des tranches d’âge plus jeunes.

À ce stade, les travaux sont menés aux États-Unis et publiés dans des revues internationales. Une adoption en France dépendra des collaborations entre chercheurs, institutions médicales et autorités sanitaires. Aucune date n’a encore été annoncée pour un éventuel déploiement en Europe.