Chaire de recherche en intelligence artificielle et en santé numérique pour la modification de comportements de santé
Les Drs Simon Bacon et Éric Granger sont récipiendaires d’une chaire double en intelligence artificielle et en santé numérique pour la modification des comportements de santé. Ce projet novateur est financé par le Fonds de recherche du Québec – Santé (FRQS) et vise le développement d’algorithmes pour des systèmes de reconnaissance automatique d’émotions afin d’appuyer la personnalisation des contenus des programmes de santé offertes sur des plateformes numériques. Le but est de pouvoir composer avec l’ambivalence des participants, une composante importante à gérer pour aider les gens à rester engagés dans les interventions visant la modification des comportements de santé. Cette chaire est partagée entre l’Université Concordia, l’ÉTS, et le CIUSSS-NIM.
PROCHAIN ÉVÉNEMENT
Symposium – 18 octobre 2024
Incorporating Affective Computing to Enhance Health Assessments and Interventions
En présentiel et en virtuel – Bienvenue aux étudiant.e.s, universitaires, chercheures et chercheuses, professionnels et le grand public
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Conférences par des experts des domaines des sciences de l’informatique et des sciences de la santé
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Présentations par des groupes de recherche de la région de Montréal oeuvrant dans les domaines du changement de comportement et l’informatique affective.
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Séance de présentations par affiche et vitrine sur les industries connexes
École de technologie supérieure (ÉTS) – 1100 rue Notre-Dame Ouest, Montréal (Pavillon A)
Visitez le site Web du symposium
INITIATIVES PASSÉES
École d’été 2023 – 3 au 7 juillet
Université Concordia – Montréal, Canada
Leveraging Artificial Intelligence to Optimise Behavioural Health Interventions and Assessments
Creating synergies between computer and health sciences
Plus d’infos sur l’École d’été
Les maladies chroniques comme le cancer et les maladies cardiaques sont des problèmes majeurs au Canada et dans le reste du monde.
Ces maladies, qu’on appelle maladies chroniques non transmissibles (MNT), sont en grande partie causées par de mauvais comportements de santé, comme l’inactivité physique et la mauvaise alimentation. Il est difficile de changer un comportement. Les interventions qui travaillent sur l’ambivalence des gens, « Je veux faire plus d’exercice, mais je n’ai pas le temps », peuvent aider à changer un comportement.
Les interventions en ligne en changement comportemental (santé numérique) deviennent très populaires mais, pour le moment, elles ne peuvent pas mesurer l’ambivalence, ce qui signifie qu’elles ne sont pas aussi efficaces qu’elles pourraient l’être. Une partie du problème est que les gens expriment souvent l’ambivalence de manière non verbale, comme un haussement d’épaules ou un regard perplexé. Les nouvelles avancées en intelligence artificielle et le fait que la plupart des appareils numériques sont équipés d’appareils photo et de
microphones nous offrent une excellente occasion pour mesurer l’ambivalence en santé numérique.
« Notre capacité d’identifier un moment d’ambivalence chez un participant nous permettrait d’adapter le contenu du programme de santé et leur offrir une intervention qui est davantage personalisée. »
—Dr Simon Bacon
La plupart des systèmes de reconnaissance automatique des expressions (RAE) incluent des algorithmes de reconnaissance basés sur l’image pour un ensemble limité de classes d’émotions distinctes (par exemple, la joie, la tristesse, la colère), mais à notre connaissance, il n’existe aucun algorithme capable de reconnaître des niveaux d’ambivalence distincts ou continus.
À l’aide de notre programme de santé numérique ACCELERATION, ce projet nous permettra d’enregistrerer des vidéos de personnes effectuant des tâches qui créent de l’ambivalence. En utilisant des techniques d’IA pour la reconnaissance automatique d’expressions (RAE), nous développerons un moyen de reconnaître l’ambivalence
Cependant, il est difficile d’utiliser ces vidéos car nous aurons beaucoup de personnes différentes et elles seront enregistrées dans les conditions du monde réel, de sorte que les gens pourraient bouger, ne pas faire face à la caméra, etc. De plus, nous combinerons des données visuelles et vocales, ce qui est également difficile. Le projet nous permettra de développer plusieurs moyens pour surmonter ces problèmes et mesurer avec précision
l’ambivalence. Nous serons alors en mesure d’améliorer le programme ACCELERATION pour nous adapter aux besoins spécifiques de chaque personne. Ces solutions pourraient aussi être utilisées dans d’autres domaines que la santé.
« L’utilisation de l’informatique affective dans des applications de soins de santé du monde réel est un domaine de recherche relativement nouveau qui nécessite une approche interdisciplinaire aux frontières de l’apprentissage automatique, du traitement du signal multimédia et de la psychologie comportementale. »
—Dr Éric Granger
Cette collaboration permettra de développer un premier système informatique affectif capable de reconnaître de manière fiable l’ambivalence humaine et de l’utiliser pour créer une intervention numérique en changement comportemental en matière de santé plus efficace et personnalisée, qui, à terme, pourrait contribuer à améliorer la santé et à réduire le fardeau des maladies chroniques.
Ce projet formera dix étudiant-e-s capables de comprendre à la fois le changement comportemental et les questions reliées à l’IA, et poursuivra également son travail avec des patients, des professionnel-le-s de la santé et des partenaires universitaires et industriels. Ce programme débouchera sur une intervention comportementale en cybersanté, qui pourra mieux s’adapter aux individus et être accessible à de nombreuses personnes.