Acquisition et analyse des relations entre des signaux émotionnels longitudinaux produits par un algorithme d'intelligence artificielle et des auto-questionnaires utilisés dans le suivi psychiatrique de patients présentant des troubles de l'humeur et/ou anxieux : une étude en milieu réel. (EMOACQ-1)
La prévalence mondiale de l'anxiété et de la dépression a augmenté massivement pendant la pandémie, avec une augmentation de 25 % du nombre de patients souffrant de détresse psychologique. Les psychiatres, et plus encore les médecins généralistes, ont besoin d'outils de mesure leur permettant de suivre à distance l'état de santé psychologique de leurs patients, et d'être automatiquement alertés en cas de rupture de comportement.
Dans cette étude, nous proposons de collecter des données cliniques ainsi qu'une mesure longitudinale des émotions des patients. Emobot propose d'analyser l'évolution des troubles de l'humeur dans le temps en étudiant passivement le comportement émotionnel des personnes. L'objectif d'EMOACQ-1 est d'acquérir des connaissances et de produire un lien quantitatif entre l'expression émotionnelle et les troubles de l'humeur, facilitant in fine la compréhension et la prise en charge de ces troubles.
A travers cette étude, pourrait être développée une solution technologique pour accompagner les professionnels de santé et les patients en psychiatrie, un domaine connu comme le « parent pauvre de la médecine » et manquant de ressources. Une telle solution permettrait une meilleure compréhension, une surveillance à distance et continue des troubles et, in fine, un meilleur traitement de ces troubles.
Nous traiterons les données en effectuant un certain nombre d'analyses, y compris des analyses descriptives, comparatives et de corrélation des données des résultats de l'auto-questionnaire et des signaux émotionnels captés par les appareils.
Enfin, il s'agira de prédire les scores des questionnaires à partir des signaux émotionnels produits.
Aperçu de l'étude
Statut
Les conditions
Type d'étude
Inscription (Estimé)
Contacts et emplacements
Coordonnées de l'étude
- Nom: Tanel Petelot
- Numéro de téléphone: +33 +33 51 44 26 67
- E-mail: tanel.petelot@emobot.fr
Critères de participation
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
- Adulte
- Adulte plus âgé
Accepte les volontaires sains
Méthode d'échantillonnage
Population étudiée
La première cohorte de 20 participants sera dotée de l'appareil embarqué de 20 mesures, nous pourrons collecter des données spécifiques à des moments ciblés et pour des activités spécifiques.
La deuxième cohorte formée avec les participants restants recevra le logiciel sur leur ordinateur personnel, nous permettant de capturer des données plus générales et d'analyser des modèles de comportement dans des contextes moins contrôlés.
La description
Critère d'intégration:
- Personnes de plus de 18 ans qui se portent volontaires pour participer à la recherche
- Doit avoir accès à un ordinateur avec une connexion Internet,
- Compréhension écrite du français.
Critère d'exclusion:
- N / A
Plan d'étude
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
Cohortes et interventions
Groupe / Cohorte |
Intervention / Traitement |
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Le groupe matériel (caméra embarquée)
Un dispositif physique équipé d'une caméra et embarquant le logiciel d'acquisition/surveillance.
Positionné dans l'espace de vie, il sera possible de capter les expressions faciales de la personne en écologie, par exemple lors du visionnage d'un programme télévisé ou d'une lecture.
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Utilisant l'outil développé par Emobot, EMOACQ-1 est une étude qui recueille de manière passive et non interventionnelle des données en capturant les expressions faciales des patients tout au long de la journée, puis mesure la corrélation entre les signaux émotionnels et les résultats des questionnaires de mesure utilisés en psychiatrie.
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Le groupe logiciel uniquement (fonctionnant sur un PC ou une tablette et utilisant la webcam disponible)
Logiciel exécuté sur un ordinateur, connecté à la caméra de l'ordinateur (webcam).
Si la personne télétravaille sur un PC, il est prévu que des images soient captées lors d'interactions de type visioconférence.
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Utilisant l'outil développé par Emobot, EMOACQ-1 est une étude qui recueille de manière passive et non interventionnelle des données en capturant les expressions faciales des patients tout au long de la journée, puis mesure la corrélation entre les signaux émotionnels et les résultats des questionnaires de mesure utilisés en psychiatrie.
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Mesures répétées Corrélations entre les signaux émotionnels et les troubles étudiés Tests standardisés.
Délai: 10 mois
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Mesures répétées Corrélations entre les signaux émotionnels et les troubles étudiés Tests standardisés.
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10 mois
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Collaborateurs et enquêteurs
Parrainer
Publications et liens utiles
Liens utiles
- D. Agarwal et al. From Multimodal to Unimodal Attention in Transformers using Knowledge Distillation. Nov 2021, Virtual, United States.
- Mamadou Dia et al. A Novel Stochastic Transformer-based Approach for Post-Traumatic Stress Disorder Detection using Audio Recording of Clinical Interviews, CBMS, June 2023.
- E. Garcia-Ceja et al. Depression: A Motor Activity Database of Depression Episodes in Unipolar and Bipolar Patients
- J. Gratch et al. The Distress Analysis Interview Corpus of Human and Computer Interviews.
- X. Kong et al. Automatic Identification of Depression Using Facial Images with Deep Convolutional Neural Network.
- Mundt JC, Vogel AP, Feltner DE, Lenderking WR. Vocal acoustic biomarkers of depression severity and treatment response.
Dates d'enregistrement des études
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (Estimé)
Achèvement primaire (Estimé)
Achèvement de l'étude (Estimé)
Dates d'inscription aux études
Première soumission
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
Première publication (Réel)
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
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Plus d'information
Termes liés à cette étude
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Autres numéros d'identification d'étude
- 2023-A01589-36
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