Hostname: page-component-78c5997874-g7gxr Total loading time: 0 Render date: 2024-11-17T19:51:10.319Z Has data issue: false hasContentIssue false

L’intelligence artificielle au service de la santé mentale

Published online by Cambridge University Press:  15 April 2020

X. Aimé*
Affiliation:
Inserm UMRS 1142, LIMICS, Paris Sorbonne Universités, UPMC University Paris 06, UMR_S 1142, LIMICS, Paris Villetaneuse

Abstract

L’intelligence artificielle est l’objet de nombreuses recherches, mais aussi de nombreux fantasmes. Elle vise à reproduire l’intelligence humaine dans ses capacités d’apprentissage, de stockage de connaissances et de calculs. Dans le domaine de l’ingénierie des connaissances, les premières représentations se sont largement inspirées des essais de modélisation de la mémoire sémantique. Cette dernière, composante de la mémoire à long terme, est la mémoire des mots, des idées, des concepts. C’est également le seul système de mémoire déclarative qui résiste de façon remarquable aux effets de l’âge. Des modifications cognitives non spécifiques peuvent diminuer les performances des sujets‚ âgés dans différentes épreuves et signalent plutôt des difficultés d’accès à des représentations sémantiques qu’une atteinte du stock sémantique lui-même. Certaines démences, avec au premier rang d’entre elle la démence sémantique, et dans un moindre mesure la maladie d’Alzheimer, se traduisent entre autre par une atteinte de la mémoire sémantique. Nous proposons dans cet article d’utiliser le modèle des ontologies computationnelles, modélisation formelle et relativement fine, au service de la neuropsychologie : pour le praticien dans des systèmes d’aide à la décision, pour le patient à titre de prothèse cognitive externalisée, et pour le chercheur afin d’étudier la mémoire sémantique.

Type
Congrès français de psychiatrie: Rencontres avec l’expert
Copyright
Copyright © European Psychiatric Association 2015

Déclaration de liens d’intérêts

L’auteur déclare ne pas avoir de liens d’intérêts.

References

Références

Aimé, X.Charlet, J.Maillet, D.Belin, C.L’intelligence artificielle à la rencontre de la neuropsychologie : mémoire sémantique, vieillissement normal et pathologique. Geriatr Psychol Neuropsychiatr Vieil 2015; 13(1):8896.Google Scholar
Richard, M.Aimé, X.Krebs, M.O.Charlet, J.Enrich classifications in psychiatry with textual data: an ontology for psychiatry including social concepts. Stud Health Technol Info 2015; 210: 221223.Google ScholarPubMed
Aimé, X.Charlet, J.Knowledge engineering or conformism engineering? In: Bergenti F, Cabri G, editors. Enabling technologies: infrastructure for collaborative enterprises (WETICE’ 2014). In: IEEE 23rd International WETICE Conference. IEEE 2014. p. 399404.CrossRefGoogle Scholar
Submit a response

Comments

No Comments have been published for this article.