Une nouvelle étude révèle que les entretiens assistés par intelligence artificielle peuvent améliorer la précision du diagnostic des troubles mentaux. Dans cette recherche, l’assistant IA Alba a mené des conversations d’évaluation auprès de 303 participants, puis a proposé des diagnostics psychiatriques potentiels. Les résultats montrent que cette approche a permis une meilleure précision que les échelles de notation traditionnelles utilisées actuellement dans les soins de santé mentale. Contrairement aux méthodes classiques, qui dépendent souvent de questionnaires standardisés et d’interprétations subjectives, l’IA a su capter des nuances dans les réponses des patients grâce à une analyse fine du langage et des comportements. Cette capacité à détecter des signes subtils a permis de proposer des diagnostics plus proches de ceux établis par des cliniciens expérimentés. L’étude souligne ainsi le potentiel de l’intelligence artificielle non pas comme remplaçant des professionnels, mais comme outil d’aide à la décision, capable d’améliorer la fiabilité des évaluations initiales. En intégrant des données contextuelles et en s’adaptant en temps réel aux réponses des patients, Alba a démontré une efficacité supérieure dans l’identification de troubles tels que la dépression, l’anxiété ou les troubles bipolaires. Ces résultats ouvrent la voie à une médecine mentale plus personnalisée et plus précise, en particulier dans des contextes où l’accès aux spécialistes est limité. Bien que l’IA ne puisse pas remplacer l’humain dans la relation thérapeutique, elle peut devenir un allié précieux pour les cliniciens, en réduisant les risques d’erreurs de diagnostic et en accélérant le processus d’évaluation. L’étude, qui s’inscrit dans une tendance croissante vers l’intégration de l’intelligence artificielle en santé mentale, appelle à des recherches complémentaires pour valider ces résultats à plus grande échelle et s’assurer de l’équité et de la sécurité des systèmes d’IA dans des populations diverses.