Humanités Numériques et Parole en Santé

Santé et Humanités Numériques : La Prise en Charge de la Parole

La prise en charge de la parole en santé est révolutionnée par les Humanités Numériques (HN), un domaine interdisciplinaire qui fusionne l'informatique avec les sciences humaines. Cette approche permet une analyse approfondie des traces numériques du langage humain, essentielle pour le diagnostic et le suivi thérapeutique.

Les Humanités : Définition et Applications en Santé

Les Humanités, autrefois appelées Sciences Humaines et Sociales (SHS), étudient les divers aspects de l'humain et des sociétés.

• Elles regroupent des disciplines telles que la linguistique, la philosophie, l'histoire, l'anthropologie, la sociologie, l'ethnologie et la psychologie.

• Certaines ont des applications directes en santé :

  • Anthropologie médicale : Étudie les interactions entre la santé et la culture. Elle analyse comment le bagage culturel influence l'expérience de la maladie et les systèmes médicaux. La culture est perçue comme fluide, hybride et globalisée.

  • Ethnopsychiatrie (ou psychiatrie transculturelle) : S'intéresse aux désordres psychologiques liés au contexte culturel. Elle travaille avec des groupes pour lesquels l'approche biomédicale occidentale est limitée, ou avec les populations migrantes ou réfugiées.

  • Psycholinguistique : Étudie l'impact des facteurs psychologiques sur la production langagière et les expressions linguistiques associées à des états psychiques. C'est un outil clé pour décoder le contenu verbal ("en-parole") et le contexte socioculturel ("autour de la parole").

Les Humanités Numériques : Définition

Les Humanités Numériques (Digital Humanities) désignent un ensemble de travaux et de recherches situés à l'intersection de l'informatique et des sciences humaines.

• Au singulier, l'Humanité numérique fait référence à toute trace numérique qui manifeste l'humanité d'un sujet, la différenciant d'une machine intelligente.

• Les chercheurs en HN utilisent des savoirs spécialisés et des savoir-faire technologiques issus des Technologies de l'Information et de la Communication (TIC).

• Leur objectif est de développer des outils, ressources et contenus numériques pour divers métiers, notamment ceux de la santé.

• Ce renouveau va de la constitution de corpus et bases de données digitales à l'apprentissage machine et aux systèmes d'intelligence artificielle.

Le Tournant du « Big Data » en Humanités Numériques

Le Big Data (mégadonnées ou données massives) désigne de grandes quantités d'informations disponibles sur un sujet, provenant de diverses sources (presse, publications, médias, internet, réseaux sociaux).
Ces données massives révolutionnent le domaine de la santé en offrant des ressources inédites pour l'investigation et le soin.

Le « Big Data » dans le Domaine de la Santé

Les données massives sont utilisées pour :

• Identifier les facteurs de risque de maladie.

• Aider au diagnostic et au suivi des traitements.

• La pharmacovigilance et la veille épidémiologique.

• Accroître la compréhension du comportement humain par l'agrégation et la corrélation rapide et synthétique d'informations.

Types de Données et d'Analyses Applicables

Les données peuvent inclure des informations génétiques, des phénotypes complexes et des déterminants. Les analyses comprennent :

• Analyse factorielle : Pour identifier des corrélations entre variables ou des ressemblances entre individus.

• Analyse discriminante : Pour caractériser des groupes d'individus.

• Analyse classificatoire : Pour réaliser une typologie des individus.

Exemples de Projets « Big Data » en Santé

Plusieurs projets existent déjà, comme la recherche de liens entre traitements de traumatismes crâniens et troubles psychiatriques, ou l'évaluation du risque de suicide chez les patients hospitalisés pour troubles psychiatriques.
L'agrégation de données permet une vue globale des dimensions cliniques (examens, diagnostics) et environnementales (familiales, sociales), qui peuvent être intégrées à :

• Des systèmes experts d'aide au diagnostic et de suivi médical.

• Des outils de télémédecine pour la veille pathologique et la personnalisation des soins.

Les Humanités Numériques et l'Intelligence Artificielle (IA)

L'Intelligence Artificielle (IA) regroupe des méthodes et technologies simulant l'intelligence humaine pour permettre aux machines de reproduire le raisonnement des experts.
L'IA utilise l'apprentissage profond (Machine Learning) à partir de grandes bases de données historiques pour le diagnostic et le suivi médical. Elle peut révéler des corrélations inédites, fondamentales pour les politiques de santé et les stratégies de prévention.

Humanités Numériques et Prise en Charge de la Parole

La parole du patient est au cœur de la consultation médicale. La psycholinguistique est la science qui étudie le lien entre psychologie et langage pour la prise en charge de cette parole.
Avec les TIC et le contexte pandémique, la parole est désormais accessible sous forme numérique (SMS, messages audio, tchats, forums), générant une somme considérable de données pour la télémédecine et le télésoin.

La Parole au Cœur de la Santé : Les Approches Linguistiques

Les approches linguistiques incluent :

• Psycholinguistique

• Neurolinguistique

• Psychologie du langage (émotions et perceptions)

• Neurologie du langage (réseaux neuronaux)

• Cognition du langage (connaissance et expression)

• Traitement automatique du langage (écrit, parlé)

• Linguistique informatique

Importance de la Parole en Santé

Le langage exprime l'état cognitif, émotionnel, comportemental et psychologique d'une personne. Les symptômes s'expriment toujours par et dans la parole.

Intérêt de la Psycholinguistique pour l'Analyse des Données Numériques

La psycholinguistique permet de prendre en compte la subjectivité pour diagnostiquer et classer les pathologies.
Elle a été utilisée pour :

• Étudier la schizophrénie (identification de marqueurs dans le discours).

• Analyser le récit de femmes atteintes d'un cancer du sein pour adapter les soins.

• Mesurer le ressenti individuel et l'état de stress en psychotraumatologie.

• Affiner l'autopsie psychologique pour mieux comprendre les facteurs de risque de suicide.

Langage et Somatisation

Le phénotype linguistique est le processus de transformation d'une émotion psychique en expression verbale. Il est particulier à une situation et spécifique à une personne.
Il porte sur des émotions comme la joie, la confiance, la peur, etc. Les émotions négatives, notamment la peur, déclenchent la libération d'adrénaline et de cortisol, pouvant avoir un impact psychosomatique (ex. douleurs articulaires).

Exemple : La Parole en Psychotraumatologie

Le récit (narrative) est une forme d'expression cruciale pour :

• Exprimer les émotions présentes.

• Donner un sens aux expériences vécues.

• Se projeter (ou non) dans l'avenir.

Des études cliniques portent sur les récits de vétérans, patients atteints de cancer, femmes post-partum, etc.

Les Protocoles Verbaux : Mode de Passation

Avant évaluation, s'assurer que l'expression n'est pas due à :

• Consommation d'alcool ou drogues.

• Trouble langagier ou d'apprentissage.

• Autre diagnostic (schizophrénie, Alzheimer).

Éviter les biais cognitifs :

• L'effet de halo : Interprétation sélective basée sur une vague impression.

• L'effet de tunnel : Évaluation basée sur une opinion préalable orientée.

Spécificités de la Parole en Souffrance

La parole des personnes souffrantes est spécifique sur la forme (spontanéité, volume, rythme, intonation) et sur le fond (expressivité, émotivité, humeurs, cognition). Les symptômes sont universels, mais leur expression verbale diffère selon les langues et cultures.

L'Évaluation de la Parole : Mesure de la Similarité et de la Dissimilarité

• La similarité mesure le degré de ressemblance entre des séries de mots de deux verbalisations.

• La dissimilarité mesure la distance entre des verbalisations de personnes traumatisées et non traumatisées.

Ces mesures sont essentielles pour l'identification et l'évaluation de la pathologie.

Le Phénotypage Numérique

Le Phénotypage Numérique (Digital Phenotyping) analyse les données collectées activement (participation de l'usager) ou passivement (surveillance) via les réseaux sociaux et applications mobiles de santé numérique.
Ces données fournissent des mesures objectives, quantitatives et qualitatives du phénotype cognitif, comportemental, émotionnel et social.
L'apprentissage% automatique (IA) aide ensuite à la prédiction des psychopathologies.

Phénotype Numérique du TSPT : Marqueurs Psycholinguistiques

Un tableau résume les marqueurs linguistiques et les symptômes séméiologiques du psychotrauma :

Phénotype Numérique et Modèles Prédictifs

L'apprentissage automatique permet d'exprimer les marqueurs sémantiques en termes de sémiologie médicale via des modèles prédictifs :

• Modèle classificatoire : Exemple : "désespérée, anxieuse, seule, mauvaise humeur" → "dépression".

• Modèle associatif : Exemple : "fardeau, culpabilité, honte, remords" → "tentative de suicide".

• Modèle séquentiel : Exemple : solitude → isolement → ordre des affaires → consommation → comportements à risque.

Le Phénotypage Prédictif Numérique du TSPT

Le processus implique l'entrée de données (récits, SMS, etc.), l'utilisation d'algorithmes et de l'IA pour le traitement psycholinguistique, aboutissant à un phénotype numérique et à la cartographie mentale.

La Cartographie Mentale

La cartographie mentale est un examen de débrouillage en psychotraumatologie, comparable à la radiographie. Elle est utilisée pour confirmer un diagnostic ou en cas de doute persistant.
Elle permet de :

• Représenter les catégories et dimensions les plus importantes de la psychopathologie.

• Visualiser les liens et relations entre les dimensions et processus.

• Favoriser la conscientisation du patient en thérapie lorsqu'elle est expliquée et co-construite.

Intérêt Psychothérapeutique

La cartographie mentale permet de rassembler les pièces isolées pour reconstruire l'événement traumatique. La visualisation de la parole des victimes aide à la compréhension mutuelle, à la déculpabilisation et à la reprise d'espoir. Elle explicite les manifestations des processus psychopathologiques et favorise un sentiment de cohérence et d'unité de soi.

Évaluation Psycholinguistique et Psychométrique : Corrélation des Résultats (Étude EP3LAN - Martinique)

Une analyse catégorielle (DSM) sur un récit a montré une forte présence de troubles traumatiques et dissociatifs (48,55%), ainsi que des troubles anxieux et dépressifs.
Des études de corrélation (PCL-5 et PSYCHOLING) ont montré des corrélations significatives entre les facteurs du PCL-5 (reviviscence, évitement, cognitions et humeurs, hypervigilance) et les mesures psycholinguistiques.

Mots Clés à Retenir

• Humanités numériques

• Données massives (Big Data)

• Analyse psycholinguistique

• Phénotypage numérique

Démonstration du Logiciel PsychoLing® AI

Ce logiciel est une aide à la décision diagnostique (phénotypage) et à la prise en charge thérapeutique spécifique au phénotype de la personne (TSPP).

Points Clés

• Les Humanités Numériques intègrent l'informatique aux sciences humaines pour l'étude de l'humain et des sociétés.

• Le Big Data offre des ressources massives pour la recherche et le soin en santé, permettant des analyses fines et prédictives.

• La psycholinguistique est essentielle pour l'analyse de la parole numérisée, révélant des marqueurs psychiques.

• Le phénotypage numérique, combiné à l'IA, permet de prédire les psychopathologies et d'affiner le diagnostic.

• La cartographie mentale est un outil puissant pour la compréhension et le traitement des psychopathologies, offrant une visualisation des processus mentaux.