TDAH : une IA capable de détecter le trouble des années avant le diagnostic

Le trouble du déficit de l’attention avec ou sans hyperactivité (TDAH) est l’un des troubles neurodéveloppementaux les plus fréquents chez l’enfant. En France, il touche environ 5 % des enfants, avec un âge moyen de diagnostic situé autour de 9-10 ans. Or, les premiers signes apparaissent souvent bien plus tôt. Comment réduire ce délai et repérer les enfants à risque avant que le trouble ne soit clairement installé ? Une étude récente a permis le développement d’un outil d’intelligence artificielle qui pourrait aider à diagnostiquer précocement les enfants atteints de TDAH.

Le TDAH, un trouble souvent diagnostiqué trop tard

Le trouble du déficit de l’attention avec ou sans hyperactivité se caractérise par des niveaux élevés d’inattention, d’agitation et d’impulsivité. Au-delà des difficultés scolaires et relationnelles qu’il engendre, il expose les enfants concernés à un risque accru de blessures accidentelles, de troubles anxieux et à long terme, d’addictions et de dépression. Un accompagnement précoce permet pourtant d’atténuer significativement les conséquences du TDAH.

Le diagnostic précoce reste difficile, car il repose exclusivement sur les signes cliniques. Aucun examen complémentaire ne permet aujourd’hui de le confirmer. Les médecins s’appuient sur les observations des parents, des enseignants et de l’entourage de l’enfant. Ces signaux comportementaux, souvent interprétés comme de la simple agitation, expliquent en partie le retard au diagnostic.

Un modèle d’intelligence artificielle pour repérer le TDAH précocement

C’est pour réduire ce délai qu’une équipe de chercheurs de la Duke Health University (États-Unis) a développé un outil d’intelligence artificielle. Les chercheurs ont analysé les dossiers médicaux de plus de 140 000 enfants, avec ou sans TDAH, et ont entraîné un modèle d’IA à examiner les antécédents médicaux de la naissance à la petite enfance.

Cet outil a appris à reconnaître des combinaisons d’événements développementaux, comportementaux et cliniques qui apparaissent souvent des années avant le diagnostic de TDAH. Ces schémas ne sont pas repérables dans le flux des consultations ordinaires : c’est précisément là que l’IA apporte quelque chose de nouveau.

Les résultats, publiés dans Nature Mental Health, montrent que le modèle estime avec précision le risque de TDAH chez les enfants de 5 ans et plus, avec des performances stables. En identifiant plus tôt les enfants susceptibles d’être concernés, cet outil pourrait permettre d’orienter plus rapidement vers une évaluation spécialisée.

Un outil IA de repérage du TDAH, pas de diagnostic

Les chercheurs sont explicites sur ce point. Cet outil ne pose pas de diagnostic. Il identifie les enfants susceptibles de bénéficier d’un suivi plus rapproché par leur pédiatre ou d’une orientation précoce vers un spécialiste.

Pour l’auteur principal de l’étude, il s’agit d’un outil permettant aux cliniciens de mieux cibler les enfants qui ont besoin d’aide afin qu’ils n’attendent pas des années avant d’obtenir des réponses.

Les chercheurs insistent également sur la nécessité de mener des études complémentaires avant que de tels outils ne soient utilisés en pratique clinique. Les résultats sont prometteurs, mais le chemin avant un déploiement en cabinet reste long.

L’intelligence artificielle offre une perspective réelle de raccourcir le délai de diagnostic du TDAH. En détectant dans les données médicales courantes des signaux que l’humain ne peut relier entre eux, elle pourrait permettre à davantage d’enfants de bénéficier d’un accompagnement avant que les difficultés ne s’installent durablement.